获得数据分析职位的资格
以下技能可以让你获得良好的大数据工作：
- Apache Hadoop – 大数据 Hadoop 职位有望迎来飞跃，将处理架构和分布式存储作为目标。Hadoop的使用可能比较困难，但从事 Hadoop 开发且技术熟练的人员能够熟练掌握 Hadoop 堆栈的核心组件，例如 HDFS、Flume、MapReduce、Hive、Oozie、Pig、YARN 和 HBase。由于 Hadoop 是用 Java 编写的，因此对于了解高级概念但熟悉 决策者电子邮件列表 Java 的人来说，Hadoop 职位也相当丰富。
- 机器学习和数据挖掘——训练和构建预测分析应用程序（如推荐、分类和个性化系统）的能力需求量很大，并且可以获得高薪工作。
- 统计和定量分析——如果您精通定量推理、统计或数学，并且精通 Stata、Matlab、SAS、SPSS 或 R 等统计工具，那么获得大数据工作将轻而易举。
- 通用编程语言——如果您之前有使用 Python、C、Java 或 Scala 等通用语言编写应用程序的经验，那么您绝对会比其他技能仅限于分析的候选人更具优势。根据 Wanted Analytics 的数据，需要数据分析背景的“计算机程序员”职位招聘数量增长了 337%。熟悉传统应用程序开发和新兴分析技术的求职者将能够轻松获得高薪工作。
- SQL——这种以数据为中心的语言历史悠久，但在如今数据泛滥的时代仍然拥有巨大的潜力。虽然它不常用于处理大数据挑战，但这种简化的结构化查询语言对大多数人来说却是不二之选。由于 Cloudera Impala 等项目的推动，SQL 正在复兴，并成为下一代 Hadoop 规模数据仓库的热门选择。
- Hadoop Spark – Hadoop Spa 乌兹别克电信高速互联rk 在内存堆栈中发展迅速，与 MapReduce 式分析相比，它被认为更简单、更快速——无论其运行在 Hadoop 框架内部还是外部。Hadoop Spark 是大数据管道的主要组件之一，编程和运行它需要大量的技术知识和专业知识。这本身就为那些拥有扎实知识和一定专业技能的人带来了大量的就业机会。
大数据角色
一些最有趣的大数据角色包括：
- 数据分析师——这类典型的问题解决者会分析各种数据系统，创建用于从数据库检索信息的程序系统并编写报告。数据分析师与团队成员协同工作，并乐于承担独立工作的责任。
- 数据库管理员——他们负责管理数据库的日常运行，包括控制修改和更新、维护备份以及确保数据库保持稳定。对于注重细节、善于团队 巴哈马商业指南合作的人来说，这份工作绝对值得考虑。
- 数据科学家——这项工作主要涉及深入研究原始数据、进行深入分析，并将研究结果提交给业务主管，以便后者做出明智的决策，从而实现业务目标。数据科学家需要具备扎实的技术能力和敏锐的商业头脑，能够对数据进行分析，并提出能够将业务提升到更高水平的趋势建议。如果一个人拥有极强的分析能力，并且偏好企业商务风格，那么他绝对应该将这份工作视为一份富有成果的职业选择。