应统硕士研究生想从事数据分析甚至算法岗该怎么规划首先，对于统计学大类专业的同学来说，从事数据分析类岗位是比较不错的选择，在大数据和人工智能技术落地应用的推动下，未来数据分析类岗位也会逐渐增多，岗位附加值也有进一步提升的空间。
目前数据分析是数据价值化的基础，而数据分析有两种基本方式，其一是统计学方式，其二则是机器学习方式，所以这两个方式都需要重点学习。
对于统计学专业的硕士研究生来说，应该重点侧重一下机器学习相关知识的学习，同时要重视程序设计能力的提升，这对于就业的影响是比较直接的，尤其是对于想从事算法岗的同学来说，编程能力就更加重要了。
从目前数据分析类岗位的实际情况来看，数据分析类岗位的门槛并不高，而且整体的薪资待遇水平差距也比较大，这跟所从事的岗位类型和所在行业领域都有直接的关系，在互联网大厂和金融领域从事数据分析岗位通常会拿到更高的薪资待遇。
要想提升就业竞争力，读研期间要重点做好三件事，其一是要充分利用课题组的资源，尤其是数据资源和算力资源，这对于能否尽快做出科研成果会有比较积极的影响。
其二是重视积累行业知识，数据分析类岗位对于场景知识的要求相对比较高，丰富的行业知识对于就业的影响是比较直接的，近两年偶组里有同学就凭借行业知识拿到了算法岗。
其三是重视开辟更多的实践渠道，尤其要重视大数据、人工智能相关的实践机会。
考虑到很多同学并没有参加高质量实践的机会，偶联合多名985大学的导师和互联网大厂的企业导师，共同打造了一个线上的实践平台，在陆续开展程序设计、大数据、人工智能、物联网相关的实践活动，感兴趣的同学可以联系偶申请参与，相信一定会有所收获。
最后，如果有大数据相关的问题，欢迎与偶交流。