大数据分析师的能力体系
如下图：
1.数学知识
数学知识是大数据分析师的基础知识。对于初级大的数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分项。对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数（主要是矩阵计算相关知识）最好也有一定的了解。而对于大数据挖掘工程师，除了统计学以外，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是最高的。
2.分析工具
对于初级大数据分析师，玩转excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，vba是加分。另外，还要学会一个统计分析工具，spss作为入门是比较好的。对于高级大数据分析师，使用分析工具是核心能力，vba基本必备，spss/sas/r至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如matlab）视情况而定。对于大数据挖掘工程师……嗯，会用用excel就行了，主要工作要靠写代码来解决呢。
3.编程语言
对于初级大数据分析师，会写sql查询，有需要的话写写hadoop和hive查询，基本就ok了。对于高级大数据分析师，除了sql以外，学习python是很有必要的，用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。对于大数据挖掘工程师，hadoop得熟悉，python/java/c++至少得熟悉一门，shell得会用……总之编程语言绝对是大数据挖掘工程师的最核心能力了。
4.业务理解
业务理解说是大数据分析师所有工作的基础，大数据的获取方案、指标的选取、乃至最终结论的洞察，都依赖于大数据分析师对业务本身的理解。对于初级大数据分析师，主要工作是提取大数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级大数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于大数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于大数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。
5.快速学习
无论做大数据分析的哪个方向，初级还是高级，都需要有快速学习的能力，学业务逻辑、学行业知识、学技术工具、学分析框架……
魔据教育大数据培训专家告诉大家：大数据分析领域中有学不完的内容，需要大家有一颗时刻不忘学习的心。