大数据的技术包括什么(大数据技术主要是学什么)

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　　 2021年2月27日，根据《中华人民共和国劳动法》相关规定，人力资源和社会保障部、工业和信息化部联合制定了大数据工程技术人员国家职业技术技能标准。根据相应的标准，大数据从业者应该学习以下技能。

　　一.统计基础

　　理工科的学生在大学学过概率论和数理统计，光做数据分析就够了。其他方面可以根据需要查阅相关书籍，随时查漏补缺。推荐《深入浅出统计学》，可以让统计理论的学习变得有趣自然。

　　二、数学知识(Mathematical knowledge)

　　数学知识是数据分析的基础知识。对于初级数据分析师来说，了解一些统计学相关的基础内容，具备一定的公式计算能力就足够了，了解统计模型算法是加分项。

　　对于高级数据分析师来说，统计模型的知识是必须的。最好有一定的线性代数知识(主要是矩阵计算的相关知识)。对于数据挖掘工程师来说，除了统计学，各种算法也需要熟练运用，对数学的要求最高。

　　所以数据分析不一定要数学很好才能学。只要看你想往哪个方向发展，数据分析也有“文艺”的一面，尤其是女生，可以往文档写作方向发展。

　　三、分析工具(Analysis tools)

　　初级数据分析师，要会玩Excel，熟练使用透视表和公式，VBA是加分项。要学习一个统计分析工具，SPSS是很好的入门。

　　高级数据分析师，使用分析工具是核心能力，VBA必不可少，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中一种，其他分析工具(如Matlab)视情况而定。

　　数据挖掘工程师，会用Excel，主要工作是写代码。

　　四。数据库知识

　　关系数据库非常重要。在学习数据分析的初期甚至很长一段时间里，你所接触到的数据都是存储在关系数据库中的，所以你需要学习SQL语言进行数据查询。

　　关于SQL语言，推荐《SQL必知必会》。全书通俗易懂，是学习SQL语言的最佳选择。数据库学习的本质是学习一种逻辑思维和处理数据的能力。编程中的很多思想都是和关系数据库、SQL联系在一起的，比如SQL中对数据的操作group by，类似于Excel中的透视表，Python/R中对应的group函数来处理数据。

　　即使在后期的高级过程中，你也会接触到分布式数据库和相应的非SQL语句。

　　动词（verb的缩写）编程语言(编程语言)

　　初级数据分析师，会写SQL查询，必要的话会写Hadoop和Hive查询，基本还可以。

　　除了SQL，高级数据分析师学习Python也是很有必要的，Python在获取和处理数据方面可以事半功倍。，其他编程语言也是可能的。

　　数据挖掘工程师至少要熟悉Hadoop，Python/Java/C，Shell也要会用。编程语言绝对是数据挖掘工程师的核心能力。

　　不及物动词编程能力(编程能力)

　　 Excel .数据透视表是数据分析的必备技能。数据透视表可以帮助你快速汇总数据。看到各种类型数据的直观特征，就像让你从更高的角度看待数据。

　　作为一个高级工具，Excel自带的函数、插件、VBA也是不错的工具。Python .当数据量很大，需要很长时间才能在Excel中打开或者我们想提高自己的能力时，就需要学习一些技巧，就是用编程语言做数据分析。

　　这里主要有两个流派R和Python。推荐Python。第一，代码易于理解和使用；第二，学习资料多，降低学习成本。推荐《利用Python进行数据分析》，涵盖了使用Python进行数据清洗、数据可视化和分析的技巧，可以作为参考书随时查阅。

　　七、商务理解(Business understanding)

　　不能夸大的是，业务理解是所有数据分析师工作的基础。数据的获取方案，指标的选取，甚至最终结论的洞察，都取决于数据分析师对业务本身的理解。

　　对于初级数据分析师来说，主要工作是提取数据，做一些简单的图表，以及少量的洞察结论。对业务有基本了解就够了。

　　对于高级数据分析师来说，需要对业务有深刻的理解，能够根据数据提炼出有效的意见，对实际业务有帮助。

　　对于数据挖掘工程师来说，对业务有一个基本的了解就够了，但重点是要充分发挥自己的技术能力。

　　业务能力是一个好的数据分析师必备的。如果你之前对某个行业已经非常熟悉，那么学习数据分析是非常正确的。刚毕业没有行业经验，可以慢慢培养，不用着急。

　　八、逻辑思维(Logical thinking)

　　初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中的每一步都是有目的的，知道自己需要使用什么样的手段，想要达到什么样的目标。

　　高级数据分析师，其逻辑思维主要体现在构建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关系，知道每个指标变化的前因后果，会对业务产生影响。

　　数据挖掘工程师，逻辑思维不仅体现在业务相关的分析工作中，还包括算法逻辑、程序逻辑等。所以它们是合乎逻辑的。

　　辑思维的要求也是最高的。

　　九、数据可视化（Data visualization）

　　数据可视化说起来很高大上，其实包括的范围很广，做个PPT里边放上数据图表也可以算是数据可东方瑞丽网视化，所以这是一项普遍需要的能力。

　　对于初级数据分析师，能用Excel和PPT做出基本的图表和报告，能清楚的展示数据，就达到目标了。

　　对于高级数据分析师，需要探寻更好的数据可视化 ，使用更有效的数据可视化工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。

　　对于数据挖掘工程师，了解一些数据可视化工具是有必要的，也要根据需求做一些复杂的可视化图表，但通常不需要考虑太多美化的问题。

　　十、协调沟通（Coordinate communication）

　　对于初级数据分析师，了解业务、寻找数据、讲解报告，都需要和不同部门的人打交道，沟通能力很重要。

　　对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。

　　对于数据挖掘工程师，和人沟通技术方面内容偏多，业务方面相对少一些，对沟通协调的要求也相对低一些。

　　十一、快速学习（Learn quickly）

　　无论做数据分析的哪个方向，初级还是高级，都需要有快速学习的能力，学业务逻辑、学行业知识、学技术工具、学分析框架……数据分析领域中有学不完的内容，需要大家有一颗时刻不忘学习的心。

　　快速学习非常重要，只有快速进入这一行业，才能抢占先机，获得更多的经验和机会。如果你完全零基础想要尽快进入数据分析行业，选择一家专业的大数据培训机构是个不错的选择；缩短学习周期，提高学习效率。

　　大数据技术学什么

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