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数据分析师or大数据分析师,如何选择?

发布百知教育 来源:IT培训 2019-10-08

这是一个数据化信息化的时代,更是一个大数据化的时代。大数据分析师与数据分析师这几年一直都是个高频词,想要进入这个领域,关键要明了一点——大数据分析和数据分析两者的区别在哪里。只有真正了解了,才会知晓更加适合自己的究竟是大数据分析师还是数据分析师。


【数据分析师】


一、数据分析师(Data Analyst)是数据师的一种,指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。

二、要求:

1、理论要求:统计学、概率论和数理统计、多元统计分析、时间序列、数据挖掘。

2、业务分析能力:可将业务目标转化为数据分析目标;熟悉常用算法和数据结构,熟悉企业数据库构架建设;针对不同分析主体,可以熟练的进行维度分析,能够从海量数据中搜集并提取信息;通过相关数据分析方法,结合一个或多个数据分析软件完成对海量数据的处理和分析。

3、结果展现能力:报告体现数据挖掘的整体流程,层层阐述信息的收集、模型的构建、结果的验证和解读,对行业进行评估,优化和决策。

三、关于证书:通过面授或远程学习完成培训,进行考试,对合格者颁发证书。

①考试安排:数据分析师由中国商业联合会数据分析专业委员会统一安排考核,截止2014年8月,考试共有四门《数据分析基础》《量化经营》《量化投资》《战略管理》。

②考试时间:每年有4次考试。具体时间请关注CPDA项目数据分析师官网考试通知,大致在每年的3月、6月、9月、12月中旬。




【大数据分析师】


一、大数据分析师(Bigdata Analyst)是指基于各种分析手段对大数据进行科学分析、挖掘、展现并用于决策支持的过程。

二、要求:

1、理论要求:统计学、概率论和数据库、数据挖掘、JAVA基础、Linux基础。

2、业务分析能力:熟悉hadoop+hive+spark进行大数据分析的架构设计,并能针对不同的业务提出大数据架构的解决思路。掌握hadoop+hive+ Spark+tableau平台上Spark MLlib、SparkSQL的功能与应用场景,根据不同的数据业务需求选择合适的组件进行分析与处理。并对基于Spark框架提出的模型进行对比分析与完善。

3、结果展现能力:报告能体现大数据分析的优势,能清楚地阐述数据采集、大数据处理过程及最终结果的解读,同时提出模型的优化和改进之处,以利于提升大数据分析的商业价值。


三、关于证书:国内由商务部对大数据分析师进行等级认证。


因此大数据分析与数据分析最核心的区别是处理的数据规模不同,由此导致两个方向从业者的技能也是不同。大家在求职的过程应认清自己对两者的偏好和自己的兴趣所在,以及自己的能力更适合在哪个领域发挥,还有所期望自己发展的城市对两者的职业需求,综合这些考虑,我们才能做出更理智更客观更科学的抉择。


大数据培训:http://www.baizhiedu.com/bigdata2019



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