最近很多人来问我，数据分析师入职之后怎么发展啊？很多刚入行或者准备入行的小伙伴，对于数据分析师的职业发展是不清楚的，今天小编就给大家详细介绍一下，数据分析师的职场之路是怎样的。

数据分析师主要有两条道路可以选择

垂直发展其他数据岗

第一条路径就是垂直发展，走技术路线，进阶道路为：

初级数据分析师，中级数据分析师，高级数据分析师，资深数据分析师，数据科学家等

数据分析师越往上发展，对个人的综合能力要求则越高。除了分析和解决业务问题的能力需要提升，数据科学相关的知识和技术能力也应该不断加强，才能应对多样化的业务问题。

这里就给大家详细说一下数据分析数据分析师发展从初级--中级--高级的三个层次的不同要求，随着级别的上升，薪资也能够有一个明显的体现，从初级的8k到高级的3w+

初级数据分析师：多做统计工作，日常工作以取数、处理数据为主，通过明确的各项指标去展示业务的进展与不足；

中级数据分析师：会涉及到一些图表展现、模型、预测、推导等工作，具体的分析工作比较少，会涉及到一些关键指标的设定，以及数据产品或数据体系的规划 ；

高级数据分析师：进入高级数据分析的阶段之后，就会涉及战略规划层面，比如业务发展方向预判、预算分配等。

第二条道路是转换到其他数据类岗位，比如算法工程师或数据开发工程师，相较于数据分析师，这两个岗位对技术能力的要求会更高，工作内容也有一些差异。算法工程师需要有较强的编程能力和工程能力。数据开发工程师需要掌握更多的大数据技术栈。如果想要换到这两个岗位并长期发展的话，还是蛮需要有钻研技术的热情的。

当然随着时间沉淀，还可以走管理路线：数据分析主管，数据分析经理，数据分析总监，首席数据官，这些是需要长久的工作经验积累的，还需要具备一定的管理能力，对综合能力有较高的要求。

当然其他的非技术岗位也是可以的，毕竟现在是大数据时代，越来越多的岗位都变成了“+大数据”，掌握数据科学的人才到哪个职位上都是很吃香的。

还有人会说，随着科技的发展，未来越来越多的职位会被机器替代，比如说取数或者可视化处理等，所以要早思考、早准备，争取在岗位上养成数据敏感度和业务敏感度，很多复杂的业务问题，始终是需要思维才能有解决的。

数据分析师不仅仅只是一个技术人员，除了需要掌握的数据处理、统计等专业知识、数据处理能力以外，数据分析岗还应该具备持续学习能力、时刻具有好奇心，良好的沟通能力，从而找到自己更好的职业发展。数据分析师不断提高自己，从一个技术员到成长为公司的核心，走过的每一步都将是成功路上的每一次筑基。

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