学习大数据开发的前提是什么？

1.?数学知识

数学知识是数据分析师的基础知识。

对于初级数据分析师，理解少量形容统计相关的基础内容，有肯定的公式计算能力就可，理解常用统计模型算法则是加分。

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)最好也有肯定的理解。

而对于数据挖掘工程师，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

对于初级数据分析师，玩转Excel是必需的，数据透视表和公式使用必需熟练，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，其余分析工具(如Matlab)视情况而定。

对于数据挖掘工程师……嗯，会用用Excel就行了，主要工作要靠写代码来处理呢。

3.?编程语言

对于初级数据分析师，会写SQL查询，有需要的话写写Hadoop和Hive查询，基本就OK了。

对于高级数据分析师，除了SQL以外，学习Python是很有必要的，用来获取和解决数据都是事半功倍。当然其余编程语言也是可以的。

对于数据挖掘工程师，Hadoop得熟习，Python/Java/C++至少得熟习一门，Shell得会用……总之编程语言绝对是数据挖掘工程师的最核心能力了。

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4.?业务了解

业务了解说是数据分析师所有工作的基础也不为过，数据的获取方案、指标的选取、乃至最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的了解。

对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做少量简单图表，以及一些的洞察结论，拥有对业务的基本理解即可以。

对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的理解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。

对于数据挖掘工程师，对业务有基本理解即可以，重点还是需要放在发挥自己的技术实力上。

5.?逻辑思维

这项能力在我之前的文章中提的比较少，这次单独拿出来说一下。

对于初级数据分析师，逻辑思维主要表现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。

对于高级数据分析师，逻辑思维主要表现在搭建完整有效的分析框架，理解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。

对于数据挖掘工程师，逻辑思维除了表现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。

6.?数据可视化

数据可视化说起来很高大上，其实包括的范围很广，做个PPT里边放上数据图表也可以算是数据可视化，所以我认为这是一项普遍需要的能力。

对于初级数据分析师，能用Excel和PPT做出基本的图表和报告，能清楚的展现数据，就达到目标了。

对于高级数据分析师，需要探寻更好的数据可视化方法，使用更有效的数据可视化工具，根据实际需求做出或者简单或者复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。

对于数据挖掘工程师，理解少量数据可视化工具是有必要的，也要根据需求做少量复杂的可视化图表，但通常不需要考虑太多美化的问题。

7.?协调沟通

对于初级数据分析师，理解业务、寻觅数据、讲解报告，都需要和不同部门的人打交道，因而沟通能力很重要。

对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者者和产品做少量合作，因而除了沟通能力以外，还需要少量项目协调能力。

对于数据挖掘工程师，和人沟通技术方面内容偏多，业务方面相对少少量，对沟通协调的要求也相对低少量。【大数据开发学习资料领取方式】：加入大数据技术学习交流扣扣群458345782，私信管理员就可免费领取开发工具以及入门学习资料