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学了这些知识，我们才能够成为数据分析师

2019-02-28

前不久，家里人给我安排相亲，听说是一个数据分析师！？纳尼....数据分析师？听起来感觉好高大上啊，在大学期间我听说过数据分析师这个职业，现在的数据分析师的前景是十分广阔的，同时数据分析师的工资也十分的高，老妈让我好好把握。当然，见了面以后，我们对彼此的印象都是不错的，他说我是一个和别人不一样的女孩，因为我没问他的具体情况，而是问起了他的职业，现在我总算知道了数据分析师高薪的原因了。下面就由小编为大家介绍一下这些内容。

首先数据分析师需要学习Apache Spark，Apache Spark正成为全球最受欢迎的大数据技术。它类似于Hadoop，是一个大数据计算框架。唯一的区别是Spark比Hadoop更快。这是因为Hadoop需要读取和写入磁盘，而Spark将其计算缓存在内存中，这类似于机械硬盘与SSD的区别。 Apache Spark专为数据科学而设计，能更快地运行复杂的算法。当处理大量数据时，它有助于传播数据处理，从而节省时间。此外，还能处理复杂的非结构化数据集。Apache Spark的优势在于其速度，利用该平台使得开展数据科学项目变得非常容易。借助Apache Spark，可以执行从数据采集到分布式计算的分析。

同时数据分析是需要学习机器学习和人工智能，许多数据科学家并没有精通机器学习领域相关知识和技术，比如神经网络、强化学习、对抗学习等。如果想从数据科学家中脱颖而出的话，需要了解机器学习技术，如监督学习、决策树、逻辑回归等，这些技术将帮助你解决基于已有的数据和结果来预测不同数据科学问题。数据科学需要在机器学习的不同领域应用技能，比如监督学习、无监督学习、时间序列、自然语言处理、异常检测、计算机视觉、推荐引擎、生存分析、强化学习和对抗学习等。

当然，数据分析师还需要学习数据可视化的知识。大数据时代，数据很多很乱，有些原始数据需要翻译成易于理解的格式。人们自然而然地以图表的形式展示数据所要表达的意思，“一张图片胜过千言万语”。作为一名数据科学家，必须能够借助数据可视化工具来可视化数据，这些工具能将项目的复杂结果转换为易于理解的格式。数据可视化为组织提供了直接处理数据的机会，可以迅速掌握见解，帮助他们抓住新的商业机会并保持领先地位。

当然，数据分析师也需要学习非结构化数据数据科学家能够处理非结构化数据至关重要，非结构化数据是不适合定义为数据库的形式，由于非结构化数据的复杂性，大多数人将非结构化数据称为“黑暗分析”。使用非结构化数据有助于揭示对决策制定有用的见解。作为数据科学家，必须有能力理解和操纵非结构化数据。

怪不得数据分析师是一个高薪工作，需要学习这么多的知识，现在我们已经领取结婚证了，看着男朋友辛勤的工作，以及头顶上纷纷飘落的头发，不说了，我去给他泡一杯枸杞水...

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