随着众多企业在各个领域越来越多地使用大数据，对大数据分析师的需求将继续增长，目的是帮企业做出更好、更明智的决策。

过去的传统数据分析早已无法应对海量的大数据数量，现如今，大数据分析师最需要将相关数据信息转化为有用观察的技能。这需要我们拥有技术、创造力、洞察等能力，远超过去仅仅需要的计算统计能力。

根据相关数据报告显示，从2016年到2026年，信息和计算机研究领域的科学家的就业增长将达到19%。与其他职业相比，这种增长异常快，职业薪酬也占据NO.1的地位！

大数据分析师所需的关键技能

行业经验：分析大数据时需要对行业有一定了解，无论是天文学还是互联网行业，有效有深度的了解可以为你提供全景式的专业经验，这种广泛的经验背景可以让你更好地处理数据。

统计：处理大数据需要统计知识。统计是数据科学、概率分布和随机变量的基本构建块。

语言：Java，R，Python，C++，Hive，Ruby，SQL，MATLAB，SAS，SPSS，Weka，Scala，Julia。至少，大数据分析师应该熟悉R，Python和Java。

计算框架：对Apache Spark，Apache Samza，Apache Flink，Apache Storm和Hadoop等框架有深入的了解至关重要。这些技术支持大数据的处理，在大多数情况下，大数据可以在流式传输时进行处理。

数据仓库：了解数据的存储方式和访问方式非常重要。使用非关系数据库系统的经验也非常有用。非关系（NoSQL）数据库的示例包括Cassandra，Hbase，CouchDB，HDFS和MongoDB。

数据可视化：即使只是探索 Tableau 或 Qlikview 等数据可视化工具的样本，也可以显示数据的形状，从而发现并揭示项目隐藏的细节。

沟通：虽然数据可视化是一种有用的工具，但明确清晰的表达能力是大数据分析师的必备技能。因为在研究数据之后，大数据分析师可能还需要向组织内的不同部门进行演示。

书面报告：为政府、企业或boss提供数据结论。

大数据分析师负责在正确的时间，正确的地点，立即向正确的用户提供优质的产品和服务。

“当前，数据分析行业已经推进到一定阶段，今后的发展或将突破数据分析自身范畴，偏向于人工智能的深度应用。”参加武汉大数据疫情防控的连明表示，“让更多的人了解数据分析，让数据分析的价值变得更大，我们还会更加踏实务实地做下去 。”

作为数字时代海量信息的“淘金者”，眼下，数据分析已经融入人们生活的方方面面。拿起手机刷信息、网上购物选购商品……屏幕的背后是数据分析师基于每个人的兴趣所做的算法推送。

数据分析还能够在一些场景下做出大客流风险洞察，最终通过数据分析模型预见超出场景最高承载量的大客流风险，并采取措施预防风险的发生，最终提高指挥系统的决策性与前瞻性。

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