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老男孩教育的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程內(nèi)容包括:Java、Linux、Hadoop、Hive、Avro與Protobuf、ZooKeeper、HBase、Phoenix、Redis、Flume、SSM、Kafka、Scala、Spark、azkaban、Python與大數(shù)據(jù)分析等
小琳仔仔
入行大數(shù)據(jù)分析師必備技能有哪些?大數(shù)據(jù)分析師需要每天使用各種不同的技能;從深入分析到數(shù)據(jù)可視化和講故事的一切。您將在一分鐘內(nèi)編寫一個(gè)SQL查詢來(lái)探索數(shù)據(jù)集,而下一分鐘您將站在董事會(huì)面前,概述業(yè)務(wù)如何根據(jù)您的發(fā)現(xiàn)進(jìn)行調(diào)整。
在介紹了大數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家之間的差異,大數(shù)據(jù)分析師的薪水以及剛起步的人員的一些關(guān)鍵大數(shù)據(jù)分析術(shù)語(yǔ)之后,我們現(xiàn)在將探討與成為大數(shù)據(jù)分析師相關(guān)的關(guān)鍵技能。您可能已經(jīng)擁有一些技能,因?yàn)樗鼈兒w了涉及溝通,分析和解決問(wèn)題的廣泛技能。
在入行大數(shù)據(jù)分析師必備技能有哪些文章中,我們將深入了解成為大數(shù)據(jù)分析師的意義。AAA教育目前正在提供一個(gè)簡(jiǎn)短的大數(shù)據(jù)分析課程,該課程的重點(diǎn)之一是掌握Microsoft Excel(分析的關(guān)鍵工具)的基礎(chǔ)知識(shí)。這是對(duì)大數(shù)據(jù)分析的清晰易懂的介紹,它將教您與成為大數(shù)據(jù)分析師相關(guān)的核心技能之一。它還會(huì)輕而易舉地消除您可能對(duì)該領(lǐng)域是否適用存在的任何疑問(wèn):是的,您也可以成為大數(shù)據(jù)分析師!
成為大數(shù)據(jù)分析師:您需要的關(guān)鍵技能
優(yōu)秀的解決問(wèn)題能力
扎實(shí)的數(shù)字技能
Excel熟練程度和查詢語(yǔ)言知識(shí)
數(shù)據(jù)可視化方面的專業(yè)知識(shí)
良好的溝通能力
關(guān)鍵要點(diǎn)
1.優(yōu)秀的解決問(wèn)題能力
解決問(wèn)題是大數(shù)據(jù)分析師應(yīng)具備的最重要技能之一。大約90%的分析與批判性思維有關(guān),并且知道要提出的正確問(wèn)題。如果您提出的問(wèn)題基于對(duì)業(yè)務(wù),產(chǎn)品和行業(yè)的了解,那么您將獲得所需的答案。大數(shù)據(jù)分析就是要提出一個(gè)問(wèn)題(即“為什么我們不賣更多的紅色自行車?”),并執(zhí)行必要的調(diào)查任務(wù)以找到答案。
大數(shù)據(jù)分析主要涉及對(duì)遇到的問(wèn)題進(jìn)行邏輯思考。如果您熟悉數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)和細(xì)微差別,您將更快地得出正確的結(jié)論。如果紅色自行車賣得不好,那為什么會(huì)這樣呢?是因?yàn)槠渌伾姆秶髥?紅色自行車的價(jià)格通常高于其他自行車嗎?紅色自行車是否僅以山地自行車形式提供,因此不鼓勵(lì)城市居民購(gòu)買?大數(shù)據(jù)分析師通過(guò)使用他們的邏輯來(lái)理解數(shù)據(jù)可以更快地得出結(jié)論。
2.扎實(shí)的數(shù)字技能
許多大數(shù)據(jù)分析師并非來(lái)自數(shù)字世界,通常是來(lái)自業(yè)務(wù)或營(yíng)銷背景。隨著您的發(fā)展,完全有可能增加對(duì)這一領(lǐng)域的了解。雖然不一定是“技能”,但對(duì)于任何有抱負(fù)的大數(shù)據(jù)分析師來(lái)說(shuō),擁有數(shù)字天賦無(wú)疑是一件好事。您需要從正規(guī)教育或其他經(jīng)驗(yàn)中獲得一定程度的數(shù)字專業(yè)知識(shí)。您可以學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)分析相關(guān)的大多數(shù)數(shù)字技能,例如回歸分析,它涉及檢查兩個(gè)或多個(gè)變量及其關(guān)系,而無(wú)需回到學(xué)校。
在統(tǒng)計(jì)方面有充分的基礎(chǔ)也是有益的。您需要對(duì)查詢有所了解,查詢是計(jì)算機(jī)用來(lái)執(zhí)行任務(wù)的命令。在分析中,這些命令用于從數(shù)據(jù)集中提取信息。精通應(yīng)用科學(xué)和線性代數(shù)的知識(shí)將使您更輕松,盡管如果這對(duì)您來(lái)說(shuō)還是個(gè)謎,請(qǐng)不要放任。
3.精通Excel和查詢語(yǔ)言知識(shí)
如前所述,Microsoft Excel的知識(shí)是有效大數(shù)據(jù)分析的一項(xiàng)基本技能。這是一個(gè)電子表格程序,全球數(shù)百萬(wàn)人使用它來(lái)存儲(chǔ)和共享信息,執(zhí)行數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)運(yùn)算以及創(chuàng)建總結(jié)重要發(fā)現(xiàn)的報(bào)告和可視化效果。對(duì)于大數(shù)據(jù)分析人員來(lái)說(shuō),它是一個(gè)強(qiáng)大的工具,可用于快速訪問(wèn),組織和處理數(shù)據(jù)以獲取和共享見(jiàn)解。大數(shù)據(jù)分析師每天都會(huì)使用Excel,因此您將必須從數(shù)據(jù)透視表中真正了解您的VLOOKUP。是否想找出紅色自行車賣得最多的地方?好奇紅色自行車的平均價(jià)格是否高于藍(lán)色自行車?Excel可以幫助提供此類問(wèn)題的答案。
除Excel之外,分析人員還需要熟悉至少一種查詢語(yǔ)言。這些語(yǔ)言用于指示計(jì)算機(jī)執(zhí)行特定任務(wù),包括許多與大數(shù)據(jù)分析有關(guān)的任務(wù)。用于大數(shù)據(jù)分析的最受歡迎的語(yǔ)言是SQL和SAS,而諸如Python和R之類的編程語(yǔ)言則具有各種專用于分析數(shù)據(jù)的強(qiáng)大程序。
許多可用的語(yǔ)言執(zhí)行不同的功能或適應(yīng)某一特定行業(yè)。SAS主要用于醫(yī)療行業(yè),而SQL通常用于從數(shù)據(jù)庫(kù)檢索數(shù)據(jù)。如果您對(duì)自己想從事的行業(yè)有所了解,那么進(jìn)行一些研究并找出它們使用的語(yǔ)言是有益的-為您最感興趣的行業(yè)量身定制學(xué)習(xí)是一個(gè)明智的舉動(dòng)。
4.數(shù)據(jù)可視化方面的專業(yè)知識(shí)
很難處理一個(gè)復(fù)雜的主題并以簡(jiǎn)單的方式介紹發(fā)現(xiàn)的結(jié)果,但這正是大數(shù)據(jù)分析師的工作!這是關(guān)于將您的發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)化為易于消化的信息塊。用數(shù)據(jù)講述一個(gè)引人入勝的故事至關(guān)重要,而其中很多都涉及視覺(jué)輔助工具的使用。圖形和餅圖是說(shuō)明數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)的一種流行且極為有效的方法。
Microsoft Excel和Tableau都擁有大量用于可視化數(shù)據(jù)的選項(xiàng),使您能夠以準(zhǔn)確的方式顯示結(jié)果。該技能在于知道如何最好地呈現(xiàn)數(shù)據(jù),以便您的發(fā)現(xiàn)自己說(shuō)話。技術(shù)專業(yè)人員之間傾向于用復(fù)雜而深?yuàn)W的語(yǔ)言說(shuō)話,但是要成為一名出色的大數(shù)據(jù)分析師,就是要通過(guò)簡(jiǎn)單的可視化輕松,有效地傳達(dá)發(fā)現(xiàn)。
5.良好的溝通能力
除了能夠可視化您的發(fā)現(xiàn)之外,大數(shù)據(jù)分析師還必須能夠口頭交流發(fā)現(xiàn)的結(jié)果。大數(shù)據(jù)分析師與利益相關(guān)者,同事和數(shù)據(jù)供應(yīng)商不斷合作,因此良好的溝通技巧至關(guān)重要。你和別人說(shuō)話有多好?您可以有效地將技術(shù)信息分解為簡(jiǎn)單的單詞嗎?這是與數(shù)據(jù)可視化緊密相關(guān)的一項(xiàng)關(guān)鍵技能,這一切都在交付中!
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大數(shù)據(jù)技術(shù)體系龐大,包括的知識(shí)較多
1、學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)首先要學(xué)習(xí)Java基礎(chǔ)
Java是大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)需要的編程語(yǔ)言基礎(chǔ),因?yàn)榇髷?shù)據(jù)的開(kāi)發(fā)基于常用的高級(jí)語(yǔ)言。而且不論是學(xué)hadoop
2、學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)核心知識(shí)
Hadoop生態(tài)系統(tǒng);HDFS技術(shù);HBASE技術(shù);Sqoop使用流程;數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具HIVE;大數(shù)據(jù)離線分析Spark、Python語(yǔ)言;數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析Storm;消息訂閱分發(fā)系統(tǒng)Kafka等。
3、學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)需要具備的能力
數(shù)學(xué)知識(shí),數(shù)學(xué)知識(shí)是數(shù)據(jù)分析師的基礎(chǔ)知識(shí)。對(duì)于數(shù)據(jù)分析師,了解一些描述統(tǒng)計(jì)相關(guān)的內(nèi)容,需要有一定公式計(jì)算能力,了解常用統(tǒng)計(jì)模型算法。而對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘工程師來(lái)說(shuō),各類算法也需要熟練使用,對(duì)數(shù)學(xué)的要求是最高的。
4、學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)可以應(yīng)用的領(lǐng)域
大數(shù)據(jù)技術(shù)可以應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域,比如公安大數(shù)據(jù)、交通大數(shù)據(jù)、醫(yī)療大數(shù)據(jù)、就業(yè)大數(shù)據(jù)、環(huán)境大數(shù)據(jù)、圖像大數(shù)據(jù)、視頻大數(shù)據(jù)等等,應(yīng)用范圍非常廣泛。
花usahana兔
大數(shù)據(jù)分析是當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代重要的技能之一,越來(lái)越多的企業(yè)需要專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析人才來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)決策。在這個(gè)行業(yè)中,有很多優(yōu)秀的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)可以提供高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)分析課程。1. 極客時(shí)間
極客時(shí)間是一個(gè)集學(xué)習(xí)社群和在線課程于一體的平臺(tái),它提供的大數(shù)據(jù)分析課程涵蓋了從初級(jí)到高級(jí)的所有方面,包括數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化和機(jī)器學(xué)習(xí)等。這是一個(gè)高質(zhì)量的在線教育平臺(tái),內(nèi)容涵蓋的廣泛性、深度和實(shí)用性都非常出色,同時(shí)還提供了豐富的實(shí)操項(xiàng)目和社區(qū)學(xué)習(xí)生態(tài),能夠讓學(xué)員深度學(xué)習(xí)、快速實(shí)踐。
2. DATAQUEST
DATAQUEST是一家美國(guó)在線的大數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)機(jī)構(gòu),它通過(guò)視頻課程和在線項(xiàng)目實(shí)踐等方式來(lái)培養(yǎng)大數(shù)據(jù)分析工程師。即使你沒(méi)有編程和統(tǒng)計(jì)學(xué)背景,也可以通過(guò)DATAQUEST的課程系統(tǒng)學(xué)習(xí)到大數(shù)據(jù)分析的全部知識(shí)。他們提供了對(duì)實(shí)際大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的真正環(huán)境的訪問(wèn),幫助學(xué)員掌握實(shí)際的工作場(chǎng)景。
3. IBM
IBM是全球最著名的科技公司之一,它在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域有著豐富的經(jīng)驗(yàn)和實(shí)踐。IBM提供的大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)課程涵蓋了從入門到高級(jí)的所有層次,以及包括Hadoop、Spark、分布式計(jì)算和云計(jì)算在內(nèi)的各種相關(guān)技術(shù)。學(xué)員可以通過(guò)IBM提供的培訓(xùn)課程,獲得一系列全面的大數(shù)據(jù)分析技能,并有機(jī)會(huì)獲得IBM認(rèn)證的專業(yè)資格。
4. 數(shù)據(jù)靈犀
數(shù)據(jù)靈犀是國(guó)內(nèi)最知名的大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)機(jī)構(gòu)之一,它提供了大量的大數(shù)據(jù)技術(shù)的課程,包括數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、人工智能等。數(shù)據(jù)靈犀通過(guò)在線課程講解和實(shí)操教學(xué),幫助學(xué)員掌握實(shí)際的工作編程技能,并且還會(huì)為學(xué)員提供一些實(shí)際的項(xiàng)目案例,供學(xué)員練習(xí)。
總的來(lái)說(shuō),大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)機(jī)構(gòu)有很多,以上機(jī)構(gòu)都提供了優(yōu)秀的課程內(nèi)容和教學(xué)方式,學(xué)員可以根據(jù)自己的實(shí)際需求選擇適合自己的機(jī)構(gòu)進(jìn)行學(xué)習(xí)。同時(shí),在選擇培訓(xùn)機(jī)構(gòu)時(shí),還要考慮師資力量、教學(xué)方法和實(shí)踐環(huán)節(jié)等方面的因素,以確保自己能夠真正掌握大數(shù)據(jù)分析相關(guān)的知識(shí)和技能。
心在翠微
對(duì)于大數(shù)據(jù)工程師而言,您至少要掌握以下技能:一門JVM系語(yǔ)言:當(dāng)前大數(shù)據(jù)生態(tài)JVM系語(yǔ)言類的比重極大,某種程度上說(shuō)是壟斷也不為過(guò)。這里我推薦大家學(xué)習(xí)Java或Scala,至于Clojure這樣的語(yǔ)言上手不易,其實(shí)并不推薦大家使用。另外,如今是“母以子貴”的年代,某個(gè)大數(shù)據(jù)框架會(huì)帶火它的編程語(yǔ)言的流行,比如Docker之于Go、Kafka之于Scala。因此筆者這里建議您至少要精通一門JVM系的語(yǔ)言。值得一提的,一定要弄懂這門語(yǔ)言的多線程模型和內(nèi)存模型,很多大數(shù)據(jù)框架的處理模式其實(shí)在語(yǔ)言層面和多線程處理模型是類似的,只是大數(shù)據(jù)框架把它們引申到了多機(jī)分布式這個(gè)層面。計(jì)算處理框架:嚴(yán)格來(lái)說(shuō),這分為離線批處理和流式處理。流式處理是未來(lái)的趨勢(shì),建議大家一定要去學(xué)習(xí);而離線批處理其實(shí)已經(jīng)快過(guò)時(shí)了,它的分批處理思想無(wú)法處理無(wú)窮數(shù)據(jù)集,因此其適用范圍日益縮小。事實(shí)上,Google已經(jīng)在公司內(nèi)部正式廢棄了以MapReduce為代表的離線處理。因此如果要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)工程,掌握一門實(shí)時(shí)流式處理框架是必須的。當(dāng)下主流的框架包括:Apache Samza, Apache Storm, Apache Spark Streaming以及最近一年風(fēng)頭正勁的Apache Flink。當(dāng)然Apache Kafka也推出了它自己的流式處理框架:Kafka Streams分布式存儲(chǔ)框架:雖說(shuō)MapReduce有些過(guò)時(shí)了,但Hadoop的另一個(gè)基石HDFS依然堅(jiān)挺,并且是開(kāi)源社區(qū)最受歡迎的分布式存儲(chǔ),絕對(duì)您花時(shí)間去學(xué)習(xí)。如果想深入研究的話,Google的GFS論文也是一定要讀的([url=][/url])。當(dāng)然開(kāi)源世界中還有很多的分布式存儲(chǔ),國(guó)內(nèi)阿里巴巴的OceanBase也是很優(yōu)秀的一個(gè)。資源調(diào)度框架:Docker可是整整火了最近一兩年。各個(gè)公司都在發(fā)力基于Docker的容器解決方案,最有名的開(kāi)源容器調(diào)度框架就是K8S了,但同樣著名的還有Hadoop的YARN和Apache Mesos。后兩者不僅可以調(diào)度容器集群,還可以調(diào)度非容器集群,非常值得我們學(xué)習(xí)。分布式協(xié)調(diào)框架:有一些通用的功能在所有主流大數(shù)據(jù)分布式框架中都需要實(shí)現(xiàn),比如服務(wù)發(fā)現(xiàn)、領(lǐng)導(dǎo)者選舉、分布式鎖、KV存儲(chǔ)等。這些功能也就催生了分布式協(xié)調(diào)框架的發(fā)展。最古老也是最有名的當(dāng)屬Apache Zookeeper了,新一些的包括Consul,etcd等。學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)工程,分布式協(xié)調(diào)框架是不能不了解的, 某種程度上還要深入了解。KV數(shù)據(jù)庫(kù):典型的就是memcache和Redis了,特別是Redis簡(jiǎn)直是發(fā)展神速。其簡(jiǎn)潔的API設(shè)計(jì)和高性能的TPS日益得到廣大用戶的青睞。即使是不學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù),學(xué)學(xué)Redis都是大有裨益的。列式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù):筆者曾經(jīng)花了很長(zhǎng)的時(shí)間學(xué)習(xí)Oracle,但不得不承認(rèn)當(dāng)下關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)慢慢地淡出了人們的視野,有太多的方案可以替代rdbms了。人們針對(duì)行式存儲(chǔ)不適用于大數(shù)據(jù)ad-hoc查詢這種弊端開(kāi)發(fā)出了列式存儲(chǔ),典型的列式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)就是開(kāi)源社區(qū)的HBASE。實(shí)際上列式存儲(chǔ)的概念也是出自Google的一篇論文:Google BigTable,有興趣的話大家最好讀一下:消息隊(duì)列:大數(shù)據(jù)工程處理中消息隊(duì)列作為“削峰填谷”的主力系統(tǒng)是必不可少的,當(dāng)前該領(lǐng)域內(nèi)的解決方案有很多,包括ActiveMQ,Kafka等。國(guó)內(nèi)阿里也開(kāi)源了RocketMQ。這其中的翹楚當(dāng)屬Apache Kafka了。Kafka的很多設(shè)計(jì)思想都特別契合分布流式數(shù)據(jù)處理的設(shè)計(jì)理念。這也難怪,Kafka的原作者Jay Kreps可是當(dāng)今實(shí)時(shí)流式處理方面的頂級(jí)大神。
fenny80231
簡(jiǎn)單來(lái)講是學(xué)習(xí)Java、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、linux系統(tǒng)操作、hadoop離線分析、Storm實(shí)時(shí)計(jì)算、spark內(nèi)存計(jì)算以及實(shí)操課程。復(fù)雜的話,就是每個(gè)大的知識(shí)點(diǎn)里都包含著很多小的知識(shí)點(diǎn),這可以參考(青牛的課程)。
cleopatrazz
大數(shù)據(jù)分析師有兩種崗位定位:大數(shù)據(jù)科學(xué)家,Data Scientist,DS職能是算法分析,是基于對(duì)行業(yè)背景的了解幫助客戶作出預(yù)期計(jì)算。而這里面就會(huì)涉及到很多專業(yè)知識(shí),俗稱統(tǒng)計(jì)分析。大數(shù)據(jù)工程師,Data Engineer,DE相對(duì)DS,DE就比較雜了,做的事情也多。DS只負(fù)責(zé)算法輸出,而其余的都是DE來(lái)做。大數(shù)據(jù)分析類的職位在業(yè)務(wù)上,需要你對(duì)業(yè)務(wù)能夠快速的了解、理解、掌握,通過(guò)數(shù)據(jù)感知業(yè)務(wù)的變化,通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析來(lái)做業(yè)務(wù)的決策,在技術(shù)上需要有一定的數(shù)據(jù)處理能力。
優(yōu)質(zhì)工程師考試問(wèn)答知識(shí)庫(kù)