如何一步一步成為大數(shù)據(jù)分析師？

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大數(shù)據(jù)開發(fā)和大數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域比較常見的崗位，與大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)和大數(shù)據(jù)運(yùn)維崗位不同的是，大數(shù)據(jù)分析工程師的知識(shí)結(jié)構(gòu)更偏重于算法設(shè)計(jì)和算法的實(shí)現(xiàn)。

大數(shù)據(jù)分析師的任務(wù)是在一堆雜亂無章的數(shù)據(jù)中找到數(shù)據(jù)背后的規(guī)律，并把這些規(guī)律通過清晰的圖表給呈現(xiàn)出來。

要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析需要經(jīng)過以下幾個(gè)階段的學(xué)習(xí)：

第一：掌握扎實(shí)的基礎(chǔ)知識(shí)。大數(shù)據(jù)分析師的基礎(chǔ)知識(shí)包括三方面內(nèi)容，分別是數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)學(xué)。數(shù)學(xué)是數(shù)據(jù)分析的重要基礎(chǔ)，包括高數(shù)、線性代數(shù)、概率論等，數(shù)據(jù)分析說到底就是算法設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)，所以數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是非常重要的。統(tǒng)計(jì)學(xué)是小數(shù)據(jù)時(shí)代的主要分析手段，統(tǒng)計(jì)學(xué)形成了一個(gè)關(guān)于數(shù)據(jù)分析的知識(shí)體系，這些內(nèi)容對(duì)于大數(shù)據(jù)分析依然是非常重要的。計(jì)算機(jī)則是大數(shù)據(jù)分析的重要手段，重點(diǎn)在于算法設(shè)計(jì)和編程語(yǔ)言的掌握。

第二：系統(tǒng)的學(xué)習(xí)一下大數(shù)據(jù)平臺(tái)相關(guān)知識(shí)。不論是對(duì)于大數(shù)據(jù)開發(fā)還是大數(shù)據(jù)分析來說，掌握大數(shù)據(jù)平臺(tái)的相關(guān)知識(shí)都是比較重要的。目前Hadoop和Spark是比較常見的解決方案，而且由于Spark相對(duì)于Hadoop來說更“輕”一些，所以目前Spark更受歡迎。

第三：實(shí)踐環(huán)節(jié)。對(duì)于大數(shù)據(jù)分析師來說，采用比較多的編程語(yǔ)言是Python，由于Python有豐富的庫(kù)支持，包括Numpy、Scipy、Matplotlib等，所以通過Python實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析是比較方便的方式。另外，目前采用機(jī)器學(xué)習(xí)完成數(shù)據(jù)分析也是一個(gè)比較常見的方案，需要學(xué)習(xí)一些比較常見的算法，包括Knn、K-mean、Apriori等。

不論是大數(shù)據(jù)開發(fā)崗位還是大數(shù)據(jù)分析崗位，在掌握了基本的知識(shí)之后，最好參加一個(gè)項(xiàng)目組進(jìn)行相關(guān)的實(shí)習(xí)。一方面原因是單純的學(xué)習(xí)很難深入，另一方面也會(huì)有數(shù)據(jù)來源方面的困惑。

大數(shù)據(jù)和人工智能是我的主要研究方向，目前也在帶相關(guān)方向的研究生，我會(huì)陸續(xù)在頭條寫一些關(guān)于人工智能方面的文章，感興趣的朋友可以關(guān)注我，相信一定會(huì)有所收獲。

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