1、可视化分析

大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

2、数据挖掘算法

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

3、预测性分析能力

大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4、数据质量和数据管理

大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

1、熟练精通至少一门编程语言

掌握Java是必不可少的，要是能同时熟悉Python、Scala就更好了。

2、掌握Linux操作系统

百分之八十以上的企业使用Linux操作系统进行云计算、大数据平台的构建，所以做大数据开发，Linux必备。

3、掌握大数据主流框架及组件

主要是Hadoop、Spark、Storm、Flink等一系列框架，及其生态圈组件，这部分是重中之重。

软实力，就相对来说要虚一些了，逻辑思维能力、沟通能力、学习能力等等，通常在HR面试的时候，主要就是考察这些方面。

女生是适合学习大数据技术的，而且大数据行业内有很多岗位比较适合女生从事，比如数据整理、存储、分析等岗位都是不错的选择，但是由于大数据的知识体系比较复杂，所以学习起来也具有一定的难度。具体原因如下：

①与男性相比，女性在沟通上更有优势

众所周知，做大数据开发就是为了服务于客户，虽然说做出项目可以满足于客户需求，但是如何完整地表达出你所做的项目初衷，则是不少男性大数据工程师的硬伤。在这一点上，女性就显得更有优势的多。因为女性给人平易近人的感觉，在与客户的沟通中会给客户以好感，自然能够减少与客户的沟通障碍。

②外界对女性工程师的期望值不高

虽说男女平等，但是由于生理原因，外界对女大数据开发工程师的要求，并不如男大数据开发工程师的期望高，因此对于女大数据开发工程师来说其压力也就相对小一些。你可能会觉得这样的环境不公平，但是需要提醒各位的是，在这样的环境下你将会更容易创作出不错的业绩，证明自身的实力，企业也将会格外重视你的发展，给你更多的空间。

③女性大数据开发工程师心细惹人爱

绝大部分男大数据开发工程师性格大大咧咧，在工作中常常会有粗心大意的毛病。但是女工程师相对来说，就比较少，这正是因为女性的细心，女工程师的细心常常能够找到开发过程中的bug，因此很多公司非常乐于招聘女性大数据开发工程师。