和数据分析相关的职业「数据分析师可以自由职业吗」
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近年来，当数据分析像编程一样，愈发成为从业者的一种必备技能，其应用的领域与范围也越来越大。数据科学这项多学科方法伴随大数据的发展，正在成为商业决策中不可或缺的一部分。
数据分析类岗位的大致方向一般就互联网行业而言，所从事的数据岗位一般分为数据/商业分析、数据挖掘、数据产品、数据工程四个方向：
· 数据/商业分析师
主要从事收集、处理和执行统计数据，将大型数据集转化并处理成可用的形式，从而帮助决策过程，为组织得出有意义的结论。
数据分析、运营岗位也是大部分人开启职业生涯的第一岗位，对新人入门比较友好。其管理岗位包括数据运营经理/总监、数据分析经理等，相对应的能力是能建立指标体系；也可以考虑向数据挖掘工程师等分支发展。
· 数据挖掘工程师
数据挖掘工程师除了要掌握算法，同样需要强大的编程能力及工程实践经验，尤其在特征选取方面，需要对业务拥有深刻洞察。
除了互联网行业，数据挖掘在金融、电商等业务领域同样拥有重要地位。数据挖掘工程师可向算法专家、深度学习专家发展，当然其理论及业务要求也会更高。
· 数据产品经理
无论是基于强数据分析能力来优化产品，还是做数据相关产品的规划，数据产品经理都可谓一专多能的典型。
目前这一岗位还处于新兴阶段，岗位缺口也比较大，感兴趣的同学可以以沟通能力、项目管理能力为突破口进行尝试。
· 数据工程师
选择走数据工程路线，主要负责准备、处理、管理收集和存储数据，将数据从一个系统连接到另一个系统，用于分析或操作用途。
相较来说，数据工程更偏底层技术，也是不少传统的数据库从业者可以考虑的发展方向。
数据技能的更多应用场景除了上述提到的更偏向于互联网行业的数据类岗位，数据架构师、机器学习工程师、数据统计学家、数据科学家、商业智能开发人员等，都是目前备受瞩目和欢迎的数据科学职业道路。
据美国劳工统计局2020-2030就业预测数据显示，数据科学职业正在呈现出非常高的增长率，尽管在总劳动力中所占的份额较小，但未来的增长势头不容小觑。
麦肯锡《大数据行业报告》也指出，未来6年，全球商业分析人才缺口将达150万，目前商业/数据分析师起薪平均达7万美金，数据科学家的平均年薪更是可达11万美金，拥有广阔的技术发展平台以及就业前景，并将继续塑造和影响企业和组织的运作方式。
