過去的傳統(tǒng)數(shù)據分析早已無法應對海量的大數(shù)據數(shù)量，現(xiàn)如今，大數(shù)據分析師最需要將相關數(shù)據信息轉化為有用觀察的技能。這需要我們擁有技術、創(chuàng)造力、洞察等能力，遠超過去僅僅需要的計算統(tǒng)計能力。
根據相關數(shù)據報告顯示，從2016年到2026年，信息和計算機研究領域的科學家的就業(yè)增長將達到19%。與其他職業(yè)相比，這種增長異�？�，職業(yè)薪酬也占據NO.1的地位。
大數(shù)據分析師所需的關鍵技能
行業(yè)經驗：分析大數(shù)據時需要對行業(yè)有一定了解，無論是天文學還是互聯(lián)網行業(yè)，有效有深度的了解可以為你提供全景式的專業(yè)經驗，這種廣泛的經驗背景可以讓你更好地處理數(shù)據。
統(tǒng)計：處理大數(shù)據需要統(tǒng)計知識。統(tǒng)計是數(shù)據科學、概率分布和隨機變量的基本構建塊。
語言：Java，R，Python，C++，Hive，Ruby，SQL，MATLAB，SAS，SPSS，Weka，Scala，Julia。至少，大數(shù)據分析師應該熟悉R，Python和Java。
計算框架：對Apache Spark，Apache Samza，Apache Flink，Apache Storm和Hadoop等框架有深入的了解至關重要。這些技術支持大數(shù)據的處理，在大多數(shù)情況下，大數(shù)據可以在流式傳輸時進行處理。
數(shù)據倉庫：了解數(shù)據的存儲方式和訪問方式非常重要。使用非關系數(shù)據庫系統(tǒng)的經驗也非常有用。非關系（NoSQL）數(shù)據庫的示例包括Cassandra，Hbase，CouchDB，HDFS和MongoDB。
數(shù)據可視化：即使只是探索 Tableau 或 Qlikview 等數(shù)據可視化工具的樣本，也可以顯示數(shù)據的形狀，從而發(fā)現(xiàn)并揭示項目隱藏的細節(jié)。
溝通：雖然數(shù)據可視化是一種有用的工具，但明確清晰的表達能力是大數(shù)據分析師的必備技能。因為在研究數(shù)據之后，大數(shù)據分析師可能還需要向組織內的不同部門進行演示。
書面報告：為政府、企業(yè)或boss提供數(shù)據結論。
大數(shù)據分析師負責在正確的時間，正確的地點，立即向正確的用戶提供優(yōu)質的產品和服務。
數(shù)據分析還能夠在一些場景下做出大客流風險洞察，最終通過數(shù)據分析模型預見超出場景最高承載量的大客流風險，并采取措施預防風險的發(fā)生，最終提高指揮系統(tǒng)的決策性與前瞻性。
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