大数据分析工程师，应该要学什么知识？
对于大数据工程师而言，您至少要掌握以下技能：
一门JVM系语言：当前大数据生态JVM系语言类的比重极大，某种程度上说是垄断也不为过。这里我推荐大家学习Java或Scala，至于Clojure这样的语言上手不易，其实并不推荐大家使用。另外，如今是“母以子贵”的年代，某个大数据框架会带火它的编程语言的流行，比如Docker之于Go、Kafka之于Scala。因此笔者这里建议您至少要精通一门JVM系的语言。值得一提的，一定要弄懂这门语言的多线程模型和内存模型，很多大数据框架的处理模式其实在语言层面和多线程处理模型是类似的，只是大数据框架把它们引申到了多机分布式这个层面。
计算处理框架：严格来说，这分为离线批处理和流式处理。流式处理是未来的趋势，建议大家一定要去学习；而离线批处理其实已经快过时了，它的分批处理思想无法处理无穷数据集，因此其适用范围日益缩小。事实上，Google已经在公司内部正式废弃了以MapReduce为代表的离线处理。因此如果要学习大数据工程，掌握一门实时流式处理框架是必须的。当下主流的框架包括：Apache Samza, Apache Storm, Apache Spark Streaming以及最近一年风头正劲的Apache Flink。当然Apache Kafka也推出了它自己的流式处理框架：Kafka Streams
分布式存储框架：虽说MapReduce有些过时了，但Hadoop的另一个基石HDFS依然坚挺，并且是开源社区最受欢迎的分布式存储，绝对您花时间去学习。如果想深入研究的话，Google的GFS论文也是一定要读的（[url=]https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/gfs-sosp2003.pdf[/url]）。当然开源世界中还有很多的分布式存储，国内阿里巴巴的OceanBase也是很优秀的一个。
资源调度框架：Docker可是整整火了最近一两年。各个公司都在发力基于Docker的容器解决方案，最有名的开源容器调度框架就是K8S了，但同样著名的还有Hadoop的YARN和Apache Mesos。后两者不仅可以调度容器集群，还可以调度非容器集群，非常值得我们学习。
分布式协调框架：有一些通用的功能在所有主流大数据分布式框架中都需要实现，比如服务发现、领导者选举、分布式锁、KV存储等。这些功能也就催生了分布式协调框架的发展。最古老也是最有名的当属Apache Zookeeper了，新一些的包括Consul，etcd等。学习大数据工程，分布式协调框架是不能不了解的， 某种程度上还要深入了解。
KV数据库：典型的就是memcache和Redis了，特别是Redis简直是发展神速。其简洁的API设计和高性能的TPS日益得到广大用户的青睐。即使是不学习大数据，学学Redis都是大有裨益的。
列式存储数据库：笔者曾经花了很长的时间学习Oracle，但不得不承认当下关系型数据库已经慢慢地淡出了人们的视野，有太多的方案可以替代rdbms了。人们针对行式存储不适用于大数据ad-hoc查询这种弊端开发出了列式存储，典型的列式存储数据库就是开源社区的HBASE。实际上列式存储的概念也是出自Google的一篇论文：Google BigTable，有兴趣的话大家最好读一下：
消息队列：大数据工程处理中消息队列作为“削峰填谷”的主力系统是必不可少的，当前该领域内的解决方案有很多，包括ActiveMQ，Kafka等。国内阿里也开源了RocketMQ。这其中的翘楚当属Apache Kafka了。Kafka的很多设计思想都特别契合分布流式数据处理的设计理念。这也难怪，Kafka的原作者Jay Kreps可是当今实时流式处理方面的顶级大神。
已经身处这个行业的专家给出了一些人才需求的大体框架，包括要有计算机编码能力、数学及统计学相关背景；学历并不是最主要的因素，能有大规模处理数据的经验并且有喜欢在数据海洋中寻宝的好奇心会更适合这个工作。
此外，一个优秀的大数据工程师要具备一定的逻辑分析能力，并能迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素。
大数据必备技能：
2、至少熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门。
3、至少能够用Acess等进行数据库开发；
4、至少掌握一门数学软件：matalab，mathmatics进行新模型的构建。
5、至少掌握一门编程语言； 6，当然还要其他应用领域方面的知识，比如市场营销、经济统计学等，因为这是数据分析的主要应用领域。
数据分析师的基本素质
数据分析师的基本素质如下：1、数量分析能力：具备扎实的数学和统计知识，能够理解和应用各种数学和统计方法，包括概率论、假设检验、回归分析等。2、数据处理和清洗：熟练运用数据处理工具（如SQL、Python、R等），能够对原始数据进行清洗、整理和转换，以确保数据质量和可用性。3、数据可视化：具备良好的数...
数据分析师要掌握哪些技能
1、要熟练使用 Excel Excel 可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，作为常用的数据处理和展现工具，数据分析师除了要熟练将数据用 Excel 中的图表展现出来，还需要掌握为生成的图表做一系 列的格式设置的方法。2、至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言 以R语言为例，R编程语言在数据分析与机器...
数据分析工程师都做什么工作?
1、任何技术类的岗位做得经验丰富，都不会太差，至少都是月薪过万+；2、大数据分析工程师，你得了解python，至少会写点脚本；其次也可以了解一些分析工具 如excel、tableau可视化分析工具、数据库（mysql）、如果需要更深入也可以了解一下大数据开发工具 hadoop、spark、hive、R、scala、java、云计算、机器...
大数据工程师都需要什么能力?
大数据工程师、大数据维护工程师、数据挖掘师、大数据算法师。大数据开发方向：涉及的岗位诸如大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等。数据挖掘、数据分析和机器学习方向：涉及的岗位诸如大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等。需要的能力：...
数据工程师报考条件有哪些?
1.初级数据分析师：(1)具有大专以上学历，或从事统计工作的人员;(2)通过初级笔试、上机考试、报告考核，成绩全部合格。2.中级数据分析师：(1)具有本科及以上学历，或初级数据分析师证书，或从事相关工作一年以上;(2)通过中级笔试、上机考试，成绩全部合格;(3)通过中级实践应用能力考核。3.高级数据分析师...
数据分析与挖掘工程师,有必要掌握网络爬虫技术吗?
第一：数据分析师往往都会使用Python，而爬虫是Python比较擅长的开发内容。不少数据分析师在学习Python开发的时候都做过爬虫开发，其实不少Python程序员都会使用Python做爬虫，这是学习Python比较常见的实验。第二：方便。不少数据分析工程师在学习的时候都会自己找数据，而编写爬虫是找数据比较方便的方式，所以...
数据分析工程师如何快速成长
下面我们就来看数据分析工程师如何快速成长。1、从外功入手，兼顾内功修炼 《集体智慧编程》+《统计基本方法》所见即所得，有实际反馈。2、这是工科，不是理科，因此需要更多实际项目的训练 LeetCode + Kaggle 需要更多练习，接近实际的练习。leetcode训练传统算法 Kaggle数据挖掘竞赛(特征工程，大于学习模型...
数据分析师的就业前景如何?
3、薪资待遇高1-2年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪可达到13k左右的水平。岗位的薪酬和经验正相关，越老越值钱。4、行业适应性强几乎所有的行业都会应用到数据，数据分析师不仅仅可以在互联IT行业就业，也可以在银行、零售、医药业、制造业和交通传输等领域服务。5、职业寿命长数据分析职业一旦掌握，...
数据分析师和 大数据工程师 哪个好
两个岗位完全不同。数据分析师是用数据的。数据工程师是把数据汇聚起来的。不过非要说好的话，数据分析师是比较好的。数据工程师对演算法有相当好的理解。因此，数据工程师理应能运行基本数据模型。商业需求的高端化催生了演算高度复杂化的需求。很多时候，这些需求超过了数据工程师掌握知识范围，这个时候...
数据分析工程师的发展需要经历几个阶段?
1、数据助理专员 主要工作内容是导出产品运营的数据报表，写出对应的报告，是产品学习的阶段。2、数据专员 主要是技能的提升，需要学会SQL等数据库和数据语言的使用，对行业知识、公司业务及流程进行了解，要有自己独特的见解。3、数据分析师 当你熟练掌握了数据库与统计学，学会主成分分析、假设检验、...
弓馨易贝： 1,计算机语言:python语言,Java语言二选一.!提示(想要处理千万级别的数据量,还是得会Java语言)2,基本的高数知识,线性代数知识,概率论知识.3,对常用的数据类型要能进行灵活转换,数据结构是基础.4,数据处理,万级数据量,可以选择使用Excel.十万级数据量可以使用python.更大数据量使用Java处理.5,可视化,有Excel,echarts,pyecharts,html这些方式,根据数据量的大小来自行选择.
甘孜藏族自治州17236129062： 大数据工程师需要学习哪些? - ？
弓馨易贝： 你好,大数据学习的内容包括8个阶段的内容: 你可以按照顺序学习,先学习基础的东西,希望你早日学有所成.
甘孜藏族自治州17236129062： 数据分析师需要学习哪里内容? - ？
弓馨易贝： 1、数学知识 数学知识是数据分析师的基础知识.对于初级数据分析师,了解一些描述统计相关的基础内容,有一定的公式计算能力即可,了解常用统计模型算法则是加分.对于高级数据分析师,统计模型相关知识是必备能力,线性代数(主...
甘孜藏族自治州17236129062： 学习大数据分析要用到哪些知识? - ？
弓馨易贝： 1、需要有应用数学、统计学、数量经济学专业本科或者工学硕士层次水平的数学知识背景.2、至少熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门.3、至少能够用Acess等进行数据库开发;4、至少掌握一门数学软件:matalab,mathmatics进行新模型的构建.5、至少掌握一门编程语言;6,当然还要其他应用领域方面的知识,比如市场营销、经济统计学等,因为这是数据分析的主要应用领域.
甘孜藏族自治州17236129062： 要做大数据分析,需学什么? - ？
弓馨易贝： 虽然现在数据分析和大数据是很热门的两个方向,但是大数据分析方向还是很多,要看你想去哪个行业,比如说互联网、金融、零售、医学、生物等等,不同行业有不同的要求,有的偏于技术,有的偏于实务.
甘孜藏族自治州17236129062： 数据分析需要掌握哪些知识?？
弓馨易贝： 首先,从知识体系的角度来看,当前学习数据分析需要学习三大块知识,其一是数学和统计学知识、其二是大数据知识、其三是行业知识.数学和统计学是数据分析的基础,在大数据时代,要想在数据分析领域走得更远,一定要重视数学和统计...
甘孜藏族自治州17236129062： 大数据分析学习什么内容,好学吗? - ？
弓馨易贝： 大数据分析的五个基本方面1,可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受...
甘孜藏族自治州17236129062： 将来要做大数据分析应用,本科该学习哪些课程 - ？
弓馨易贝： 1、需要有应用数学、统计学、数量经济学专业本科或者工学硕士层次水平的数学知识背景.2、至少熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门.3、至少能够用Acess等进行数据库开发;4、至少掌握一门数学软件:matalab,mathmatics进行新模型的构建.5、至少掌握一门编程语言;6,当然还要其他应用领域方面的知识,比如市场营销、经济统计学等,因为这是数据分析的主要应用领域.
甘孜藏族自治州17236129062： 数据分析师要掌握哪些技能 - ？
弓馨易贝： 所谓数据分析师,是指不同行业中专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员.因此,想要成为一名优秀的数据分析师,应用数学、统计学、数量经济学专业本科或者工学硕士层次水平的数学知识背...
甘孜藏族自治州17236129062： 数据分析师能力要求 - 数据分析师要学习什么方面的知?数据分析师要学习什么方面的知识 ？
弓馨易贝： 数据分析师需要具备的能力: 1、你需要有应用数学、统计学、数量经济学专业本科或者工学硕士层次水平的数学知识背景. 2、至少熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门. 3、至少能够用Acess等进行数据库开发; 4、至少掌握一门数学软件:matalab,mathmatics进行新模型的构建. 5、至少掌握一门编程语言; 6,当然还要其他应用领域方面的知识,比如市场营销、经济统计学等,因为这是数据分析的主要应用领域.
