大数据分析工作需要的是什么？
大数据与现在很多技术都是有一定的联系的，比如云计算、物联网、人工智能等等，这些技术能够相互相互影响、相互促进、相互融合。云计算是硬件资源的虚拟化，而大数据是海量数据的高效处理。我们可以这样说，云计算是大数据的基础，有了云计算才能大量集中数据从而产生大数据。同时，大数据也支撑了云计算应用创新，带动云计算发展。这些都是相辅相成的。那么大数据分析工作需要的是什么呢？
大数据的分析工作有很多，比如有专门做各种报表。取数机器人，提取各种数据。当然也有做数据分类，特征提取等数据挖掘，机器学习等高等工程师，这些工作就是大数据分析的主要工作，大数据分析的主要工作是：基于现有的数据进行数据分析得出一个结论，最后进行商业决策。当然现实不是这样的。大多数人成了大表哥，取数机器人，高端玩家也不列外，挖出来的东西，在没有找到落地场景前，都是语无缥缈的。而大数据分析需要什么技能呢？其实不管我们做什么具体的工作内容，看看我们每天要面对那些工具，工具是我们每天要接触的东西。 Excel，SPSS，SQL，数据库，R，Python 等。我们如果想学习大数据或者想从事大数据工作，这些工作都是需要我们掌握的。
那么大数据分析师能力体系怎么划分呢？其实这就需要每个阶段需要的技能，分析师和开发的区别在于，核心在于处理数据和清洗数据，达到自己可用的状态。开发是收集数据和整理数据，让数据变得统一。不同的阶段需要不同的工作，也就产生了不同阶段的分析师。
那么大数据运维的工作是什么呢？大数据的运维工作就是对大数据集群进行监控和维护升级，保障集群正常运行，从而保证 数据收集服务能正常运行，保证集群资源够用，监控集群资源消耗情况。无论开发，还是分析，还是其它的岗位，都能够看得出成果的时候，做运维工程师永远只能在人后做好保障。
以上的内容就是小编为大家介绍的大数据分析工作中的一些实际情况，希望这篇文章能够给大家带来帮助，如果您喜欢我们的文章，那么快快关注我们吧。
