成为新时代大数据工程师要满足哪些要求?
成为新时代大数据工程师要满足哪些要求?
【导语】数据分析首要任务是如何利用数据,即用数据为企业或组织提供有产出的数据分析。大数据分析师首要解决的问题是发现并利用数据的价值,具体可能包括:趋势分析、模型建立以及预测分析等,那么成为新时代大数据工程师要满足哪些要求?下面就给大家具体分享一下吧。
1、理论知识要宽泛
数据分析常常涉及统计学,数学的相关知识,所以要求专业的数据分析师一定要对数据敏感,需要有一定的统计知识,以及各大模型原理等。
2、理解能力要好
数据分析主要是分析企业业务数据,从而了解业务背后的商业规律与逻辑,只有了解了业务,才能更好地进行分析,故要求分析师还需要有一定的业务理解能力。
3、实际操作能力
数据分析师一定离不开数据分析工具,这里所说的能力,包括选对数据分析工具,以及运用这款数据分析工具的能力,因此,实际操作能力很大程度取决于数据分析工具是否选对了,选对了事半功倍,选错了会阻碍你的数据分析之路。
前面两点主要靠自己平时的积累,工作的经验等,而第三点,是可以通过选择一款好的数据分析工具来加分的。那怎么样的数据分析工具才算是好的呢?数据分析一般有四个步骤:数据获取、数据处理、数据分析、数据展示,我们判别工具好与不好,主要从这款工具的这四个功能入手。
(1)数据获取:数据获取看似简单,但其实不易,因为数据获取是数据分析的基础,只有获取了完整的数据,才能分析出正确的结论,而且在实际业务中,数据常常来源于多个不同的业务系统,这就要求数据分析工具支持多源数据,而且操作不能太繁琐,要尽可能简单。
数据处理:此过程主要是对获取的数据进行一系列的清洗,通过公式、筛选、排序等日常手段,同样地,此操作过程也不应太复杂,而且要求分析工具能够支持百万甚至千万级别的数据量。
(2)数据分析:此处才是真正地开始分析,通过多表联立,分类统计,模型应用等进行分析,分析过程要求迅速,高效,最好不要涉及代码,否则难度系数太高。
(3)数据展示:数据展示的是数据分析的结果,展示的图表类型要丰富,图表的制作要简单高效,要支持可视化大屏,展示效果要美观,配色要符合大众的视觉习惯。
关于新时代大数据工程师要求,就给大家分享到这里了,希望想要成为大数据工程师的大家,能够了解一下,不断进行自我提升,加油!
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