“大數(shù)據(jù)分析師”就是一群玩數(shù)據(jù)的人，玩出數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值，讓數(shù)據(jù)變成生產(chǎn)力。”而大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的較大區(qū)別在于，它是在
線的、實(shí)時(shí)的、規(guī)模海量且形式不規(guī)整，無章法可循，因此“會玩”這些數(shù)據(jù)的人就很重要。那么大數(shù)據(jù)分析師又需要哪些技能呢？
1. EXCEL、PPT(必須精通)
    數(shù)據(jù)工作者的基本姿態(tài)，話說本人技術(shù)并不是很好，但是起碼會操作;要會大膽秀自己，和業(yè)務(wù)部門交流需求，展示分析結(jié)果。技術(shù)上回VBA和數(shù)據(jù)透視就到**了。
2. 數(shù)據(jù)庫類(必須學(xué))
    初級只要會RDBMS就行了，看公司用哪個(gè)，用哪個(gè)學(xué)哪個(gè)。沒進(jìn)公司就學(xué)MySQL吧。NoSQL可以在之后和統(tǒng)計(jì)學(xué)啥的一起學(xué)。基本的NoSQL血MongoDB和Redis(緩存，嚴(yán)格意義上不算數(shù)據(jù)庫)，然后(選學(xué))可以了解各類NoSQL，基于圖的數(shù)據(jù)庫Neo4j，基于Column的數(shù)據(jù)庫BigTable，基于key-value的數(shù)據(jù)庫redis/cassendra，基于collection的數(shù)據(jù)庫MongoDB。
3.統(tǒng)計(jì)學(xué)(必須學(xué))
    如果要學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)，重要概念是會描述性統(tǒng)計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、貝葉斯、較大似然法、回歸(特別是廣義線性回歸)、主成分分析。這些個(gè)用的比較多。也有學(xué)時(shí)間序列、bootstrap、非參之類的，這個(gè)看自己的意愿。其他數(shù)學(xué)知識：線性代數(shù)常用(是很多后面的基礎(chǔ))，微積分不常用，動力系統(tǒng)、傅里葉分析看自己想進(jìn)的行業(yè)了。
4. 機(jī)器學(xué)習(xí)(數(shù)據(jù)分析師要求會選、用、調(diào))
    常用的是幾個(gè)線性分類器、聚類、回歸、隨機(jī)森林、貝葉斯;不常用的也稍微了解一下;深度學(xué)習(xí)視情況學(xué)習(xí)。
5. 大數(shù)據(jù)(選學(xué)，有公司要求的話會用即可，不要求會搭環(huán)境)
    hadoop基礎(chǔ)，包括hdfs、map-reduce、hive之類;后面接觸spark和storm再說了。
6. 文本類(選學(xué)，有公司要求的話會用即可)
    這部分不熟，基本要知道次感化、分詞、情感分析啥的。
7. 工具類
    語言：非大數(shù)據(jù)類R、Python較多(比較geek的也有用julia的，不差錢和某些公司要求的用SAS、Matlab);大數(shù)據(jù)可能還會用到scala和java。
可視化(選學(xué))：tableau、d3.js、echarts.js，R里面的ggplot、ggvis，Python里的bokeh、matplotlib、seaborn都不錯。

公司屬于計(jì)算機(jī)類服務(wù)行業(yè)，主要從事計(jì)算機(jī)相關(guān)技術(shù)的服務(wù)工作。