作为一名教育工作者，我也是大数据和机器学习方向的研究生，所以我就讨论这个问题。
首先，数据分析师和会计都有广阔的发展前景。如何选择要根据自己的知识结构、兴趣爱好、发展规划综合考虑。
目前，我们正处于大数据时代。随着大数据技术的逐步应用，数据分析师的发展前景还是比较广阔的。未来，除了互联网领域，在广大的传统行业也会释放出大量的数据分析师岗位。所以从就业角度来说，选择数据分析师似乎更有优势。
如果你对数字敏感，善于发现数据背后的价值，那么数据分析方向是更好的选择。选择数据分析师需要以下方面的知识结构:
第一:数学与统计基础。目前数据分析的方法主要有两种，一种是统计方法，一种是机器学习方法。无论采用哪种方法，都需要扎实的数学基础。
第二:计算机基础。数据分析需要一定的计算机基础知识，无论是使用数据分析工具进行应用层面的分析，还是使用机器学习进行专业层面的分析。以机器学习为例。机器学习的步骤包括数据整理、算法设计、算法实现、算法训练和算法应用。虽然算法设计是机器学习的核心，但算法实现也是非常重要的一步。目前很多企业的数据分析师岗位，既需要算法设计能力，也需要算法执行能力。
第三:行业背景知识。数据分析师的知识结构除了数学、统计学、计算机之外，还需要了解包括社会、经济、教育、医疗等领域的行业知识，因为数据分析与应用场景密切相关，不同的行业需要有不同的侧重点。
我从事互联网行业多年，现在也在读计算机专业的研究生。我的主要研究方向集中在大数据和人工智能领域。我会陆续写一些关于互联网技术的文章。有兴趣的朋友可以关注我，相信我会有所收获。
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