數(shù)據(jù)分析師的工作包括收集、清理、可視化信息塊，并將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換或建模為營銷人員、開發(fā)人員、會計師使用。數(shù)據(jù)分析師的工作流程是由組織的需求定義的，但最終的可交付成果總是相同的：結(jié)構(gòu)良好且易于檢索的數(shù)據(jù)。

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作為一名數(shù)據(jù)分析師，需要具有分析頭腦、強大的數(shù)學(xué)技能和靈活性。雖然這主要是數(shù)據(jù)科學(xué)家的先決條件，但也需要一系列的編程知識。

根據(jù)Payscale公司發(fā)布的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析師的年薪在37,232美元至79,596美元之間，而其薪酬可能因個人的組織和經(jīng)驗水平而異。

由于企業(yè)每天產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，對大數(shù)據(jù)分析師的需求很高。人們可以按照以下步驟開始數(shù)據(jù)分析工作。

第1步：獲得相關(guān)專業(yè)的大學(xué)學(xué)位

數(shù)據(jù)分析師開始在職業(yè)生涯的頭一個舉措是獲得相關(guān)專業(yè)的大學(xué)學(xué)位。事實上，如果需要處理大量數(shù)據(jù)，則以下專業(yè)更受歡迎：

• 統(tǒng)計
• 信息技術(shù)
• 計算機科學(xué)
• 系統(tǒng)分析
• 數(shù)學(xué)
• 工程設(shè)計

這樣的教育背景將為進一步開發(fā)數(shù)據(jù)分析技能打下良好的基礎(chǔ)。統(tǒng)計和數(shù)據(jù)分析專業(yè)通常很難寫出分析報告，但這不應(yīng)該是人們最關(guān)心的問題。

第2步：獲得支持大數(shù)據(jù)分析認證

除了獲得相關(guān)專業(yè)的大學(xué)學(xué)位外，獲得一些有助于驗證技能的證書也是非常有益的，尤其是在這個行業(yè)沒有太多經(jīng)驗的工作人員。

這些認證被雇主當作一種基準，以確定工作人員在行業(yè)標準方面的分析和解決問題的技能。而這些大數(shù)據(jù)分析師認證將包括以下課程：

• 亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)(AWS)的大數(shù)據(jù)認證
• 大數(shù)據(jù)的分析和優(yōu)化證書
• Hortonworks認證助理(HCA)
• Cloudera認證專家(CCP)
• Cloudera認證助理(CCA)數(shù)據(jù)分析師

獲得至少兩份這樣的證書將提高入職簡歷的含金量。在獲得認證的同時，繼續(xù)學(xué)習(xí)其他課程或獲得更多的證書。獲得這些認證肯定會在應(yīng)聘工作時派上用場。

第3步：為大數(shù)據(jù)分析開發(fā)正確的技能

隨著大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的不斷擴展，人們越來越需要提高大數(shù)據(jù)分析中的分析和解決問題的能力。數(shù)據(jù)分析師的所有主要技能如下所述。

(1)數(shù)學(xué)/統(tǒng)計

如果對數(shù)據(jù)分析感興趣，具備足夠的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計技能是實施的良好基礎(chǔ)?？紤]到處理大量數(shù)字這一事實，必須實現(xiàn)優(yōu)秀的計算能力。然而，大多數(shù)人在大學(xué)期間都會主修這個領(lǐng)域，但學(xué)習(xí)這門課程總比什么都不學(xué)要好。

(2)編程技巧

特定的編程語言和工具廣泛用于大數(shù)據(jù)分析。熟練使用所選行業(yè)中使用的關(guān)鍵編程語言，可以為職業(yè)入門提供支持。

提高分析和解決問題技能所需的編程語言和工具的一些示例：

• R - 該工具被專家廣泛用于數(shù)據(jù)可視化和分析。R語言被認為是適度的工具，但是一旦掌握了這門語言，它就成了不可或缺的工具。
• Python - 專家更喜歡這種編程語言，主要有幾個原因。在大數(shù)據(jù)分析中，Python編程語言可以方便地挖掘和分析數(shù)據(jù)。其具有廣泛的功能主要它是開源軟件，為人們創(chuàng)造了為該語言開發(fā)大量庫的機會。
• Pandas是python中使用的庫之一，用于從數(shù)據(jù)導(dǎo)入、處理、吸收和清理到使用其復(fù)雜的數(shù)據(jù)幀進行一些高級操作。大數(shù)據(jù)分析專家使用的相關(guān)python庫有numpy、scipy、scilkit。學(xué)習(xí)pybrain并在機器學(xué)習(xí)中創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

還其他一些有用的編程語言和工具可以提高大數(shù)據(jù)分析的技能水平和性能，其中包括SQL、Apache Hadoop、Apache Spark和NoSQl。

數(shù)據(jù)探索和數(shù)據(jù)挖掘技能

利用適當?shù)墓ぞ咛剿鞣墙Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并識別其大小、特征、模式以及準確性，以及從現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫中提取有用信息的能力是大數(shù)據(jù)分析的全部本質(zhì)。為了提高解決問題的能力，應(yīng)該嘗試將學(xué)到的知識運用到解決日常問題上。

可視化技能集

對于全面的技能集，可以嘗試使用可用的大數(shù)據(jù)存儲庫來建立其實時可視化知識。 Tableau和Power BI是數(shù)據(jù)分析專家使用的可視化工具的示例。大多數(shù)情況下，企業(yè)會要求使用可理解的圖形、圖表或地圖來表示檢索到的數(shù)據(jù)。

最后的想法

建立與大數(shù)據(jù)相關(guān)的適當技能與獲得該領(lǐng)域的具體經(jīng)驗和認證有很大關(guān)系。獲得大學(xué)學(xué)位是一個很好的開始，而專注于開發(fā)上述技能，并獲得與大數(shù)據(jù)相關(guān)的認證，可以有更多機會成為數(shù)據(jù)分析師的高層。設(shè)定真正的目標和一致的實踐可以使企業(yè)獲得成功。以上提到的大多數(shù)工具都擁有一個強大的在線社區(qū)，既可以提供幫助又令人鼓舞。