什么是大数据分析师？

发布网友发布时间：2022-03-02 20:02

共8个回答

热心网友时间：2022-03-02 21:31

大数据分析师对应的是CDA二级大数据分析师考试。他们专注于构建管理数据模型的技术，仔细检查数据，并提供报告和可视化来解释数据隐藏的见解，模型的优化和改进等。你能拿到的薪水：大数据分析师作为架构的搭建者，在编程框架中举足轻重，月薪一般为25k-50k理论基础：统计学、概率论和数据库、数据挖掘、JAVA基础、Linux基础软件要求：必要 SQL、Hadoop、HDFS、Maprece、Mahout、Hive、Spark；可选R、Hadoop、Hbase、ZooKeeper、Pig等业务分析能力：熟悉hadoop+hive+spark进行大数据分析的架构设计，并能针对不同的业务提出大数据架构的解决思路。掌握hadoop+hive+ Spark+tableau平台上Spark MLlib、SparkSQL的功能与应用场景，根据不同的数据业务需求选择合适的组件进行分析与处理。并对基于Spark框架提出的模型进行对比分析与完善。结果展现能力：报告能体现大数据分析的优势，能清楚地阐述数据采集、大数据处理过程及最终结果的解读，同时提出模型的优化和改进之处，以利于提升大数据分析的商业价值。

热心网友时间：2022-03-02 22:49

大数据与大数据分析

数据分析是用包括检查、清洗、转换和建模等方法对数据进行处理。其目的是探索有用的信息、给出有建设性的意见，从而辅助压制决策。

数据挖掘是一个特别的数据分析技术，与传统的以纯描述为目的的技术相比，它专注于预测模型和对潜在知识的挖掘。

大数据分析师就是一群玩数据的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。而大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的、规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要

热心网友时间：2022-03-03 00:24

付费内容限时免费查看回答亲~这道题由我来回答，打字需要一点时间，还请您耐心等待一下。

提问JAVA开发师与坐ETL哪个会更好

回答

java开发师

很高兴，为您服务！

提问我感觉做java以后前景没有大数据好

做大数据开发一般都是需要丛etl做起么

回答其实java只是投入的周期长回报率还是很高的

提问从薪资上哪个会更高一点

回答java的开发师

投入与收入成正比的

提问java开发工程师与javaWeb前端哪个更好，薪资，发展前景

回答javaweb更看重审美

不是什么人都可以干的

而且需要很强的沟通表达能力

所以还是更建议java开发师

能帮到您是我的荣幸!

祝您生活愉快!

如果您觉得对您有帮助的话，请辛苦点一下赞哦!谢谢!

热心网友时间：2022-03-03 02:15

大数据分析师。一年以上数据分析岗位工作经验，或通过 CDA Level Ⅰ认证。专指互联网、零售、金融、电信、医学、旅游等行业专门从事数据分析与云端大数据的人员。在 LevelⅠ的基础上要求掌握 Python 语言和 Linux 操作系统知识，能够掌握运用 Hadoop、Hive、Spark 等专业大数据架构及软件，从海量数据中提取相关信息，结合相关机器学习算法，进行大数据分析并形成严密的大数据分析报告。

热心网友时间：2022-03-03 04:23

随着电子信息、物联网、互联网等产业的高速发展，智能手机、平板电脑、可穿戴设备与物联网设备已经渗入到现代生产生活的方方面面，每时每刻都产生着大量的数据，当今社会已经进入数据爆炸的时代。各领域中的相关数据不仅量大，而且种类繁多、变化速度快、价值密度低,面对海量数据就需要大数据技术了,CDA课程设计比较完善,大数据技术和分析都有.
第一部分是大数据技术：
1.1采集层：Sqoop可用来采集导入传统关系型数据库的数据、Flume对于日志型数据采集，另外使用Python一类的语言开发网络爬虫获取网络数据；
1.2储存层：分布式文件系统HDFS最为常用；
1.3计算层：有不同的计算框架可以选择，常见的如MapRece、Spark等，一般来讲，如果能使用计算框架的“原生语言”，运算效率会最高（MapRece的原生支持Java，而Spark原生支持Scala）；
1.4应用层：包括结果数据的可视化、交互界面开发以及应用管理工具的开发等，更多的用到Java、Python等通用IT开发前端、后端的能力；
第二部分是大数据分析：
大数据挖掘指的是利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换
2.1数据分析方*：统计基础微积分（求导）代数（矩阵运算）等
2.2统计模型：方差分析、线性回归、逻辑回归、列联分析、聚类分析、面板模型等
2.3数据挖掘模型：决策树关联分析、SVM、神经网络贝叶斯网络等

热心网友时间：2022-03-03 07:05

大数据分析师本质上是对数据统计和解析，主要包括：检查、清洗、转换和建模等操作。目前，业内比较有名的数据分析类的职业认证，像CDA、CFA之类。CDA数据分析师现在每个月都可以报考了。

热心网友时间：2022-03-03 10:03

为什么要做大数据分析师?数据分析这个行业是近些年热火的起来的，大家都想在这个行业谋生，但是对于数据分析行业了解的甚少，甚至是不了解，今天AAA教育的小编针对这个情况，详细的整理一下一些资料，让同学们明白为什么要做大数据分析师，你有没有想过数据分析师会怎样做?热衷于了解成为一名数据分析师的实际感受?

　　为什么要做大数据分析师涉及了一系列主题。从为什么要做大数据分析和背景，如何在目前的工作中提供帮助。在公司中的特殊角色以及使用的工具有深刻的了解。

　　数据科学背景

　　数据分析师生命中的一天

　　数据分析事业和未来

一、数据科学背景

　　是什么吸引您进入数据分析领域?

　　在开始从事这一领域的工作之前，我的理解是，公司使用数据分析来定位特定的消费者，或者像*和Google这样的公司通过基于浏览习惯的广告来“增强用户体验”。

　　当我开始为目前的公司工作时，我的观点发生了变化，该公司将数据分析用于充分的理由。我的公司分析年轻人中与DNA相关的数据，以预测未来的疾病，例如阿尔茨海默氏病，糖尿病，克罗恩氏病等。这确实改变了我对数据分析的看法，使我感到自己正在改变世界。

　　您的计算机科学背景对您有何帮助?

　　要成为数据分析师，您需要掌握至少一种主要的编程语言。我们对医学数据的分析是通过我们开发的AI软件完成的，并继续使用两种编程语言进行改进：R和Python。这些是强大的统计编程语言，用于对大数据集执行高级分析和预测分析。它们都是数据分析中的标准语言，而我在大学的计算机科学研究无疑为我建立语言的基础奠定了良好的基础。

　　用您的话说，数据分析师会做什么?

　　我喜欢将数据分析师视为“翻译者”。有人能够将数字翻译成简单的英语，以使公司改善业务。就我个人而言，我作为数据分析师的角色涉及收集，处理和执行统计数据分析，以帮助我的公司改善其产品。

　　您喜欢做一名数据分析师时会喜欢什么?

　　我最喜欢我目前的工作是使用可分析DNA测序的高端AI软件。这是一项复杂的任务，我一直喜欢拼图。要想跳出框框思考并找到新的解决方案，需要大量的创造力和解决问题的能力。我喜欢挑战，也喜欢为我们花了几个月时间解决的问题找到解决方案的快感。正是这种成就感使我爱上了我的工作。

二、数据分析师生命中的一天

　　您能带领我们完成一天的典型工作吗?

　　通常，直到我喝完第一杯咖啡后，我的一天才会开始。这与咖啡因无关，而是在我开始处理大量医学数据之前进入“区域”的一种习惯。

　　典型的一天通常包括但不限于与分析团队举行会议，讨论当天的任务并集体讨论可能的解决方案。当一切都清楚之后，我便开始处理数据。分析数据包括三个主要任务：收集数据，清理数据以及最后处理数据。

　　根据我正在处理的问题，收集数据通常是过程中最简单的部分，因为与我一起使用的医疗数据库很容易访问，而且我不必担心搜索它。清理数据(下一步)只是意味着浏览数据并试图理解它，在需要的地方进行校正，例如移动异常值或不应包含在分析中的数据。此步骤可能会花费很多时间，但是了解数据对于我开始处理数据至关重要。

　　在该过程的数据处理部分中，我可以使用自己的编程技能，并与几种不同的数据工具一起使用。我使用这些技能和工具来分析工作，并为眼前的问题提出解决方案。

　　数据分析师的职责是什么?

　　我的角色涉及：

　　收集数据

　　清洁数据

　　处理数据

　　制作报告

　　斑点图案

　　与他人合作并建立基础架构

　　数据清理在您的流程中起什么作用?

　　清理数据是非常重要的过程，因为您需要识别哪些数据应该保留，哪些数据不应该保留。在处理过程中包含不正确的数据可能会给您带来错误的结果，进而可能导致提出错误的解决方案。然后，您必须重复您的工作，这是浪费您的时间。

　　您多久会见利益相关者讨论业务需求和新事物以进行分析?

　　就个人而言，我不必与任何利益相关者见面，这是我团队成员的职责。与我合作的唯一人员是分析团队，因为我们需要彼此保持最新进展。