成為大數據分析必備的技能

　　傳統(tǒng)數據分析無法應對大數據的出現，大數據本質上是結構化和非結構化的大數據。能夠在關系數據庫管理系統(tǒng)上進行導航并使用統(tǒng)計算法得出見解的需求還更多。
 

　　好消息是，無論您處理的是小型數據集，大型數據集，還是非結構化數據集，分析部分均保持不變。大數據中最需要的是每分鐘從龐大的數據處理量中提取相關信息的能力。這需要技術與傳統(tǒng)分析聯(lián)手。AAA教育小編分析成為大數據分析師所需的一些關鍵技能:
 

一、編程

　　盡管傳統(tǒng)的數據分析員可能不需要一個成熟的程序員就可以擺脫困境，但是大數據分析員需要非常熟悉編碼。產生此要求的主要原因之一是大數據仍處于發(fā)展階段。圍繞大數據分析師必須處理的大型復雜數據集設置的標準流程并不多。每天都需要大量定制以處理非結構化數據。
 

　　需要哪些語言R，Python，Java，C ++，Ruby，SQL，Hive，SAS，SPSS，MATLAB，Weka，Julia和Scala。正如您所不知道的那樣，語言不應該成為大數據科學家的障礙。至少需要了解R，Python和Java。在工作時，您可能最終會使用各種工具。編程語言僅是一種工具，而且在您的小貓咪中擁有更多工具，這是更好的選擇。

二、數據倉庫
 

　　必須具有關系和非關系數據庫系統(tǒng)的經驗。非關系數據庫的示例包括– Mysql，Oracle，DB2。非關系數據庫的示例包括– NoSql：Hbase，HDFS，MongoDB，CouchDB，Cassandra，Teradeta等。


三、計算框架
 

　　對諸如Apache Spark，Apache Storm，Apache Samza，Apache Flink和經典的MapReduce和Hadoop之類的框架有很好的了解和熟悉。這些技術有助于大數據處理，并且可以在很大程度上進行流傳輸。
 

四、定量能力統(tǒng)計
 

　　盡管處理大數據需要大量使用技術，但是任何數據分析的基礎都是對統(tǒng)計和線性代數的深入了解。統(tǒng)計學是數據科學的基本組成部分，如果您是任何類型的數據科學家，那么對摘要統(tǒng)計，概率分布，隨機變量等核心概念的理解就很重要。
 

五、商業(yè)知識
 

　　為了保持分析的重點，驗證，分類，關聯(lián)和評估數據，大數據科學家的最關鍵技能是對正在研究的領域有充分的??了解。實際上，大數據分析師需求如此之大的原因是，很難找到對技術方面，統(tǒng)計數據和業(yè)務有透徹了解的資源。有分析家擅長業(yè)務和統(tǒng)計，但不擅長編程。有些專家程序員不知道如何將程序放在業(yè)務目標的上下文中。
 

　　為了保持分析的重點，驗證，分類，關聯(lián)和評估數據，大數據科學家的最關鍵技能是對正在研究的領域有充分的??了解。實際上，大數據分析師需求如此之大的原因是，很難找到對技術方面，統(tǒng)計數據和業(yè)務有透徹了解的資源。
 

　　有分析家擅長業(yè)務和統(tǒng)計，但不擅長編程。有些專家程序員不知道如何將程序放在業(yè)務目標的上下文中。
 

　　最后，很好地掌握機器學習非常有好處，因為它有助于管理復雜的數據結構和學習模式，而這些數據和學習模式很難使用傳統(tǒng)數據分析來處理