引言
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。

                                                                                ◀ 职业定义 ▶
数据分析师可以使企业清晰了解到企业现状与竞争环境，风险评判与决策支持，能够充分利用大数据带来的价值，在进行数据挖据与展现后，呈现给企业决策者的将是一份清晰、准确且有数据支撑的报告。所以，IT工作人员，而是可以参与到企业决策发展制定中的核心人物。

                                                                         大数据分析师就业成上升趋势

作为大数据分析师，就业和发展前景非常广阔。随着数据在各个行业中的重要性不断增加，对大数据分析师的需求也在不断增长。以下是关于大数据分析师就业和发展前景的一些重要因素：

1. 增长的行业需求：大数据分析师在许多行业中都有广泛的就业机会，包括金融、零售、医疗保健、制造业、媒体等。这些行业需要分析师来帮助他们收集、解释和利用海量的数据，以制定战略决策、优化业务流程和提高绩效。

2. 技能需求：作为一名大数据分析师，你需要具备数据处理、统计分析、数据挖掘、机器学习和可视化等技能。随着技术的不断发展，对于能够处理和分析不同类型数据的专业人员的需求也在增加。

3. 高薪就业机会：大数据分析师的需求高于供给，这导致了大数据分析师的薪资水平相对较高。尤其是在技术发达的地区和大型企业，大数据分析师的薪酬通常很具竞争力。

4. 数据驱动决策的趋势：越来越多的组织和企业意识到数据对于业务成功的重要性，他们倾向于依靠数据来做出决策。大数据分析师在这个趋势下扮演着关键的角色，他们能够将数据转化为有意义的见解，并提供战略性的建议。

5. 职业发展机会：作为大数据分析师，你将有机会在职业生涯中不断发展和成长。你可以通过不断学习和深化你的技能，例如学习更高级的数据科学方法和工具，来提升自己的职业水平。此外，你还可以朝着数据科学家、数据工程师或业务分析师等职位发展，拓宽自己的职业道路。

学习大数据分析需要掌握哪些技能？

学习大数据分析需要掌握数据收集和处理、统计分析、数据挖掘和机器学习等技能。同时，了解数据库管理和编程语言，如SQL和Python，以及数据可视化工具也是必要的。综合运用这些技能，可以有效地处理和分析大数据，并从中获得有价值的洞察和决策支持。

大数据分析师培训,零基础学肯定是有一定难度,年龄,学历,基础不同,学习难度也是不一样的;数据分析师考试科目主要涉及数据库管理、数据分析及统计、知识管理、数据挖掘和大数据技术等多个方面。考生需要掌握相关的基本理论，以及具体的应用技术，才能通过考试，成为合格的数据分析师。

第一，数据库管理:考试包含数据库结构、模式、SOL查询语句等知识点。需要考生堂握 SOL 的基本操作，可以熟练的建立、更改、查询数据库，操作 Orace.MySQL 等数据库系统，具备解决数据库相关问题的能力。

第二，数据分析及统计:考试包括数据分析理论、数据挖掘、统计推断理论等知

识，需要考生具备应用 Excel、SPSS 等软件进行数据分析的基本能力，能够根据实际情况设计有效的分析方法，挖掘有价值的数据，分析和预测未来发展动态。

第三，知识管理:考试内容涉及知识管理的相关理论，需要考生了解知识管理的概念、历史发展、方法、技术等，能够把企业信息资源发挥最大效益，提升企业核心

竞争力。

第四，数据挖掘:考试内容涉及数据挖掘的相关理论，需要考生掌握数据挖掘的各种技术及其应用，如关联分析、聚类分析、时间序列分析等，以及能够搜集、整理、挖掘企业内部数据，为企业提供决策支持。

第五，大数据技术:考试内容涉及大数据处理的相关理论，需要考生掌握Hadoop、Spark 等大数据处理技术，能够对海量数据进行快速理，分析企业内部各类信息，收集、整理、清洗数据，提高企业数据分析能力。

证书申报资料：
1、身份证正反面照片；
2、电子版一寸照片：
3、本人实名制电话；
4、学历证明；
5、邮寄地址。​