如何一步一步成為大數據分析師？

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大數據開發和大數據分析是大數據領域比較常見的崗位，與大數據應用開發和大數據運維崗位不同的是，大數據分析工程師的知識結構更偏重于算法設計和算法的實現。

大數據分析師的任務是在一堆雜亂無章的數據中找到數據背后的規律，并把這些規律通過清晰的圖表給呈現出來。

要學習大數據分析需要經過以下幾個階段的學習：

第一：掌握扎實的基礎知識。大數據分析師的基礎知識包括三方面內容，分別是數學、統計學和計算機學。數學是數據分析的重要基礎，包括高數、線性代數、概率論等，數據分析說到底就是算法設計和實現，所以數學基礎是非常重要的。統計學是小數據時代的主要分析手段，統計學形成了一個關于數據分析的知識體系，這些內容對于大數據分析依然是非常重要的。計算機則是大數據分析的重要手段，重點在于算法設計和編程語言的掌握。

第二：系統的學習一下大數據平臺相關知識。不論是對于大數據開發還是大數據分析來說，掌握大數據平臺的相關知識都是比較重要的。目前Hadoop和Spark是比較常見的解決方案，而且由于Spark相對于Hadoop來說更“輕”一些，所以目前Spark更受歡迎。

第三：實踐環節。對于大數據分析師來說，采用比較多的編程語言是Python，由于Python有豐富的庫支持，包括Numpy、Scipy、Matplotlib等，所以通過Python實現數據分析是比較方便的方式。另外，目前采用機器學習完成數據分析也是一個比較常見的方案，需要學習一些比較常見的算法，包括Knn、K-mean、Apriori等。

不論是大數據開發崗位還是大數據分析崗位，在掌握了基本的知識之后，最好參加一個項目組進行相關的實習。一方面原因是單純的學習很難深入，另一方面也會有數據來源方面的困惑。

大數據和人工智能是我的主要研究方向，目前也在帶相關方向的研究生，我會陸續在頭條寫一些關于人工智能方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。

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