文末获取【SQL数据库面试题+答案】。
在美国，大数据工程师的平均年薪达到17.5万美元。 在中国顶级互联网公司，大数据工程师的薪资比其他同级别职位高出30%以上。 DT时代来得太突然。 国内发展势头非常强劲，但大数据相关人才却非常有限。 未来几年，供给将超过需求。 所以，程序员们，你们的春天来了！
职业转变并不是一朝一夕就能发生的。 你需要对这个行业有一定的了解，并与你的知识和能力结构相匹配。
以下是一位在BAT大数据领域工作了N年的分析师写的一些总结和经验，供想要进入该行业或者刚接触大数据行业的朋友学习！
成为数据分析师需要什么条件？
1、理论知识要广泛，涉及数学、市场、技术。 对数据的要求和敏感性，包括统计知识、市场研究、模型原理等。
2、常规分析工具的使用，包括数据库、数据挖掘、统计分析工具、常用办公软件（Excel、PPT、思维导图）等。
3、具有一定的业务理解能力，能够理解业务背后的业务逻辑。 因为只有了解了业务问题，才能转化为数据分析问题，才能满足部门的要求。
4.数据报表和数据可视化能力。 数据分析再好，如果不能用漂亮的方式“表达”出来，结果也会大打折扣。
现在大多数工作都要求你具备逻辑分析能力，尤其是对数据的分析和理解。 在数字化运营理念深入人心的今天，像BAT这样的大型互联网公司强调全员参与数字化运营，将数据分析作为一种能力进行培训，这一定是未来的趋势。
数据分析师所需的能力和知识
从数据分析的四个步骤来理解：数据获取、数据处理、数据分析、数据呈现。
1. 数据采集
数据获取看似简单，但需要业务对问题的理解，并将其转化为数据问题来解决。 说白了，就是需要什么数据，从什么角度去分析，明确问题之后再收集数据。 这个环节需要数据分析师具备结构化的逻辑思维。
2. 数据处理
数据处理需要掌握高效的工具。
Excel及高端技能：日常工作中常见，易于掌握，轻松处理10万级数据。 学习高端Excel需要哪些技能？ 学习excel是一个循序渐进的过程：
按照我习惯的方法，我先过一遍基础知识知道是什么，然后找几个案例练习，多访问相关论坛，多思考如何使用excel解决问题，用好插件-ins，记得保存。
保持持续的技术学习，比如学习hadoop等最近流行的分布式数据库，提高个人能力，对找工作会有帮助。
3. 分析数据
分析数据往往需要各种统计分析模型，例如关联规则、聚类、分类、预测模型等。
因此，熟练掌握一些统计分析工具是不可避免的：
4. 数据呈现
Tableau：可视化工具鼻祖，可以对处理后的数据进行自由的可视化分析，图表效果令人惊叹。 大数据BI工具FineBI：与Tableau类似，可以在前端进行任意维度分析； 数据可以在前端继续进行处理（计算、筛选和过滤等），可以连接hadoop等大数据平台，具有良好的数据处理性能。
许多数据分析工具已经涵盖了数据可视化部分。 您只需要有效地呈现和报告数据结果，可以用word\PPT\H5等方式呈现。
摘要： 大数据分析处理由大数据工程师设计的系统提供的大量数据。 大数据分析包括趋势、模式分析以及不同分类和预测系统的开发。 因此，简而言之，大数据分析是对数据的高级计算。 大规模数据工程是系统设计、部署和计算平台的顶层架构。
学习信息分发
你的领域是什么以及它的方向是什么？ 现在我们已经了解了行业内可以选择的职业类型，让我们决定哪个领域适合您。 这样，我们就可以确定您在行业中的位置。 一般来说，您的教育背景和工作经验可以分为：根据我们的教育背景（包括兴趣，但不一定与您的大学教育相关），计算机科学、数学、行业经验、新数据、计算机科学家和工程师（数据领域相关工作）因此，按照上述分类。
你可以有以下字段：“我是计算机科学专业的学生，但没有扎实的数学基础。” 你对计算机科学或数学感兴趣，但你没有经验，你就会被定义为一个新人。 示例 2：“我是计算机科学专业的毕业生，目前从事数据库开发工作。”
您的兴趣是计算机科学，并且您适合计算机工程师（数据相关工程）的角色。 “我作为数据科学家从事统计工作”。 您对数学领域感兴趣，适合数据科学家的专业角色。 所以，请参考您所在的位置。
结尾。
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