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随着许多企业越来越多地在各个领域使用大数据，对大数据分析师的需求将继续增长，以帮助企业做出更好、更明智的决策。过去，传统的数据分析长期无法应对海量大数据。现在，大数据分析师需要将相关数据信息转化为有用观察的技能。这就要求我们具备技术、创造力和洞察力，这远远超出了我们过去只需要的计算和统计能力。根据相关数据报告，从2016年到2026年，信息和计算机研究领域科学家的就业增长将达到19%。与其他职业相比，这种增长速度非常快，专业薪资也占据了第一位！
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大数据分析师需要的关键技能：
行业经验：分析大数据时，你需要对行业有一定的了解。无论是天文学还是互联网行业，有效而深入的理解都能为你提供全景式的专业体验。这种广泛的经验背景可以使您更好地处理数据。
统计学：处理大数据需要统计学知识。统计学是数据科学、概率分布和随机变量的基本组成部分。语言：Java、R、python、C、hive、ruby、SQL、MATLAB、SAS、SPSS、Weka、Scala、Julia。大数据分析师至少应该熟悉R、Python和Java。
计算框架：深入了解Apache spark、Apache samza、Apache Flink、Apache storm和Hadoop非常重要。这些技术支持大数据的处理。在大多数情况下，大数据可以在流传输期间进行处理。
数据库：了解数据的存储和访问方式非常重要。具有非关系数据库系统的经验也非常有用。非关系（NoSQL）数据库的例子包括Cassandra、HBase、CouchDB、HDFS和mongodb。
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数据可视化：即使只浏览tableau或qlikview等数据可视化工具的示例，也可以显示数据的形状，以发现和揭示项目的隐藏细节。
沟通：虽然数据可视化是一个有用的工具，但清晰的表达能力是大数据分析师必备的技能。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演示。
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