過去的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析早已無法應(yīng)對(duì)海量的大數(shù)據(jù)數(shù)量，現(xiàn)如今，大數(shù)據(jù)分析師最需要將相關(guān)數(shù)據(jù)信息轉(zhuǎn)化為有用觀察的技能。這需要我們擁有技術(shù)、創(chuàng)造力、洞察等能力，遠(yuǎn)超過去僅僅需要的計(jì)算統(tǒng)計(jì)能力。
根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)報(bào)告顯示，從2016年到2026年，信息和計(jì)算機(jī)研究領(lǐng)域的科學(xué)家的就業(yè)增長將達(dá)到19%。與其他職業(yè)相比，這種增長異常快，職業(yè)薪酬也占據(jù)NO.1的地位。
大數(shù)據(jù)分析師所需的關(guān)鍵技能
行業(yè)經(jīng)驗(yàn)：分析大數(shù)據(jù)時(shí)需要對(duì)行業(yè)有一定了解，無論是天文學(xué)還是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，有效有深度的了解可以為你提供全景式的專業(yè)經(jīng)驗(yàn)，這種廣泛的經(jīng)驗(yàn)背景可以讓你更好地處理數(shù)據(jù)。
統(tǒng)計(jì)：處理大數(shù)據(jù)需要統(tǒng)計(jì)知識(shí)。統(tǒng)計(jì)是數(shù)據(jù)科學(xué)、概率分布和隨機(jī)變量的基本構(gòu)建塊。
語言：Java，R，Python，C++，Hive，Ruby，SQL，MATLAB，SAS，SPSS，Weka，Scala，Julia。至少，大數(shù)據(jù)分析師應(yīng)該熟悉R，Python和Java。
計(jì)算框架：對(duì)Apache Spark，Apache Samza，Apache Flink，Apache Storm和Hadoop等框架有深入的了解至關(guān)重要。這些技術(shù)支持大數(shù)據(jù)的處理，在大多數(shù)情況下，大數(shù)據(jù)可以在流式傳輸時(shí)進(jìn)行處理。
數(shù)據(jù)倉庫：了解數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式和訪問方式非常重要。使用非關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)也非常有用。非關(guān)系（NoSQL）數(shù)據(jù)庫的示例包括Cassandra，Hbase，CouchDB，HDFS和MongoDB。
數(shù)據(jù)可視化：即使只是探索 Tableau 或 Qlikview 等數(shù)據(jù)可視化工具的樣本，也可以顯示數(shù)據(jù)的形狀，從而發(fā)現(xiàn)并揭示項(xiàng)目隱藏的細(xì)節(jié)。
溝通：雖然數(shù)據(jù)可視化是一種有用的工具，但明確清晰的表達(dá)能力是大數(shù)據(jù)分析師的必備技能。因?yàn)樵谘芯繑?shù)據(jù)之后，大數(shù)據(jù)分析師可能還需要向組織內(nèi)的不同部門進(jìn)行演示。
書面報(bào)告：為政府、企業(yè)或boss提供數(shù)據(jù)結(jié)論。
大數(shù)據(jù)分析師負(fù)責(zé)在正確的時(shí)間，正確的地點(diǎn)，立即向正確的用戶提供優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品和服務(wù)。
數(shù)據(jù)分析還能夠在一些場景下做出大客流風(fēng)險(xiǎn)洞察，最終通過數(shù)據(jù)分析模型預(yù)見超出場景最高承載量的大客流風(fēng)險(xiǎn)，并采取措施預(yù)防風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生，最終提高指揮系統(tǒng)的決策性與前瞻性。
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