学习大数据的要求

日期:2018.03.13 | 分类:编程开发
学习大数据的要求

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最佳回答

  • 最重要的是数学基础及对数学的模型掌握得比较好。。才可能进行数据分析。

其他回答

  • 有点数据库和网络的基础知识就可以了。

  • 你好,大数据技术的学习内容有很多,包括:基础阶段:Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。hadoop mapreduce hdfs yarn:hadoop:Hadoop 概念、版本、历史,HDFS工作原理,YARN介绍及组件介绍。

    大数据存储阶段:hbase、hive、sqoop。

    大数据架构设计阶段:Flume分布式、Zookeeper、Kafka。

    大数据实时计算阶段:Mahout、Spark、storm。

    大数据数据采集阶段:Python、Scala。

    大数据商业实战阶段:实操企业大数据处理业务场景,分析需求、解决方案实施,综合技术实战应用。

    • 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(主要是矩阵计算相关知识)最好也有一定的了解。

    而对于数据挖掘工程师,除了统计学以外,各类算法也需要熟练使用,对数学的要求是最高的。

    • 分析工具

    对于初级数据分析师,玩转Excel是必须的,数据透视表和公式使用必须熟练,VBA是加分。另外,还要学会一个统计分析工具,SPSS作为入门是比较好的。

    对于高级数据分析师,使用分析工具是核心能力,VBA基本必备,SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一,其他分析工具(如Matlab)视情况而定。

    对于数据挖掘工程师……嗯,会用用Excel就行了,主要工作要靠写代码来解决呢。

    • 编程语言

    对于初级数据分析师,会写SQL查询,有需要的话写写Hadoop和Hive查询,基本就OK了。

    对于高级数据分析师,除了SQL以外,学习Python是很有必要的,用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。

    对于数据挖掘工程师,Hadoop得熟悉,Python/Java/C++至少得熟悉一门,Shell得会用……总之编程语言绝对是数据挖掘工程师的最核心能力了。

    • 业务理解

    业务理解说是数据分析师所有工作的基础也不为过,数据的获取方案、指标的选取、乃至最终结论的洞察,都依赖于数据分析师对业务本身的理解。

    对于初级数据分析师,主要工作是提取数据和做一些简单图表,以及少量的洞察结论,拥有对业务的基本了解就可以。

    对于高级数据分析师,需要对业务有较为深入的了解,能够基于数据,提炼出有效观点,对实际业务能有所帮助。

    对于数据挖掘工程师,对业务有基本了解就可以,重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。

    • 逻辑思维

    这项能力在我之前的文章中提的比较少,这次单独拿出来说一下。

    对于初级数据分析师,逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性,知道自己需要用什么样的手段,达到什么样的目标。

    对于高级数据分析师,逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架,了解分析对象之间的关联关系,清楚每一个指标变化的前因后果,会给业务带来的影响。

    对于数据挖掘工程师,逻辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上,还包括算法逻辑,程序逻辑等,所以对逻辑思维的要求也是最高的。

    • 数据可视化

    数据可视化说起来很高大上,其实包括的范围很广,做个PPT里边放上数据图表也可以算是数据可视化,所以我认为这是一项普遍需要的能力。

    对于初级数据分析师,能用Excel和PPT做出基本的图表和报告,能清楚的展示数据,就达到目标了。

    对于高级数据分析师,需要探寻更好的数据可视化方法,使用更有效的数据可视化工具,根据实际需求做出或简单或复杂,但适合受众观看的数据可视化内容。

    对于数据挖掘工程师,了解一些数据可视化工具是有必要的,也要根据需求做一些复杂的可视化图表,但通常不需要考虑太多美化的问题。

    • 协调沟通

    对于初级数据分析师,了解业务、寻找数据、讲解报告,都需要和不同部门的人打交道,因此沟通能力很重要。

    对于高级数据分析师,需要开始独立带项目,或者和产品做一些合作,因此除了沟通能力以外,还需要一些项目协调能力。

    对于数据挖掘工程师,和人沟通技术方面内容偏多,业务方面相对少一些,对沟通协调的要求也相对低一些。

    • 快速学习

    无论做数据分析的哪个方向,初级还是高级,都需要有快速学习的能力,学业务逻辑、学行业知识、学技术工具、学分析框架……数据分析领域中有学不完的内容,需要大家有一颗时刻不忘学习的心。