处理大数据所需的技能-数据处理需要什么技能

数据分析师的工作包括收集、清理、可视化信息块，并将原始数据转换或建模为营销人员、开发人员、会计师使用。数据分析师的工作流程是由组织的需求定义的，但最终的可交付成果总是相同的：结构良好且易于检索的数据。

作为一名数据分析师，需要具有分析头脑、强大的数学技能和灵活性。虽然这主要是数据科学家的先决条件，但也需要一系列的编程知识。

根据Payscale公司发布的统计数据，数据分析师的年薪在37,232美元至79,596美元之间，而其薪酬可能因个人的组织和经验水平而异。

由于企业每天产生大量数据，对大数据分析师的需求很高。人们可以按照以下步骤开始数据分析工作。

第1步：获得相关专业的大学学位

数据分析师开始在职业生涯的头一个举措是获得相关专业的大学学位。事实上，如果需要处理大量数据，则以下专业更受欢迎：

这样的教育背景将为进一步开发数据分析技能打下良好的基础。统计和数据分析专业通常很难写出分析报告，但这不应该是人们最关心的问题。

第2步：获得支持大数据分析认证

除了获得相关专业的大学学位外，获得一些有助于验证技能的证书也是非常有益的，尤其是在这个行业没有太多经验的工作人员。

这些认证被雇主当作一种基准，以确定工作人员在行业标准方面的分析和解决问题的技能。而这些大数据分析师认证将包括以下课程：

获得至少两份这样的证书将提高入职简历的含金量。在获得认证的同时，继续学习其他课程或获得更多的证书。获得这些认证肯定会在应聘工作时派上用场。

第3步：为大数据分析开发正确的技能

随着大数据分析领域的不断扩展，人们越来越需要提高大数据分析中的分析和解决问题的能力。数据分析师的所有主要技能如下所述。

(1)数学/统计

如果对数据分析感兴趣，具备足够的数学和统计技能是实施的良好基础。考虑到处理大量数字这一事实，必须实现优秀的计算能力。然而，大多数人在大学期间都会主修这个领域，但学习这门课程总比什么都不学要好。

(2)编程技巧

特定的编程语言和工具广泛用于大数据分析。熟练使用所选行业中使用的关键编程语言，可以为职业入门提供支持。

提高分析和解决问题技能所需的编程语言和工具的一些示例：

R - 该工具被专家广泛用于数据可视化和分析。R语言被认为是适度的工具，但是一旦掌握了这门语言，它就成了不可或缺的工具。
Python - 专家更喜欢这种编程语言，主要有几个原因。在大数据分析中，Python编程语言可以方便地挖掘和分析数据。其具有广泛的功能主要它是开源软件，为人们创造了为该语言开发大量库的机会。
Pandas是python中使用的库之一，用于从数据导入、处理、吸收和清理到使用其复杂的数据帧进行一些高级操作。大数据分析专家使用的相关python库有numpy、scipy、scilkit。学习pybrain并在机器学习中创建神经网络。

还其他一些有用的编程语言和工具可以提高大数据分析的技能水平和性能，其中包括SQL、Apache Hadoop、Apache Spark和NoSQl。

数据探索和数据挖掘技能

利用适当的工具探索非结构化数据，并识别其大小、特征、模式以及准确性，以及从现有数据库中提取有用信息的能力是大数据分析的全部本质。为了提高解决问题的能力，应该尝试将学到的知识运用到解决日常问题上。

可视化技能集

对于全面的技能集，可以尝试使用可用的大数据存储库来建立其实时可视化知识。 Tableau和Power BI是数据分析专家使用的可视化工具的示例。大多数情况下，企业会要求使用可理解的图形、图表或地图来表示检索到的数据。

最后的想法

建立与大数据相关的适当技能与获得该领域的具体经验和认证有很大关系。获得大学学位是一个很好的开始，而专注于开发上述技能，并获得与大数据相关的认证，可以有更多机会成为数据分析师的高层。设定真正的目标和一致的实践可以使企业获得成功。以上提到的大多数工具都拥有一个强大的在线社区，既可以提供帮助又令人鼓舞。