大数据分析请我们做哪些准备

文章阐述了关于大数据分析请我们做哪些准备，以及大数据分析的前提的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

1、数据分析师需要的知识包括：统计学知识、数据分析工具、编程语言技能、业务知识和数据分析能力。统计学知识：数据分析师需要具备扎实的统计学基础知识，包括描述性统计、推断性统计和实验设计等。这些基础知识能够帮助分析师理解数据的收集、处理和分析过程，并准确解释数据结果。

2、数学和统计学知识：数学是每一位数据分析师必学的基础知识，对于初级数据分析师来说，必须要具备一定的公示计算能力，并且要了解常用的模型算法。统计学知识是大部分数据分析师的短板，包括均值、中位数、标准差、方差、概率、假设检验等高等数学的知识。

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3、数据分析师需要学习统计学、编程能力、数据库、数据分析方法、数据分析工具等内容，还要熟练使用 Excel，至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言，具备撰写报告的能力，还要具备扎实的 SQL 基础。统计学对于互联网的数据分析来说，并不需要掌握太复杂的统计理论。只要按照本科教材，学一下统计学就够了。

技术处理框架通过构建通用的大数据处理框架，从数据***集到分析的整个流程得到清晰梳理。这为实际项目提供了结构化的解决方案。总结大数据领域的技术栈日益丰富，持续学习和实践是关键。关注行业动态，深入理解业务场景，是大数据开发工程师提升自我、适应变化的重要途径。

大数据人才的综合技术能力要求较高，以大数据工程师为例，需要具备信息挖掘能力。面对海量数据，挖掘出有用的信息进行分析，这不仅是对数据工程师的基本要求，也是考验其敏锐洞察力的关键。

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逻辑思维能力也是身为一名大数据开发工程师的内在能力。良好的逻辑思维可以让一名大数据开发工程师在工作中时刻保持着思路清晰，头脑清醒，效率高。学习路线建议阶段大数据基础——java语言基础方面 Java语言和数据库等就无须赘述了，这是最基础的基本功。

大数据开发工程师的工资很高，技术性很强，需要逻辑思维能力，大数据开发有两种，一种需要编写Spark、Hadoop的应用程序，另一种需要开发大数据处理系统本身。大数据开发工程师的职责是负责公司大数据平台的开发和维护、网络日志大数据分析、实时计算和流式计算等技术的研发和网络安全业务主题建模等工作。

大数据平台的构建，所以做大数据开发，Linux必备。掌握大数据主流框架及组件主要是Hadoop、Spark、Storm、Flink等一系列框架，及其生态圈组件，这部分是重中之重。软实力，就相对来说要虚一些了，逻辑思维能力、沟通能力、学习能力等等，通常在HR面试的时候，主要就是考察这些方面。

需要有应用数学、统计学、数量经济学专业本科或者工学硕士层次水平的数学知识背景。至少熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门。至少能够用Acess等进行数据库开发；至少掌握一门数学软件：matalab，mathmatics进行新模型的构建。

大数据基础知识：大数据工程师需要了解大数据的基本概念、原理和技术体系。这包括对分布式存储和计算的理解，熟悉Hadoop、Spark等大数据框架的使用和原理。数据处理与分析：大数据工程师应熟悉数据处理和分析技术，能够使用SQL语言进行数据查询和处理。

大数据工程师要学习JAVA、Scala、Python等编程语言，不过这些语言都是相通的，掌握了一门编程语言其他的就很好学习了。大数据的学习需要掌握以下技术：Hadoop、spark、storm等核心技术。

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