大数据分析师要学什么
1. 统计学基础 ：
描述性统计
推断性统计
假设检验
方差分析
回归分析
2. 编程语言 ：
Python：数据处理、库支持、语法简洁
R：统计分析、数据可视化
Java、Scala：大数据处理和分析
3. 数据库技术 ：
SQL：数据查询、清洗、整理
NoSQL数据库：应对海量数据存储需求
分布式数据库：如Hadoop、Spark
4. 数据挖掘与机器学习 ：
数据挖掘算法：决策树、随机森林、神经网络等
机器学习模型：支持向量机、深度学习等
5. 数据可视化 ：
Tableau、Power BI、Matplotlib、ggplot等
6. 进阶技能 ：
数据清洗
数据整合和处理技术
大数据处理框架：如Hadoop、Spark
分布式计算、存储、集群管理
7. 业务理解 ：
对所在行业或领域有深刻的业务理解
8. 沟通能力 ：
清晰地表达数据分析结果，向非技术人员解释分析结论
9. 项目管理 ：
独立完成数据分析项目的全过程
10. 其他 ：
Excel：数据处理和初步分析
VBA、SPSS/SAS/R等分析工具
数学知识：概率论、线性代数、微积分等
计算机科学：软件工程、系统复杂性控制等
大数据分析师需要不断学习和更新技术知识，以适应快速发展的技术和行业需求
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