一、数据分析学习到什么程度可以找工作?
这个问题要看你准备面试的公司,具体情况差异较大。所以我只能从自身真实经验中总结一些建议,给出一些最基础的知识结构,供楼主参考。
首先,我觉得优秀的数据分析师应该具备三方面的素质:
数据分析技能;
对业务的理解;
独到的分析思维和表达;
当然,只要具备基本的数据分析技能就可以尝试找工作了,可以在工作中逐步培养和提升后面两项素质。
大数据技术人员掌握的专业职能:
基础阶段:Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn:hadoop:Hadoop 概念、版本、历史,HDFS工作原理,YARN介绍及组件介绍。
大数据存储阶段:hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段:Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大数据实时计算阶段:Mahout、Spark、storm。
大数据数据采集阶段:Python、Scala。
大数据商业实战阶段:实操企业大数据处理业务场景,分析需求、解决方案实施,综合技术实战应用。
首先我们要了解下大数据分析和传统的数据分析在概念上的区别,大数据分析相较于传统的数据分析,需要掌握更多的技能,对于从业者能力要求提高了。但是大数据分析的学习门槛并没有太高,学习难度适中,很多人都能够学会大数据分析。
学到精通最好,然后可以在理论的基础上进行实践。