處理大數據所需的技能
數據分析師的工作包括收集、清理、可視化信息塊，并將原始數據轉換或建模為營銷人員、開發人員、會計師使用。數據分析師的工作流程是由組織的需求定義的，但最終的可交付成果總是相同的：結構良好且易于檢索的數據。
作為一名數據分析師，需要具有分析頭腦、強大的數學技能和靈活性。雖然這主要是數據科學家的先決條件，但也需要一系列的編程知識。
根據Payscale公司發布的統計數據，數據分析師的年薪在37,232美元至79,596美元之間，而其薪酬可能因個人的組織和經驗水平而異。
由于企業每天產生大量數據，對大數據分析師的需求很高。人們可以按照以下步驟開始數據分析工作。
第1步：獲得相關專業的大學學位
數據分析師開始在職業生涯的頭一個舉措是獲得相關專業的大學學位。事實上，如果需要處理大量數據，則以下專業更受歡迎：
- 統計
- 信息技術
- 計算機科學
- 系統分析
- 數學
- 工程設計
這樣的教育背景將為進一步開發數據分析技能打下良好的基礎。統計和數據分析專業通常很難寫出分析報告，但這不應該是人們最關心的問題。
第2步：獲得支持大數據分析認證
除了獲得相關專業的大學學位外，獲得一些有助于驗證技能的證書也是非常有益的，尤其是在這個行業沒有太多經驗的工作人員。
這些認證被雇主當作一種基準，以確定工作人員在行業標準方面的分析和解決問題的技能。而這些大數據分析師認證將包括以下課程：
- 亞馬遜網絡服務(AWS)的大數據認證
- 大數據的分析和優化證書
- Hortonworks認證助理(HCA)
- Cloudera認證專家(CCP)
- Cloudera認證助理(CCA)數據分析師
獲得至少兩份這樣的證書將提高入職簡歷的含金量。在獲得認證的同時，繼續學習其他課程或獲得更多的證書。獲得這些認證肯定會在應聘工作時派上用場。
第3步：為大數據分析開發正確的技能
隨著大數據分析領域的不斷擴展，人們越來越需要提高大數據分析中的分析和解決問題的能力。數據分析師的所有主要技能如下所述。
(1)數學/統計
如果對數據分析感興趣，具備足夠的數學和統計技能是實施的良好基礎。考慮到處理大量數字這一事實，必須實現優秀的計算能力。然而，大多數人在大學期間都會主修這個領域，但學習這門課程總比什么都不學要好。
(2)編程技巧
特定的編程語言和工具廣泛用于大數據分析。熟練使用所選行業中使用的關鍵編程語言，可以為職業入門提供支持。
提高分析和解決問題技能所需的編程語言和工具的一些示例：
- R - 該工具被專家廣泛用于數據可視化和分析。R語言被認為是適度的工具，但是一旦掌握了這門語言，它就成了不可或缺的工具。
- Python - 專家更喜歡這種編程語言，主要有幾個原因。在大數據分析中，Python編程語言可以方便地挖掘和分析數據。其具有廣泛的功能主要它是開源軟件，為人們創造了為該語言開發大量庫的機會。
- Pandas是python中使用的庫之一，用于從數據導入、處理、吸收和清理到使用其復雜的數據幀進行一些高級操作。大數據分析專家使用的相關python庫有numpy、scipy、scilkit。學習pybrain并在機器學習中創建神經網絡。
還其他一些有用的編程語言和工具可以提高大數據分析的技能水平和性能，其中包括SQL、Apache Hadoop、Apache Spark和NoSQl。
數據探索和數據挖掘技能
利用適當的工具探索非結構化數據，并識別其大小、特征、模式以及準確性，以及從現有數據庫中提取有用信息的能力是大數據分析的全部本質。為了提高解決問題的能力，應該嘗試將學到的知識運用到解決日常問題上。
可視化技能集
對于全面的技能集，可以嘗試使用可用的大數據存儲庫來建立其實時可視化知識。 Tableau和Power BI是數據分析專家使用的可視化工具的示例。大多數情況下，企業會要求使用可理解的圖形、圖表或地圖來表示檢索到的數據。
最后的想法
建立與大數據相關的適當技能與獲得該領域的具體經驗和認證有很大關系。獲得大學學位是一個很好的開始，而專注于開發上述技能，并獲得與大數據相關的認證，可以有更多機會成為數據分析師的高層。設定真正的目標和一致的實踐可以使企業獲得成功。以上提到的大多數工具都擁有一個強大的在線社區，既可以提供幫助又令人鼓舞。
