成为大数据分析师一般要学什么？

随着大数据时代的来临，大数据分析师成为了备受关注的职业。然而，对于许多人来说，成为一名合格的大数据分析师需要学习哪些知识和技能还不太清楚。本文将探讨成为大数据分析师所需学习的内容，包括统计学、数据挖掘、编程技能等方面，并提供一些建议和资源，帮助您规划自己的学习路径。

专业知识

JavaSE：这部分需要学习面向对象进阶、反射、字符串/集合框架、基础语法、设计模式、JVM、Springboot、MySQL、GIT、集成/多态/封装等内容。

Hadoop：这部分需要学习Linux、HDFS、Phonix、hbase、Zookeeper、Yarn、Hive、MapReduce等内容。

数据仓库：这部分需要学习sqoop、Datax、Flume、Kettle、数据仓库、zepplin、阿里云数仓、Azkaban等内容。

大数据可视化：这部分需要学习superset、Grafana、Echarts等内容。

Spark：这部分需要学习Scala、SparkCore、Redis、SparkSql、Kafka、Spark内核、Elastic-search、Spark-streaming等内容。

Flink：这部分需要学习DataType和序列化、Flink整合Elasticsearch、生产环境注意事项等内容。

工具类

excel是数据分析师比较基础的工具要求，尤其是透视表和公式的使用必不可少。另外还需要会VBA、SPSS/SAS/R等分析工具。

编程语言类

SQL、Hadoop、Hive查询，另外Python语言、R语言也是必须要掌握的。

数学基础

主要体现在公式计算能力、常用模型算法等方面。

除此以外，大部分数据分析工作都要求具备良好的逻辑分析能力，尤其是对数据的分析理解。在数据化运营理念逐渐深化的现在，很多大厂公司对数据分析师的需求也在不断增加，因此把数据分析当作是能力培训，也必定是未来趋势！