原标题：浅谈：数据分析师必备职业技能

在大数据主导的世界中，对大数据分析师的需求持续增长。预测说，到2020年底，每个人每秒将产生1.7兆字节的信息。随着组织成为数据驱动型企业，商业界的领导者们寄予了很高的期望，即所做的任何决策都应以数据为基础。

当今每个组织之所以需要可以提供快速结果的大数据专业人员的原因。此类专业人员的主要职责之一是通过收集关键数据并在这些数据中提供重要模式来帮助决策者。

让我们简要定义谁是大数据分析师以及他们的工作角色。

通常，大数据分析师对帮助组织做出更明智的决策负责。有时甚至会要求他们进行竞争性分析，以识别行业中的最新情况。他们的工作包括收集和检查大量数据，以根据客户的喜好发现隐藏的模式。

根据统计局的数据，从2016年到2026年，将在数据领域和计算机研究中看到近19％的工作增长。因此，这是开始在数据分析领域建立职业的理想时机。这样数据分析专业人士的平均年薪通常为60W元。

组织使用的工具和技术经过精心设计，可以分析结构化和非结构化数据，并从此类收集的信息中识别出积极的见解。

以下是提及的在数据领域开展职业的所有技能。

编程技能– C ++，Python，R，Java，Ruby和SQL需要基本的编码/编程技能。由于处理非结构化数据已成为日常任务，因此必须配备多种编码语言。

计算框架–熟悉Apache Storm，Apache Spark，MapReduce，Hadoop和Apache Flink等框架是有抱负的大数据分析师的必备条件。这些框架中的知识将在数据处理过程中为个人提供帮助。

数据仓库技能–从事此类职业的专业人员必须对关系和非关系数据库系统（MongoDB，HDFS，Cassandra，CouchDB，Oracle，MySQL和NoSQL）都具有良好的理解和工作知识。

统计–统计是大数据分析领域的基础。任何寻求成为大数据分析专业人士的个人都需要具有广泛的统计知识和线性代数知识。个人应了解诸如概率分布，假设检验框架，统计数据和随机变量之类的概念。

业务敏锐度–由于数据分析人员会验证，收集，排序和评估数据，因此他们需要在工作领域中拥有丰富的知识。它们在业务和统计方面都非常出色，但在编程方面却不是。

大数据工具 –处理大数据时，你需要意识到你将根据项目和任务的类型使用不同类型的工具。现在，要实现此目标，你需要在Impala，Pig，Hive，Hadoop，HBase，YARN，Flume和HDFS等大数据工具中拥有实践知识。

既然你知道成为大数据所需的技能，我们就可以在下面进一步解释核心角色和职责也就是大家感兴趣的数据分析师。

从不同来源收集数据，进行清理，收集，分析和处理，并提取有价值的信息。

确定不同的数据源，并开发用于分析，报告和数据挖掘的更新方法。

编写有助于从数据仓库提取数据的SQL查询。

以图表或图形的形式显示数据发现，以便管理层了解你要传达的内容。

开发用于数据收集和采购的关系数据库。

应用统计分析方法来分析消费者数据研究。

与老年人和数据科学家合作开发分析工具。

监视数据挖掘系统的性能，并报告是否发现任何错误。

这些是大数据专业人员需要处理的一些日常活动。不过也可以了解九道门的数据分析师项目实训班，一定会满足你对数据分析师所有的需求。