原標題：淺談：數據分析師必備職業技能

在大數據主導的世界中，對大數據分析師的需求持續增長。預測說，到2020年底，每個人每秒將產生1.7兆字節的信息。隨着組織成爲數據驅動型企業，商業界的領導者們寄予了很高的期望，即所做的任何決策都應以數據爲基礎。

當今每個組織之所以需要可以提供快速結果的大數據專業人員的原因。此類專業人員的主要職責之一是通過收集關鍵數據並在這些數據中提供重要模式來幫助決策者。

讓我們簡要定義誰是大數據分析師以及他們的工作角色。

通常，大數據分析師對幫助組織做出更明智的決策負責。有時甚至會要求他們進行競爭性分析，以識別行業中的最新情況。他們的工作包括收集和檢查大量數據，以根據客戶的喜好發現隱藏的模式。

根據統計局的數據，從2016年到2026年，將在數據領域和計算機研究中看到近19％的工作增長。因此，這是開始在數據分析領域建立職業的理想時機。這樣數據分析專業人士的平均年薪通常爲60W元。

組織使用的工具和技術經過精心設計，可以分析結構化和非結構化數據，並從此類收集的信息中識別出積極的見解。

以下是提及的在數據領域開展職業的所有技能。

編程技能– C ++，Python，R，Java，Ruby和SQL需要基本的編碼/編程技能。由於處理非結構化數據已成爲日常任務，因此必須配備多種編碼語言。

計算框架–熟悉Apache Storm，Apache Spark，MapReduce，Hadoop和Apache Flink等框架是有抱負的大數據分析師的必備條件。這些框架中的知識將在數據處理過程中爲個人提供幫助。

數據倉庫技能–從事此類職業的專業人員必須對關係和非關係數據庫系統（MongoDB，HDFS，Cassandra，CouchDB，Oracle，MySQL和NoSQL）都具有良好的理解和工作知識。

統計–統計是大數據分析領域的基礎。任何尋求成爲大數據分析專業人士的個人都需要具有廣泛的統計知識和線性代數知識。個人應瞭解諸如概率分佈，假設檢驗框架，統計數據和隨機變量之類的概念。

業務敏銳度–由於數據分析人員會驗證，收集，排序和評估數據，因此他們需要在工作領域中擁有豐富的知識。它們在業務和統計方面都非常出色，但在編程方面卻不是。

大數據工具 –處理大數據時，你需要意識到你將根據項目和任務的類型使用不同類型的工具。現在，要實現此目標，你需要在Impala，Pig，Hive，Hadoop，HBase，YARN，Flume和HDFS等大數據工具中擁有實踐知識。

既然你知道成爲大數據所需的技能，我們就可以在下面進一步解釋核心角色和職責也就是大家感興趣的數據分析師。

從不同來源收集數據，進行清理，收集，分析和處理，並提取有價值的信息。

確定不同的數據源，並開發用於分析，報告和數據挖掘的更新方法。

編寫有助於從數據倉庫提取數據的SQL查詢。

以圖表或圖形的形式顯示數據發現，以便管理層瞭解你要傳達的內容。

開發用於數據收集和採購的關係數據庫。

應用統計分析方法來分析消費者數據研究。

與老年人和數據科學家合作開發分析工具。

監視數據挖掘系統的性能，並報告是否發現任何錯誤。

這些是大數據專業人員需要處理的一些日常活動。不過也可以瞭解九道門的數據分析師項目實訓班，一定會滿足你對數據分析師所有的需求。