大数据分析从业者的数据分析技能

可以说，大数据分析技术已经成为绝大部分高性能行业中不可或缺的技术。如今，大部分企业的决策技能是基于对大数据分析的见解，大数据分析让你比竞争对手更有优势，这一事实对企业和分析领域的专业人士来说说服力越来越大。大数据为那些喜欢处理数字的人带来了大量的机会，他们热衷于从一排排原始、非结构化的数据中挖掘模式。

在我们深入研究大数据工程之前，了解什么构成大数据非常重要。大数据是复杂数据集的集合，特别是来自新的数据集。这些数据集的数量如此之大，以至于传统的数据处理软件难以管理它们。

大数据分析处理大量非结构化、低密度的数据。这些数据可能价值未知，可能来自各种各样的来源，比如社交媒体、行业领域，以及来自传感器和各类机器等等的信息。一些企业可能拥有tb级的数据，甚至可能拥有pb级的数据。

数据分析师职位在面临数据泛滥的企业中变得越来越重要，数据在企业中以多种格式存在。数据分析师的职位需要强大的数据仓库技能，并具备数据提取、转换、加载（ETL）流程和数据管道构建的全面知识。大数据工程是一项专业化，其中专业人员使用大数据，它需要开发、维护、测试和评估大数据解决方案。大数据分析从业人员经过培训，可以了解实时数据处理，离线数据处理方法以及大规模机器学习的实施。

大数据分析师（大数据分析从业人员）的任务是构建大型大数据存储库和高度可扩展且容错的分布式系统，这些系统可以固有地存储和处理大量卷或快速变化的数据流。他们还负责开发、构建、测试和维护大型数据处理系统和数据库等框架。一旦从这些过滤信息池中获得数据流，数据工程师就可以从他们的分析中合并所需的数据。

技能：

Apache Hadoop在过去几年中取得了巨大的发展。招聘人员目前对HDFS、Pig、MapReduce、HBase和Hive等组件的需求量很大。尽管Hadoop现在已有近十年的历史，但由于其能够提供完美的映射结果，许多软件公司仍然在很大程度上依赖于其集群。

像MongoDB和Couchbase这样的NoSQL数据库正在迅速取代传统的SQL数据库，如Oracle，DB2等。这是因为NoSQL数据库能够更好地满足大数据访问和存储需求。除此之外，他们的数据处理能力也补充了Hadoop的专业知识。因此，在大多数地方，具有NoSQL专业知识的大数据分析师迫切需要。

鉴于大数据对网络的敏锐可靠性，许多工作都外包到云端以避免麻烦。为了适应大量的大数据，根据企业的要求建立了几个云集群。云提供的弹性不仅使其成为大数据工程的理想选择，而且云集群还使工程师更容易处理大量数据以识别模式，精通设置云集群可以为知名跨国公司带来巨大的增长机会。

尽管大数据工程有很大的范围，但机器学习和数据挖掘对该领域做出了重要贡献，并且是其中一些最突出的组件。仍然缺乏能够有效利用机器学习进行规范性和预测性分析的专业人员。开发这些领域的专业知识可以帮助大数据分析师开发分类，推荐和个性化系统。这些工程师对基于服务的公司如Netflix，Amazon，Spotify等有很高的需求。

除了Hadoop框架之外，Apache Spark在涉及大数据分析的职位中也非常受欢迎。对于像MapReduce这样的复杂框架来说，这是一个更快捷，更直接的替代方案，许多企业现在正在扩展其运营并寻找具有Spark经验的专业人士。此外，Spark内存堆栈的增加也使这项技能受到着名咨询公司猎头的极大追捧。

即使企业生成大量原始数据，如果没有分析技能，对它们几乎没有任何用处。这就是大数据分析师的用武之地。从职业角度来看，毫无疑问大数据分析师将有一个积极的增长曲线。就市场而言，全球大数据市场到今年年底将实现310亿美元的净值，因此比上一年增长了14％。对大数据分析师的需求不断增加。

我们这个时代大数据分析岗位已然成为了最受欢迎的工作岗位之一，年薪增长率约为9％。