大数据分析师职业发展：适合考哪些职位？

大数据分析师是一个涉及数据处理、分析和解释的职位，其工作内容通常包括但不限于数据清洗、数据挖掘、数据分析、数据可视化和数据报告等。随着大数据技术的不断发展和应用范围的扩大，大数据分析师的职业发展前景广阔，以下是一些适合考的职位：

1. 大数据工程师（big data engineer）：负责设计和实施大数据项目，包括数据采集、存储、处理和分析等。需要具备较强的编程能力、系统设计能力和项目管理能力。

2. 数据科学家（data scientist）：专注于利用大数据技术进行数据分析和预测，为业务决策提供支持。需要具备较强的数学建模能力、统计学知识和机器学习算法应用能力。

3. 数据分析师（data analyst）：主要负责收集、整理和分析数据，为企业提供数据洞察和决策支持。需要具备较强的数据分析能力、报告撰写能力和沟通协调能力。

4. 数据产品经理（data product manager）：结合大数据技术和产品管理知识，负责大数据产品的规划、设计和推广。需要具备较强的市场洞察力、产品管理能力和团队协作能力。

5. 数据架构师（data architect）：负责大数据系统的架构设计，确保系统的稳定性、可扩展性和安全性。需要具备较强的系统设计能力、网络知识和技术背景。

6. 数据治理专家（data governance expert）：负责企业数据的管理和规范，确保数据的质量和安全。需要具备较强的法规遵从意识、数据质量管理能力和风险管理能力。

7. 数据安全专家（data security expert）：负责企业数据的安全保护，防止数据泄露和滥用。需要具备较强的网络安全知识、风险评估能力和安全防护措施实施能力。

8. 数据可视化专家（data visualization specialist）：负责将大数据结果以直观的方式展示给非技术人员，帮助他们理解数据背后的信息。需要具备较强的图形设计能力和用户交互设计能力。

9. 数据仓库专家（data warehouse specialist）：负责构建和管理企业级的数据仓库，实现数据的集中存储和高效访问。需要具备较强的数据库知识、数据模型设计和性能优化能力。

10. 数据迁移专家（data migration specialist）：负责将现有的数据系统迁移到新的大数据平台，确保数据的完整性和一致性。需要具备较强的系统集成能力和技术解决方案设计能力。

总之，大数据分析师的职业发展路径较为广泛，可以选择成为大数据工程师、数据科学家、数据分析师、数据产品经理、数据架构师、数据治理专家、数据安全专家、数据可视化专家、数据仓库专家和数据迁移专家等多个角色。在选择职业发展方向时，可以根据自己的兴趣、技能和职业目标进行综合考虑，并不断学习和提升自己的专业知识和技能，以适应不断变化的大数据行业需求。