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数据分析类 21 个
数据分析师
从业务数据里找出“发生了什么、为什么、接下来怎么办”，用图表和结论帮团队决策。
数据科学家用统计模型和机器学习解决预测、推荐、定价等复杂问题。
算法工程师设计和优化推荐、搜索、视觉、语音、大模型等算法，并让它在线上跑起来。
人工智能训练师为 AI 模型准备和标注数据、设计测试题，评估并改进模型的回答。
数据工程师搭建数据仓库和数据管道，让全公司的数据按时、准确地流到该去的地方。
商业智能工程师把分散的业务数据做成指标体系和可视化看板，让管理者随时看懂经营状况。
经营分析师分析收入、成本和利润，帮管理层判断哪些业务该加码、哪些该收缩。
市场研究员用问卷、访谈和数据研究消费者和市场，回答“谁会买、为什么买”。
用户研究员观察和访谈真实用户，弄清他们怎么用产品、卡在哪里。
风控分析师识别贷款、支付和交易中的风险，建规则和模型防坑防骗。
量化研究员用数学和程序研究市场规律，设计投资交易策略。
精算师用概率统计计算保险和养老金的风险与价格，保证保险公司赔得起。
统计师设计调查、收集和分析统计数据，在统计局、医院、企业等单位产出可靠的数字。
生物统计师为新药临床试验和医学研究做统计设计和分析，判断药物是否真的有效。
经济研究员研究宏观经济、产业和政策，写出有数据支撑的判断和建议。
证券分析师研究行业和公司，判断股票、债券值不值得投资，给出投资建议。
地理信息工程师把位置数据做成地图和空间分析，服务导航、城市管理、国土规划等。
生物信息分析师用计算机分析基因组、蛋白质等海量生物数据，支持医学和育种研究。
政策研究员研究社会、经济、教育等公共政策的效果，为政府和机构提供建议。
舆情分析师监测网络舆论和公众情绪，分析热点事件走向，帮机构及时回应。
数据产品经理设计数据平台、报表系统或数据驱动的功能，让数据真正被用起来。
怎么读
- 兴趣代码：R 现实动手、I 研究探索、A 艺术创意、S 社会助人、E 管理影响、C 常规事务，排在前面的字母最能代表这一职业。
- 准备程度：1 短期培训即可入门；2 职业院校为主；3 本科为主；4 本科以上。写的是主流入行要求，不是唯一要求。
- 需要执业资格的职业另有准入路径，从高一选科讲到执业。
