1，什么是大数据分析师2，大数据都有哪些就业方向3，大数据工程师做什么数据分析师需要具备什么能力4，大数据分析前景好吗5，做一个大数据分析师是一种什么样的体验1，什么是大数据分析师
大数据分析师要学会打破信息孤岛利用各种数据源，在海量数据中寻找数据规律，在海量数据中发现数据异常。负责大数据数据分析和挖掘平台的规划、开发、运营和优化；根据项目设计开发数据模型、数据挖掘和处理算法；通过数据探索和模型的输出进行分析，给出分析结果。
2，大数据都有哪些就业方向
主要有二个方向：一是大数据维护、研发、架构工程师方向；所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等；二是大数据挖掘、分析方向；所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师。
3，大数据工程师做什么数据分析师需要具备什么能力
、需要有应用数学、统计学、数量经济学专业本科或者工学硕士层次水平的数学知识背景。2。5、至少掌握一门数学软件：matalab，mathmatics进行新模型的构建、至少熟练spss、statistic、eviews；4、sas等数据分析软件中的一门。3、至少能够用acess等进行数据库开发、至少掌握一门编程语言；6，当然还要其他应用领域方面的知识，比如市场营销大数据工程师主要是偏开发层面，指的是围绕大数据系平台系统级的研发人员， 熟练hadoop大数据平台的核心框架，能够使用hadoop提供的通用算法， 熟练掌握hadoop整个生态系统的组件如： yarn，hbase、hive、pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。
4，大数据分析前景好吗
大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个v， 数据量大(volume)、速度快(velocity)、类型多(variety)、价值（value）、真实性(veracity)。大数据作为时下最火热的it行业的词汇大数据就业前景好不好大数据的行业已经大面积覆盖，纵观未来三十年都属于紧俏行业，目前我国对于大数据的就业人员需求很大，所以说大数据的就业前景非常乐观。伴随着大数据技术的成熟，大数据应用的普及和发展才刚刚开始，我们预计未来二十年，甚至更长一段时间都是大数据黄金发展阶段，相关的行业将引来巨大的发展机遇。大部分行业都需要，市场、营销、运营相关的需求很多。大数据不是职位，学完大数据认证后你可以从事大数据挖掘专家，高级行业分析师，大数据业务架构师，大数据架构师，大数据算法工程师，大数据开发工程师，大数据运维工程师。不管是国内还是国外，大数据相关的人才都是供不应求的局面。目前市场急需运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。目前我国本科专业中和大数据相对应的是“数据科学与大数据技术”专业，它是2016年教育部公布的新增专业。数据科学与大数据技术是个交叉性很强的专业，很难说完全归属于哪个独立的学科。所以，不同的学校有的是信息学院申报，有的是计算机学院牵头申报，有的设在统计学院，还有的在经管学院。大数据分析在业务中使用的流程分为数据获取和预处理、数据存储管理、数据分析建模、数据可视化。毕业生可以根据自己的兴趣和特长选择就业。互联网最热职位人才报告指出，产品研发工程师、产品经理，人力资源、市场营销、运营及数据分析是当下需求最旺盛的六类人才职位。数据分析包含不同的角度分工：第一类，侧重于网站分析的分析师，包括营销分析师、网站分析师、seo分析师等。第二类，侧重于业务分析师，包括运营分析师、数据分析师等。第三类，侧重于技术走向的，例如数据挖掘工程师、数据科学家、数据工程师等。从收入看，第一类最低，中间的次之，第三类最高。原因如下：1.中国普遍技术取向，涉及到it、编程、开发类的工资高;2.业务价值认知，网站分析类或业务类分析师的辅助对象一般都是业务部门，这些人的能力和视野决定了分析的价值落地型，因此限制较高。大数据分析作为it行业中的重要专业，前景无疑是很好的
5，做一个大数据分析师是一种什么样的体验
大多数人错误地理解了数据分析，把数据分析能力提升的关键放在了方法和工具对于业务人而言，数据分析的核心思路是，得到两个指标之间的「量化关系」，用以解释现象数据分析的步骤，感知问题、提出假说、选择表征、收集数据、分析验证提出假说和选择表征是很多业务人数据分析做不下去的原因数据分析师分布在不同行业中，专门从事行业数据的搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测。数据分析师需要敏锐的数字洞察力，因此，统计、会计、保险、工程经济、金融、数学、计算机等专业的同学对这个行业有明显优势，但其他行业的同学如果对这个职业感兴趣，通过日常学习，掌握一些统计必备技能，亦可以从事此类工作.主要工作领域：1、从事投资项目审核审批和招商引资、项目评估、投资决策等工作的政府机构、企业的相关领导以及从业人员。2、在银行或非银行金融机构、投资管理公司、投资管理顾问公司从事风险投资、产业投资、信贷和投资管理等方面工作的专业从业人员。3、会计师事务所、资产评估事务所及税务师事务所、律师相关专业人员。4、学习财务、统计、投资、金融和企业管理等相关专业的在校应届学生。5、在企事业单位从事市场调查与宣传工作的人士以及具有策划与决策工作职能要求的人士。6、在不同领域尝试创业以及在投资、金融、资本运营、房地产和企业管理领域发展的各界人士。数据分析师的工作内容分为四个层面：1、处理临时需求：解决业务一次性，临时性的数据需求。2、报表开发：根据业务需要，与开发工程师讨论进行相关报表开发。3、数据分析与挖掘：与业务同事一起沟通，分析业务问题，提供建议;根据业务需要建立各类挖掘模型。4、数据产品化：通过数据产品化方式解决结构化业务问题。数据分析师的基本要求：1、懂得建立目标数据分析是为了解决问题而去分析，不是单纯为分析而分析。数据分析是有目的性的。比如：一季度abc产品的销售情况，是按月份为横坐标建立各部门的图表;各产品线abc在一季度的销售情况，是按部门为横坐标建立对应的图表。2、针对不同人群提供不同的结论报告数据分析要有结论报告，不同的人群报告的侧重点不同。比如管理层，看的是趋势和异常点;营销人员看的是roi((return on investment)产出比率和高用户质量的导入情况;业务人员看的是产品对用户的活跃度等。3、掌握数据分析工具如果是互联网数据分析，可以从google ga入门，excel辅助，了解数据分析的基本算法。至于sas,spss这些高级工具不一定需要。4、不同时期要有不同的kpi(keyperformance indicator,关键绩效指标)不断的调整目标和发现问题是数据分析精细化的必经过程。