數據分析師 是數據師的壹種，指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義。
作為壹名數據分析師、至少需要熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大數據魔鏡等數據分析軟件中的壹門，至少能用Acess等進行數據庫開發，至少掌握壹門數學軟件如matalab、mathmatics進行新模型的構建，至少掌握壹門編程語言。總之，壹個優秀的數據分析師，應該業務、管理、分析、工具、設計都不落下。
2. 數據架構師。
數據架構師是負責平臺的整體數據架構設計，完成從業務模型到數據模型的設計工作 ，根據業務功能、業務模型，進行數據庫建模設計，完成各種面向業務目標的數據分析模型的定義和應用開發，平臺數據提取、數據挖掘及數據分析。
從事數據架構師這個職位，需要具備較強的業務理解和業務抽象能力，具備大容量事物及交易類互聯網平臺的數據庫模型設計能力，對調度系統，元數據系統有非常深刻的認識和理解，熟悉常用的分析、統計、建模方法，熟悉數據倉庫相關技術，如 ETL、報表開發，熟悉hadoop，Hive等系統並有過實戰經驗。
3. 數據挖掘工程師。
壹般是指從大量的數據中通過算法搜索隱藏於其中知識的工程技術專業人員。這些知識可用使企業決策智能化，自動化，從而使企業提高工作效率，減少錯誤決策的可能性，以在激烈的競爭中處於不敗之地。
成為數據挖據工程師需要具備深厚的統計學、數學、數據挖掘理論基礎和相關項目經驗，熟悉R、SAS、SPSS等統計分析軟件之壹，參與過完整的數據采集.整理.分析和建模工作。.具有海量數據下機器學習和算法實施相關經驗，熟悉hadoop，hive，map-reduce等。
4. 數據算法工程師。
在企業中負責大數據產品數據挖掘算法與模型部分的設計，將業務場景與模型算法進行融合等；深入研究數據挖掘模型，參與數據挖掘模型的構建、維護、部署和評估，支持產品研發團隊模型算法構建，整合等；制定數據建模、數據處理和數據安全等架構規範並落地實施。
需要具備的知識有：紮實的數據挖掘基礎知識，精通機器學習、數學統計常用算法；熟悉大數據生態，掌握常見分布式計算框架和技術原理，如Hadoop、MapReduce、Yarn、Storm、Spark等；熟悉Linux操作系統和Shell編程，至少熟悉Scala/Java/Python/C++/R等語言中的壹種編程；熟悉大規模並行計算的基本原理並具有實現並行計算算法的基本能力。
5. 數據產品經理。
數據平臺建設及維護，客戶端數據的分析，進行數據統計協助，數據化運營整理、提煉已有的數據報告，發現數據變化，進行深度專題分析，形成結論，撰寫報告；負責公司數據產品的設計及開發實施，並保證業務目標的實現；進行數據產品開發。
需要具備的技能有：有數據分析/數據挖掘/用戶行為研究的項目實踐經驗 ；有紮實的分析理論基礎，精通1種以上統計分析工具軟件，如SPSS、SAS，熟練使用Excel、SQL等工具； 熟悉SQL/HQL語句，工作經歷有SQL server/My SQl等的優先 ；熟練操作excel，ppt等辦公軟件,熟練使用SPSS、SAS等統計分析軟件其中之壹 ；熟悉hadoop集群架構、有BI實踐經驗、參與過流式計算相關經驗者加分 ；熟悉客戶端產品的產品設計、開發流程 。