如何做一名合格的大数据分析师 大数据工程师是做什么的？
大数据工程师是做什么的？
介绍大数据工程师需要的几项关键技能:
1.大数据架构的工具和组件数据工程师更注重分析基础设施，因此所需技能大多以架构为中心。
2.深入了解SQL等数据库解决方案数据工程师需要熟悉数据库管理系统，深入了解SQL非常重要。类似地，其他数据库解决方案，如Cassandra或BigTable，应该是熟悉的，因为不是每个数据库都是按照可识别的标准构建的。
3.数据仓库和ETL工具数据仓库和ETL经验对于数据工程师来说非常重要。Redshift或Panoply等数据仓库解决方案以及StitchData或Segment等ETL工具非常有用。另外，数据存储和数据检索的体验同样重要，因为处理的数据量是天文数字。
4.基于Hadoop的分析(HBase、Hive、MapReduce等。)对基于Apache Hadoop的分析有深入的了解是这个领域非常必要的要求。总的来说，HBase，Hive，MapReduce的知识存储是必要的。
5.编码说到解决方案，编码和开发能力是一个重要的优势(这也是很多岗位所要求的)。你要熟悉Python，C/C，Java，Perl，Golang或者其他语言，这将是非常有价值的。
6.机器学习机器学习已经成为一门标准的数据科学，这一领域的知识可以帮助我们为类似的产品构建解决方案。这种知识的另一个好处是，它使你在这个领域非常有价值，因为能够 "戴两顶帽子 "在这种情况下会让你成为一个更强大的工具。
7.多种操作系统最后，我们需要对Unix、Linux和Solaris系统有深入的了解。很多数学工具都是基于这些操作系统的，因为它们有Windows和Mac系统没有的访问权限和特殊的硬件要求。
统计学的大数据分析师的前景如何？
大数据时代还是很好的。
统计大数据分析师的主要工作方向和要求:
通过经验的积累很容易解读数据和数据指标。通过数据分析解决业务问题。比如业务监控，建立分析系统，做数据产品。能够对数据分析后的企业发展进行评估，分析行业未来发展趋势。
数据分析师与大数据分析师所做工作有什么区别？
很多初学者对大数据分析的概念很模糊。什么是大数据分析，能做什么，学习时走什么路线，学习后往哪里发展？很多人的印象都是大数据分析师坐在办公室里，对着电脑敲键盘，和程序员差不多。这个想法是错误的。其实大数据分析师是一个很高大上的职业。大数据分析师获取必要的数据，分析这些数据，然后从数据中发现一些问题，提出自己的想法。这是一个大数据分析师的基本工作内容。
大数据工程师做什么，取决于你在数据流的哪个部分工作。从数据上游到数据下游，大致可以分为:
数据采集-gt数据清洗-gt数据存储-gt数据分析统计-gt数据可视化等等。
大数据分析的内容当然是使用工具组件(Spark、Flume、Kafka等。)或代码(Java、Scala等。)来实现以上功能。具体如下:
第一，数据收集
业务系统的嵌入式代码在任何时刻都会产生一些分散的原始日志，这些分散的日志可以通过Flume进行监控和接收，实现分散日志的聚合，即集合。
第二，数据清洗
原始日志，数据很奇怪。
有些字段可能有异常值，即脏数据。为了保证下游的数据分析和统计能够得到更高质量的数据，需要对这些记录进行过滤或者对现场数据进行回填。
有些日志的字段信息可能是冗余的，下游不需要使用这些字段进行分析。同时，为了节省存储开销，需要删除这些冗余的字段信息。
部分日志的字段信息可能包含用户敏感信息，需要进行脱敏。如果用户 的名字只保留姓氏，名字由*字符替换。
第三，数据存储
清洗后的数据可以落入数据仓库(Hive)进行下游离线分析。如果下游的数据分析和统计要求实时性高，可以将日志记录到kafka中。
第四，大数据分析和统计
大数据分析是数据流的下游，消耗上游的数据。其实就是从日志记录中统计各种报表数据。简单的报表统计可以用sql在kylin或hive中统计，复杂的报表需要用Spark和Storm在代码层面进行统计分析。好像有些公司会有一个职位叫BI，专门负责这方面的工作。
动词 （verb的缩写）数据可视化
以数据表、数据图等直观的形式展示上游大数据分析统计的数据。一般公司的一些决策都会参考这些图表中的数据。当然，大数据平台(如CDH和FusionInsight)的建设和维护也可能是大数据工程师工作的一部分。
大数据分析师的工作流程简单分为两部分。第一部分是获取数据，第二部分是处理数据。那么如何获取数据呢？首先要知道，获取相关数据是数据分析的前提。每个企业都有自己的一套存储机制。因此，一门基本的SQL语言是必要的。拥有基本的SQL基础，然后学习细节的语法，基本上就可以得到很多数据了。当每个需求明确后，根据需要获取相关数据，做基础数据。
获得数据后，可以进行数据处理。获取数据并加工成你想要的东西是一个关键点。很多时候，有数据不是完成，而是分析的开始。大数据分析师最重要的工作就是根据需求处理数据。只有把数据和需求结合起来，才能发挥数据的价值，才能看到需求的问题和本质。如果数据没有处理好，如何从数据中发现问题？
目前，大数据分析日益成为研究行业的重要研究目标。面对高数据量、多维度和异构性的特点，以及分析方法的扩展，传统的统计工具已经难以应对。所以我们需要使用专业的大数据分析工具。大数据分析工具包括Excel、SPSS、SAS等工具。Excel、SPSS、SAS对于大数据分析师来说并不陌生。然而，这三种大数据分析工具处理不同的数据分析场景。总的来说，SPSS轻便易用，但功能相对较少，适合常规的基础统计分析。SPSS和SAS作为商业统计软件，提供了研究中常用的经典统计分析和处理。由于SAS功能丰富强大，支持编程扩展分析能力，适用于复杂且要求苛刻的统计分析。摘自:
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