关于数据类工作，根据职责和技术要求，可以细分为以下主要类别及岗位：
业务数据分析师
负责收集、整理和分析业务数据，通过可视化工具呈现结果，支持业务决策。
商务数据分析师
侧重市场、销售等商业领域的数据分析，帮助制定营销策略和业务优化方案。
数据挖掘工程师/算法工程师
使用机器学习、深度学习等技术挖掘数据价值，开发预测模型（如用户流失预测、推荐系统）。
大数据工程师
负责构建和维护大数据平台，设计数据采集、存储和处理流程，保障数据质量与安全性。
数据架构师
设计企业级数据架构，包括数据模型、数据流程和系统集成方案，优化数据资源利用。
数据库管理员（DBA）
管理数据库系统，进行性能优化、备份恢复和故障排查，确保数据稳定运行。
数据科学家
需掌握数学、统计学和编程技能，应用机器学习、深度学习等技术解决复杂问题，提供战略决策支持。
机器学习工程师
开发机器学习模型，将其部署到生产环境，解决实际业务问题（如图像识别、自然语言处理）。
数据产品经理
定义和管理数据产品，协调技术团队实现产品迭代，满足市场需求。
数据运营经理
负责数据平台的日常运营，制定数据策略，提升数据驱动的决策效率。
数据可视化工程师 ：将数据转化为直观的图表和仪表盘，辅助业务理解。
数据采集工程师 ：设计数据采集方案，确保数据源的准确性和完整性。
数据安全专家 ：保障数据隐私和安全，制定访问控制策略。
数据类岗位通常要求具备数学、统计学基础，熟练掌握Python/R、SQL、Hadoop等工具，并需持续学习新技术。不同岗位对学历要求差异较大，如数据分析师本科即可，数据科学家通常需硕士或博士。随着数据驱动决策的普及，数据类岗位需求持续增长，尤其在互联网、金融、医疗等领域前景广阔。
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