虛心請教，不想走數據挖掘和演算法工程師的路，改走數據分析，從長遠(或者5年以內也可以)看來，是正確的嗎？

如題。剛畢業的學生。

一般來說數據分析是偏業務的，你必須是業務專家才能走的更遠，比如：銀行業、證券、保險、零售、電信，你對某個行業必須非常非常熟悉，才能給出專業合理的建議。對業務不熟的話，哼哼~~~~，你就是個提數機！！！！！

但應聘的時候，一定要確定好崗位職責，有些不是做數據分析的崗位，它也敢叫數據分析。

建議找某個垂直領域做數據分析，下沉一段時間。

感覺你應該明確一下你是更想走偏技術還是偏業務，雖然我們現在都講複合型人才，不過實際是有偏重點的，你可根據專業背景和發展方向進行選擇，愚見為數據分析稍偏業務一些，基本的數據分析你把excel用好就大殺四方了。進步一點學一些python的numpy和pandas對付十萬級的數據也不在話下了，上面我考慮你使用的是普通的PC

謝邀，個人認為，除了研究演算法的工程師之外，數據挖掘，數據分析，一般的演算法工程師並沒有本質的區別，都是利用技術解決問題。最終都是業務導向，沒啥大的區別。解決問題用不同的工具，不能就說崗位不一樣吧。你總不能說寫代碼叫數據挖掘，用SQL，Excel是數據分析吧。只要能解決問題就好。

看個人追求和代碼水平吧，如果你喜歡編程而且計算機基礎好，我覺得數據挖掘會更好，去大公司做數據挖掘可以學習hadoop,spark等框架，平時還可以用python做點好玩的或者參加競賽等。如果選擇數據分析，可能就接觸不到前面這些的東西，更多考驗的是業務能力和表達能力。

很多崗位只是叫法不同，對未來影響比較大的還在於平台、業務、和自身努力。