大資料分析師：

有兩種崗位定位：

大資料科學家，Data Scientist，DS

大資料工程師，Data Engineer，DE

DS的職能是演算法分析，是基於對行業背景的瞭解幫助客戶作出預期計算。

相對DS，DE就比較雜了，因為DS只負責演算法輸出，而其餘的都是DE來做。

理論基礎：統計學、機率論和資料庫、資料探勘、JAVA基礎、Linux

基礎軟體要求：必要- SQL、Hadoop、HDFS、Mapreduce、Mahout、Hive、Spark；可選-R、Hadoop、Hbase、ZooKeeper、Pig等

資料分析簡單分為這幾大塊：

資料採集、資料清洗、資料分析、資料視覺化

1、資料採集

所謂資料採集並不是我們理解的資料爬蟲，尤其是我們在工作中遇到的資料很多都是來自系統內的資料，來自資料庫的資料來自日誌的資料。資料採集常用的手段有：SQL／Python，其中SQL是資料分析的必備技能，Python是加分項。

2、資料清洗

採集來的資料一般是不規整的，欄位缺失或者有錯誤，分析的結果會出現各種異常。在資料清洗這一塊就需要用到一些簡單的統計學基礎。

3、資料分析

商業資料分析來說，資料分析最重要的是行業知識和邏輯思維能力，行業知識往往是透過在行業中的工作經歷來獲取。邏輯思維能力，需要後天的不斷的鍛鍊。

4、資料視覺化

讓結論更加的容易理解，目前國內外的資料視覺化的產品很多，我常用的有Tableau／Excel／Python等。

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大資料學習：資料分析師的完整工作流程與知識結構體系

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大資料分析師主要負責資料探勘，使用Hive，Hbase等技術，專門為從事行業資料收集、整理、分析和基於資料的專業人士進行行業研究、評估和預測。透過使用Spotifre，Qlikview和Tableau等，新資料視覺化工具能夠實現資料的資料視覺化和資料呈現。

現在學習大資料的人相對比較少，但是大資料是未來的一個發展趨勢，大資料在市場上的需求量會越來越多。現在正處於大資料的發展初步階段，未來的就業情況會更加廣闊