
大數據分析師需要具備哪些條件
隨著大數據的迅猛發展,大數據分析師也變得炎手可熱。大數據分析師通過對數據的分析挖掘來影響企業的商業決策,為企業創造價值。
在國外,數據分析師已經開始在多個領域創造價值。而在國內,大數據的應用還處于萌芽狀態,人才市場還不太成熟,正因為如此,很多公司會針對自己的業務類型和團隊分工,給這群與大數據打交道的人一些新的頭銜和定義:數據挖掘工程師、大數據專家、數據研究員、用戶分析專家等都是經常在國內公司里出現的Title,我們將其統稱為“大數據工程師或“大數據分析師”。
那么大數據分析師到底需要什么樣的條件,才能駕馭大數據這匹烈馬以馳騁千里呢?
相關學術背景
就BAT三家互聯網大公司來說,對于大數據工程師的要求都是希望有統計學和數學背景的碩士或博士學歷。缺乏理論背景的數據工作者,更容易進入一個技能上的危險區域(DangerZone)—一堆數字,按照不同的數據模型和算法總能捯飭出一些結果來,但如果你不知道那代表什么,就不是真正有意義的結果,并且那樣的結果還容易誤導你。
一定的計算機編碼能力
實際開發能力和大規模的數據處理能力是作為大數據工程師的必備要素。舉例來說,現在人們在社交網絡上所產生的許多記錄都是非結構化的數據,如何從這些毫無頭緒的文字、語音、圖像甚至視頻中攫取有意義的信息就需要大數據工程師親自挖掘。即使在某些團隊中,大數據工程師的職責以商業分析為主,但也要熟悉計算機處理大數據的方式。
數據分析與處理工具
所謂工欲善其事必先利其器,大數據分析師想要準確的挖掘數據背后的價值并且將成果展示出來,就必須要有實用可靠的工具。如果僅靠人力分析這種落后的方式本身就違反了大數據發展所代表的社會進步性和先進性?,F在有許多大數據分析工具能從各個方面幫助大數據分析師完成工作,比如大數據魔鏡,其豐富的可視化功能不僅是大數據分析師的數據挖掘利器,也是普通大眾了解和參與大數據的橋梁。
目前,國內的大數據行業發展已從理論步入實踐,數據分析師也會越來越受到關注。在大數據分析工具方面,更多更強的功能也亟需開發出來。
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CDA數據分析師證書考試體系(更新于2025年05月22日)
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