成为大数据分析师——技能、薪水和职位描述

在大数据主导的时代，无法想象传统数据分析师的技能和专业知识足以应对大数据的复杂性。 那么，谁来拯救这一天呢？

从本质上讲，大数据分析师是真正意义上的数据分析师，但他们有一个显着的不同点——与主要处理结构化数据的传统数据分析师不同，大数据分析师处理主要由原始非结构化和半结构化数据。

自然，大数据分析师的工作职责和技能组合不同于传统的数据分析师。

为了帮助您了解大数据分析师的工作概况，我们创建了本指南，其中包含对工作职责、技能组合、薪水以及成为大数据分析师的职业道路的详细描述。

谁是大数据分析师？

数据科学家和大数据分析师的工作描述经常重叠，因为他们都处理大数据。 正如数据科学家从事收集、清理、处理和分析大数据以发现有意义的见解和模式一样，大数据分析师负责理解这些见解并确定将其转化为可操作的业务战略的方法。

大数据分析师有一个基本目标——帮助企业实现大数据在积极影响业务决策方面的真正潜力。

大数据分析师从多个来源和公司数据仓库收集数据，分析和解释数据以提取对企业有益的信息。 他们必须通过准备综合报告、图表、图表等来可视化和报告他们的发现。数据发现的可视化表示有助于所有利益相关者（技术和非技术）更好地理解它。 一旦每个人都可以清楚地看到这个想法，整个 IT 和业务团队就可以集思广益，讨论如何使用这些洞察来改进业务决策、增加收入、影响客户决策、提高客户满意度等等。

企业还召集大数据分析师执行竞争性市场分析任务，以确定关键行业趋势。

为了分析和解释数据，大数据分析师花费大量时间使用大量业务、大数据和分析工具，例如 Microsoft Excel、MS Office、SAS、Tableau、QlikView、Hadoop、Spark、MongoDB、Cassandra、Hive、 Pig、R、Python、SQL 等等。

大数据分析师的工作职责是什么？

现在您已经对大数据分析师的工作概况有了相当的了解，让我们来看看他们的核心职责：

• 从不同来源收集和积累数据，对其进行清理、组织、处理和分析，以提取有价值的见解和信息。
• 识别新的数据来源并开发改进数据挖掘、分析和报告的方法。
• 编写 SQL 查询以从数据仓库中提取数据。
• 为新的数据库文件创建数据定义或对现有文件进行更改以进行分析。
• 以报告（表格、图表或图形格式）的形式呈现调查结果，以帮助管理团队进行决策。
• 开发用于采购和收集数据的关系数据库。
• 监控数据挖掘系统的性能并修复问题（如果有）。
• 将统计分析方法应用于消费者数据研究和分析目的。
• 跟踪复杂数据集之间的趋势和相关模式。
• 执行日常分析任务以支持日常业务运作和决策。
• 与数据科学家合作开发创新的分析工具。
• 与 IT 团队和业务管理团队密切合作以实现公司目标。

成为大数据分析师需要哪些技能？

1. 编程

大数据分析师必须是编码大师，并且应该精通至少两种编程语言（越多越好）。 编码是对大型数据集进行数值和统计分析的基础。 大数据分析中最常用的一些编程语言是 R、Python、Ruby、C++、Java、Scala 和 Julia。 从小处着手，先掌握一门语言。 一旦你掌握了它的窍门，你也可以轻松地学习其他编程语言。

2. 定量能力

要进行数据分析，您必须牢牢掌握统计学和数学，包括线性代数、多变量微积分、概率分布、假设检验、贝叶斯分析、时间序列和纵向分析等。

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3. 计算框架知识

大数据分析师的工作是一项多才多艺的工作。 因此，您需要熟悉使用多种技术和计算框架，包括 Excel 和 SQL 等基本工具以及 Hadoop、MapReduce、Spark、Storm、SPSS、Cognos、SAS 和 MATLAB 等高级框架。

4. 数据仓库技能

每个大数据分析师都必须精通关系和非关系数据库系统，例如 MySQL、Oracle、DB2、NoSQL、HDFS、MongoDB、CouchDB、Cassandra 等等。

5. 商业头脑

如果大数据分析师无法从业务角度将其可视化，那么他们的发现又有什么用呢？ 为了利用提取的洞察力更好地转变业务，大数据分析师必须对商业世界有敏锐的理解。 只有这样，他们才能发现潜在的商机，并利用数据发现来引导业务朝着更好的方向发展。

6. 沟通技巧

正如我们之前提到的，大数据分析师必须知道如何有效地传达和展示他们的发现，以便于他人理解。 因此，他们需要具备无可挑剔的书面和口头沟通技巧，以便他们能够向他人解释他们的愿景并将复杂的想法分解为更简单的术语。

大数据分析师的薪水

根据 Glassdoor 的说法，大数据分析师的平均工资是卢比。 印度有 6,54,438 人。 大数据专业人员的薪水取决于许多因素，包括教育背景、大数据专业水平、工作经验年限等。 入门级的工资可以在 5 到 6 LPA 之间，随着经验和技能的提高，工资呈指数增长。 经验丰富的大数据分析师可以赚取高达 25 LPA，具体取决于他们工作的公司。

开启大数据分析师职业生涯的步骤

以下是您如何通过三个简单的步骤开始您的大数据分析师职业生涯：

1. 具有 STEM（科学、技术、工程或数学）背景的学士学位。

虽然大数据分析师的工作概况并不要求高度高级学位，但大多数公司都在寻找拥有 STEM 学科专业学士学位的候选人。 这是工作的最低选择标准，所以你必须确保你达到它。 学习 STEM 科目将向您介绍数据科学的基础知识，包括编程、统计和数学技能。 至于项目管理和数据库管理，你可以参加专门的课程。

2. 获得数据分析方面的实习或入门级工作。

虽然很难在该领域获得零经验的数据分析工作，但您必须始终寻找机会。 许多机构或公司提供数据分析实习计划，这可能是您职业生涯的良好开端。 然后还有大数据管理、统计分析等方面的各种内部培训计划。注册这些计划将帮助您获得数据分析所需的必要技能。 另一种选择是寻找与该领域相关的入门级工作，例如统计学家或初级业务分析师/数据分析师。 不用说，这些职位不仅可以帮助您进一步培训，还可以作为大数据职业的垫脚石。

3. 获得高级学位。

一旦你获得了工作经验，就该提升你的游戏水平了。 为何如此？ 通过获得高级学位，如数据科学、数据分析或大数据管理硕士学位。 拥有高级学位将增强您的简历，并为高级数据分析职位的就业开辟新前景。 当然，如果您拥有硕士学位或同等学历，您的预期薪酬也将大大增加。

大数据分析师的就业前景

根据世界经济论坛的预测，数据分析师将在世界各地的公司中供不应求。 此外，美国劳工统计局 (BLS) 坚持认为，包括数据分析师在内的市场研究分析师的就业机会在 2014 年至 2024 年间将增长 19%。这不足为奇，因为数据每天都在增长，公司将需要雇用越来越多熟练的数据科学专业人员来满足他们的业务需求。 总而言之，大数据分析师的职业前景看起来非常有希望。

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