大數據分析師什麼專業

❶ 大數據專業主要學什麼

什麼是大數據？
在英文里被稱為big data,或稱為巨量資料，就是當代海量數據構成的一個集合，包括了我們在互聯網上的一切信息。
大數據能幹什麼？
通過對大數據的抽取，管理，處理，並整理成為幫助我們做決策。列如：應用以犯罪預測，流感趨勢預測，選舉預測，商品推薦預測等等
大數據專業需要學什麼？
因為涉及對海量數據的分析，離不開的就是數學，很多很多的數學。按照我們學習計劃的安排來看，我在大一大二期間就學了有：數學分析，線性代數，概率統計，應用統計學，離散數學，常微分。相比起其他計算機專業來說，我們確實要學很多數學。然後什麼公共課就不用多說了，如：大學英語，大學物理，思想政治，毛概等等。在專業課上，我們首先要學的就是C語言基礎，然後就是數據結構，Python基礎，Java面向對象程序設計，數據結構與演算法，數學建模，大數據等，簡直不要太多了，留給圖看看吧
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學大數據能做什麼工作？
分為三個大類，第一是大數據系統研發類，第二是大數據應用開發類，第三是大數據分析類
大數據分析師：大數據分析師要學會打破信息孤島利用各種數據源，在海量數據中尋找數據規律，在海量數據中發現數據異常。負責大數據數據分析和挖掘平台的規劃、開發、運營和優化；根據項目設計開發數據模型、數據挖掘和處理演算法；通過數據探索和模型的輸出進行分析，給出分析結果。
大數據工程師： 主要是偏開發層面，指的是圍繞大數據系平台系統級的研發人員， 熟練Hadoop大數據平台的核心框架，能夠使用Hadoop提供的通用演算法， 熟練掌握Hadoop整個生態系統的組件如： Yarn，HBase、Hive、Pig等重要組件，能夠實現對平台監控、輔助運維系統的開發。
數據挖掘師/演算法工程師： 數據建模、機器學習和演算法實現，需要業務理解、熟悉演算法和精通計算機編程 。
數據架構師： 高級演算法設計與優化;數據相關系統設計與優化，有垂直行業經驗最佳，需要平台級開發和架構設計能力。
數據科學家：據科學家是指能採用科學方法、運用數據挖掘工具對復雜多量的數字、符號、文字、網址、音頻或視頻等信息進行數字化重現與認識，並能尋找新的數據洞察的工程師或專家(不同於統計學家或分析師)。一個優秀的數據科學家需要具備的素質有：懂數據採集、懂數學演算法、懂數學軟體、懂數據分析、懂預測分析、懂市場應用、懂決策分析等。
薪資待遇方面：
數據科學家->數據架構師==演算法工程師>大數據工程師>數據分析師

❷ 想當數據分析師要選什麼專業

數據分析行業逐漸被企業和從業者青睞，很多人給小編留言，咨詢從事數據分析選擇什麼專業更占優勢？今天，我們也來聊聊。

一、數學專業

正所謂「學好數理化，走遍天下都不怕」，數據分析無外乎是從大量凌亂數據中發現隱含的規律，數學往往讓人邏輯思維更嚴密，對數據更加敏感。

數據分析不是IT行業，無需精通過多編程語言，數據分析更注重實操和業務能力，且現今數據分析工具，如：Python、PowerBI等已比較容易入門。

從事數據分析，真正要提升的是邏輯思維能力、敏銳的洞察能力、良好的溝通表述能力……這些無需靠背景，通過努力也可拿下。

❸ 數據分析師一般是什麼專業如何成為數據分析師

數據分析師一般是計算機或者數學相關專業。成為一個合格的大數據分析師應該學習和掌握以下技能：

• 統計分析：大數定律，抽樣推測規律，秩和檢驗，回歸分析，方差分析等；

• 可視化輔助工具：Excel，PPT，思維導圖，Visio；

• 大數據處理框架：Hadoop，Kaffka，Storm，ELK，Spark；

• 資料庫：SQLite，MySQL，MongoDB，Redis，Cassandra，HBase；

• 數據倉庫/商業智能：SSIS數據倉庫，SSAS SSRS，DW；

• 數據挖掘工具：Matlab，SAS，SPSS；

• 人工智慧：機器學習相關知識；

• 挖掘演算法：數據結構，一致性，常用演算法；

• 編程語言：Python/R，Ruby，Java；

計算機對數據存儲和保存了大量數據，包括科學家和工程師也都了豐富的研究和應用盡可能多的提取數量。然而想從大量數據中洞察出真正和有用的，更高價值的數據，都是需要人工干預的。這些人有豐富的行業經驗和洞察力，而且對業務有深刻了解，並且能夠使用好數據分析的工作，例如Excel，SPSS，Python/R等。這種職位一般存在於高科技公司，例如PayPal和Google，相信以後人工智慧、大數據、雲計算創業的很多中小型企業，對此職位的需要也會越來越多。

對以上知識進行有重點的學習，解決的方法是讓各種技能達標：

初級數據分析師需要快速學習能力80分，數學知識40分，分析工具使用程度70分，編程語言30分，業務理解80分，邏輯思維80分，數據可視化能力40分，協調溝通能力80分。

高級數據分析師要達到快速學習能力80分，數學知識70分，分析工具使用程度90分，編程語言60分，業務理解90分，邏輯思維80分，數據可視化能力90分，協調溝通能力80分。

總之，成為分析師的重要點並非數學知識和編程能力，最重要提是業務理解和協調能力，所以針對不同的行業的分析師，要學習的行業知識也不盡相同，需要對症下葯，實施不同學習策劃和路徑。

❹ 想考大數據分析師應該學什麼

大數據分析師需要會以下幾個技能：

1、首先最重要的就是需要有一定的計算機系統編程能力以及dmer 的熟練使用。

2、懂工具。能熟練地掌握數據分析相關的常用工具。在當今社會，數據只會越來越龐大，必須依靠強大的數據分析工具幫人們完成數據分析工作，所以掌握數據分析相關的常用工具很重要。

3、懂業務。從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。

4、懂分析。數據分析師需要掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。

基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。高級的分析方法有：相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。

更多關於數據分析師的信息建議咨詢專業機構，CDA數據分析認證中心就很不錯。CDA( Certified Data Analyst)，是在數字濟大背景和人工智慧時代趨勢下，源自中國,走向世界，面向全球全行業的專業技能證，旨在提升數字化人才的數據技能,助力企業數字化轉型，推動行業數字化發展。

❺ 數據分析員屬於什麼專業

一般從事數據分析員的人都是統計學或數學專業的人。

數據分析師職位要求 ：
1、計算機、統計學、數學等相關專業本科及以上學歷；
2、具有深厚的統計學、數據挖掘知識，熟悉數據倉庫和數據挖掘的相關技術，能夠熟練地使用SQL；
3、三年以上具有海量數據挖掘、分析相關項目實施的工作經驗，參與過較完整的數據採集、整理、分析和建模工作；
4、對商業和業務邏輯敏感，熟悉傳統行業數據挖掘背景、了解市場特點及用戶需求，有互聯網相關行業背景，有網站用戶行為研究和文本挖掘經驗尤佳；
5、具備良好的邏輯分析能力、組織溝通能力和團隊精神；
6、富有創新精神，充滿激情，樂於接受挑戰。

❻ 想要成為大數據分析師，本科最好學什麼專業

大數據前景是很不錯的，像大數據這樣的專業還是一線城市比較好，師資力量跟得上、就業的薪資也是可觀的，學習大數據可以按照路線圖的順序，

0基礎學習Java是沒有問題的，關鍵是找到靠譜的Java培訓機構，你可以深度了解機構的口碑情況，問問周圍知道這家機構的人，除了口碑再了解機構的以下幾方面：

1. 師資力量雄厚

要想有1+1>2的實際效果，很關鍵的一點是師資隊伍，你接下來無論是找個工作還是工作中出任哪些的人物角色，都越來越愛你本身的技術專業java技術性，也許的技術專業java技術性則絕大多數來自你的技術專業java教師，一個好的java培訓機構必須具備雄厚的師資力量。

2. 就業保障完善

實現1+1>2效果的關鍵在於能夠為你提供良好的發展平台，即能夠為你提供良好的就業保障，讓學員能夠學到實在實在的知識，並向java學員提供一對一的就業指導，確保學員找到自己的心理工作。

3. 學費性價比高

一個好的Java培訓機構肯定能給你帶來1+1>2的效果，如果你在一個由專業的Java教師領導並由Java培訓機構自己提供的平台上工作，你將獲得比以往更多的投資。

希望你早日學有所成。

❼ 大數據分析師要學什麼

大數據分析師要學：Ja-va、大數據基礎、Hadoop體系、Scala、kafka、Spark等內容；數據分析與挖掘：Python、關系型資料庫MySQL、文檔資料庫MongoDB、內存資料庫Redis、數據處理、數據分析等。

大數據分析師的工作內容

1. 對數據進行處理

對數據處理的工具有很多，但是基本都繞不開兩個核心 EXCEL + SQL。

2. 了解業務

想要輔助決策，首先要了解對方干什麼。如何了解業務？通過數據看業務的表現，和需求方溝通，參與需求方的會議，到需求方進行輪崗等。

這些內容可以用流程圖+文檔記錄，幫助自己理解業務流程及細節。

3. 可視化傳遞信息

需要將信息有效的傳遞到需求方中，需要使用合理的方式將信息傳遞。可視化是常見的且有效的方式，這里一般使用EXCEL就可以完成對大多數的需求，但是更建議掌握一個BI工具。

❽ 大數據專業畢業生就業崗位有哪些

大數據的擇業方向有大數據開發方向、數據挖掘數據分析和機器學習方向、大數據運維和雲計算方向，主要從事互聯網行業相關工作。

大數據課程難度大，同時有大專本科學歷要求！但工作需求大，畢業以後可以從事的崗位還是比較多的，回報高，待遇在年薪30~50萬之間，如果是互聯網大廠更高。

大數據學習內容主要有：

①JavaSE核心技術；

②Hadoop平台核心技術、Hive開發、HBase開發；

③Spark相關技術、Scala基本編程；

④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析；理解Python機器學習；

⑤大數據項目開發實戰，大數據系統管理優化等。

工作崗位列舉幾個熱門：

初級大數據離線處理，薪資10000-13000；

Spark開發工程師，薪資14000-16000；

Python爬蟲工程師，薪資16000-20000；

大數據開發工程師，薪資20000+。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有IT專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

❾ 大數據專業學什麼，學完可以從事哪些職業

1. 數據分析師。
數據分析師 是數據師的一種，指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義。
作為一名數據分析師、至少需要熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等數據分析軟體中的一門，至少能用Acess等進行資料庫開發，至少掌握一門數學軟體如matalab、mathmatics進行新模型的構建，至少掌握一門編程語言。總之，一個優秀的數據分析師，應該業務、管理、分析、工具、設計都不落下。
2. 數據架構師。
數據架構師是負責平台的整體數據架構設計，完成從業務模型到數據模型的設計工作 ，根據業務功能、業務模型，進行資料庫建模設計，完成各種面向業務目標的數據分析模型的定義和應用開發，平台數據提取、數據挖掘及數據分析。
從事數據架構師這個職位，需要具備較強的業務理解和業務抽象能力，具備大容量事物及交易類互聯網平台的資料庫模型設計能力，對調度系統，元數據系統有非常深刻的認識和理解，熟悉常用的分析、統計、建模方法，熟悉數據倉庫相關技術，如 ETL、報表開發，熟悉Hadoop，Hive等系統並有過實戰經驗。
3. 數據挖掘工程師。
一般是指從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中知識的工程技術專業人員。這些知識可用使企業決策智能化，自動化，從而使企業提高工作效率，減少錯誤決策的可能性，以在激烈的競爭中處於不敗之地。
成為數據挖據工程師需要具備深厚的統計學、數學、數據挖掘理論基礎和相關項目經驗，熟悉R、SAS、SPSS等統計分析軟體之一，參與過完整的數據採集.整理.分析和建模工作。.具有海量數據下機器學習和演算法實施相關經驗，熟悉hadoop，hive，map-rece等。
4. 數據演算法工程師。
在企業中負責大數據產品數據挖掘演算法與模型部分的設計，將業務場景與模型演算法進行融合等；深入研究數據挖掘模型，參與數據挖掘模型的構建、維護、部署和評估，支持產品研發團隊模型演算法構建，整合等；制定數據建模、數據處理和數據安全等架構規范並落地實施。
需要具備的知識有：扎實的數據挖掘基礎知識，精通機器學習、數學統計常用演算法；熟悉大數據生態，掌握常見分布式計算框架和技術原理，如Hadoop、MapRece、Yarn、Storm、Spark等；熟悉Linux操作系統和Shell編程，至少熟悉Scala/Java/Python/C++/R等語言中的一種編程；熟悉大規模並行計算的基本原理並具有實現並行計算演算法的基本能力。
5. 數據產品經理。
數據平台建設及維護，客戶端數據的分析，進行數據統計協助，數據化運營整理、提煉已有的數據報告，發現數據變化，進行深度專題分析，形成結論，撰寫報告；負責公司數據產品的設計及開發實施，並保證業務目標的實現；進行數據產品開發。
需要具備的技能有：有數據分析/數據挖掘/用戶行為研究的項目實踐經驗 ；有扎實的分析理論基礎，精通1種以上統計分析工具軟體，如SPSS、SAS，熟練使用Excel、SQL等工具； 熟悉SQL/HQL語句，工作經歷有SQL server/My SQl等的優先 ；熟練操作excel，ppt等辦公軟體,熟練使用SPSS、SAS等統計分析軟體其中之一 ；熟悉hadoop集群架構、有BI實踐經驗、參與過流式計算相關經驗者加分 ；熟悉客戶端產品的產品設計、開發流程 。

❿ 數據分析適合什麼專業

數學

隨著科技事業的發展，數學專業和其他專業的聯系也越來越緊密，所以數學專業知識也得廣泛的應用。

看到數據分析，就會想到和數據相關的行業就一定要用到數學，數據分析師需要有專業的數學功底和嚴密的邏輯思維，而嚴密的邏輯思維則來源於扎實的數學功底。學數學的同學更注重理論的完備性和邏輯鏈的完整性，即對於在分析過程中出現的任何一些命題，都要能證明它是正確的還是錯誤的。

統計學

統計學貫穿數據分析的全過程，沒有統計學基礎，很難有專業的數據分析。數據分析的各個步驟，都要用到統計學的知識。和數學相反，統計學是個被名字拖累的專業，會讓人嚴重低估了它本身的專業性。其實統計學是很適合做數據相關工作的。

計算機相關專業

學習計算機專業同學可以從事數據研發/開發工程師，數據挖掘/機器學習工程師，對編程技術上的要求高一些。近年來企業招的數據分析師，其實大部分應該叫：數據程序員。基本上都是進公司跑數據的，不做啥“分析”，因此計算機相關專業會有優勢。畢竟寫代碼寫的多。數據倉儲，演算法這些就更依賴開發能力，這本來就是計算機專業的范疇。