前不久，家里人給我安排相親，聽說是一個數(shù)據(jù)分析師??？納尼....數(shù)據(jù)分析師？聽起來感覺好高大上啊，在大學期間我聽說過數(shù)據(jù)分析師這個職業(yè)，現(xiàn)在的數(shù)據(jù)分析師的前景是十分廣闊的，同時數(shù)據(jù)分析師的工資也十分的高，老媽讓我好好把握。當然，見了面以后，我們對彼此的印象都是不錯的，他說我是一個和別人不一樣的女孩，因為我沒問他的具體情況，而是問起了他的職業(yè)，現(xiàn)在我總算知道了數(shù)據(jù)分析師高薪的原因了。下面就由小編為大家介紹一下這些內容。

首先數(shù)據(jù)分析師需要學習Apache Spark，Apache Spark正成為全球最受歡迎的大數(shù)據(jù)技術。它類似于Hadoop，是一個大數(shù)據(jù)計算框架。唯一的區(qū)別是Spark比Hadoop更快。這是因為Hadoop需要讀取和寫入磁盤，而Spark將其計算緩存在內存中，這類似于機械硬盤與SSD的區(qū)別。 Apache Spark專為數(shù)據(jù)科學而設計，能更快地運行復雜的算法。當處理大量數(shù)據(jù)時，它有助于傳播數(shù)據(jù)處理，從而節(jié)省時間。此外，還能處理復雜的非結構化數(shù)據(jù)集。Apache Spark的優(yōu)勢在于其速度，利用該平臺使得開展數(shù)據(jù)科學項目變得非常容易。借助Apache Spark，可以執(zhí)行從數(shù)據(jù)采集到分布式計算的分析。

同時數(shù)據(jù)分析是需要學習機器學習和人工智能，許多數(shù)據(jù)科學家并沒有精通機器學習領域相關知識和技術，比如神經(jīng)網(wǎng)絡、強化學習、對抗學習等。如果想從數(shù)據(jù)科學家中脫穎而出的話，需要了解機器學習技術，如監(jiān)督學習、決策樹、邏輯回歸等，這些技術將幫助你解決基于已有的數(shù)據(jù)和結果來預測不同數(shù)據(jù)科學問題。 數(shù)據(jù)科學需要在機器學習的不同領域應用技能，比如監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、時間序列、自然語言處理、異常檢測、計算機視覺、推薦引擎、生存分析、強化學習和對抗學習等。

當然，數(shù)據(jù)分析師還需要學習數(shù)據(jù)可視化的知識。大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)很多很亂，有些原始數(shù)據(jù)需要翻譯成易于理解的格式。人們自然而然地以圖表的形式展示數(shù)據(jù)所要表達的意思，“一張圖片勝過千言萬語”。作為一名數(shù)據(jù)科學家，必須能夠借助數(shù)據(jù)可視化工具來可視化數(shù)據(jù)，這些工具能將項目的復雜結果轉換為易于理解的格式。數(shù)據(jù)可視化為組織提供了直接處理數(shù)據(jù)的機會，可以迅速掌握見解，幫助他們抓住新的商業(yè)機會并保持領先地位。

當然，數(shù)據(jù)分析師也需要學習非結構化數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)科學家能夠處理非結構化數(shù)據(jù)至關重要，非結構化數(shù)據(jù)是不適合定義為數(shù)據(jù)庫的形式，由于非結構化數(shù)據(jù)的復雜性，大多數(shù)人將非結構化數(shù)據(jù)稱為“黑暗分析”。使用非結構化數(shù)據(jù)有助于揭示對決策制定有用的見解。作為數(shù)據(jù)科學家，必須有能力理解和操縱非結構化數(shù)據(jù)。

怪不得數(shù)據(jù)分析師是一個高薪工作，需要學習這么多的知識，現(xiàn)在我們已經(jīng)領取結婚證了，看著男朋友辛勤的工作，以及頭頂上紛紛飄落的頭發(fā)，不說了，我去給他泡一杯枸杞水...