编程技能– C ++,Python,R,Java,Ruby和SQL需要基本的编码/编程技能。由于处理非结构化数据已成为日常任务,因此必须配备多种编码语言。
计算框架–熟悉Apache Storm,Apache Spark,MapReduce,Hadoop和Apache Flink等框架是有抱负的大数据分析师的必备条件。这些框架中的知识将在数据处理过程中为个人提供帮助。
数据仓库技能–从事此类职业的专业人员必须对关系和非关系数据库系统(MongoDB,HDFS,Cassandra,CouchDB,Oracle,MySQL和NoSQL)都具有良好的理解和工作知识。
统计–统计是大数据分析领域的基础。任何寻求成为大数据分析专业人士的个人都需要具有广泛的统计知识和线性代数知识。个人应了解诸如概率分布,假设检验框架,统计数据和随机变量之类的概念。
业务敏锐度–由于数据分析人员会验证,收集,排序和评估数据,因此他们需要在工作领域中拥有丰富的知识。它们在业务和统计方面都非常出色,但在编程方面却不是。
大数据工具 –处理大数据时,你需要意识到你将根据项目和任务的类型使用不同类型的工具。现在,要实现此目标,你需要在Impala,Pig,Hive,Hadoop,HBase,YARN,Flume和HDFS等大数据工具中拥有实践知识。
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