在大部分的公司中，负责层到第三层的岗位是DBA,他们主要负责管理源数据，建立数据仓库，然后做统计分析；负责第四层和第五层的岗位是数据分析岗位，他们主要负责数据挖掘和数据分析以及数据的可视化展示，技术含量和难度远大于DBA，同时，还要求有业务能力，直接影响到决策者的决定。

在此，我推荐我比较常用的R语言（后续，我会对R语言做一个专题，分享我在实战中对R语言的使用，同时，我也会上传我在各类技术社区线下分享中的专题，比如，中生代社区、大数据俱乐部、CSDN线下活动、整洁代码俱乐部等）。R语言覆盖了第三层一直到第五层，包括数据的统计分析、算法、数据可视化、挖掘等，也就是说，R语言可以做统计分析、数据挖掘、以及数据的可视化。

掌握数据分析基础理论和常用分析法，并能结合专业统计软件完成数据分析工作。
    掌握数据分析和数据挖掘高级算法，操作相关软件应用于实际案例。
    将数据分析技能与具体业务结合，在学习工作中独立完成数据分析工作并解决当前问题。
    课程从理论到应用，系统进阶，由浅入深，偏于实际应用

有一定R语言编程基础，想从事机器学习算法应用类岗位
    已工作1-3年，个人发展遭遇瓶颈，希望进阶的的数据分析师
    负责开发业务理解与特征工程的业务数据工程师、算法工程师
    负责应用机器学习算法解决商业分析问题的数据项目经理、数据产品经理
    有数理统计基础

深入业务，理解业务运作逻辑，利用数据分析手段，对业务数据指标进行数据监测、业务分析，包含但不限于业务过程和项目运营指标，业务结果指标等；
    业务数据分析体系设计，例如业务数据报表体系、薪酬绩效指标体系，激励分析体系等；
    业务项目专项分析，数据产品需求分析，对接数据产品建设；

本科以上学历，经济学、统计学、计算机等或者数据处理高度相关专业，3-5年数据分析工作经验；
    练使用SQL等数据库查询语言优先, 对数据敏感, 有商业敏感度，具有较强结构化思维、逻辑思维能力, 具备优秀的信息整合和分析能力;
    工作细致、专业、严谨, 有较好的自驱力。