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　　什么是大数据分析师?在360、百度以及维基百科等上面对此有做了系统的定义，就是使用一些管理工具、系统处理数量在10TB(1TB=1024GB)以上、杂乱的数据集，具体的从业流包含数据采集、数据有效性管理、数据存储、数据搜索、数据共享、数据分析、数据可视化，简单来说，量大且来源渠道多、格式复杂的那些数据需要通过以上流程进行分析并得到对应结论。

　　乍听大数据分析师的从业难度不大，按照每个时间截点去完成对应环节的操作即可，实际并非如此，每个小步骤都有很多知识点，举几个例子，如在数据有效性管理环节需要按照一定标准就大量数据是否有评估意义做分析并将不同数据进行层次化、模块化处理，如果数据只有100来个还好，但是10240gb的数据太大了，无法通过单纯人力来完成筛选，需要掌握包含sql、pyhton、r语言等等课程内容才有可能做好快速的筛选。如果说利用自我强大的感知力、也借助于大量数据多维分析建模了，但是模型到底是否可靠还需要进一步用数据反向核验，需要在多打造的多个模型中筛选中跟实际情况高度契合的那一个，根据过去大量人士从业的情况来看，有不少初级大数据分析师会陷入无止境的从业循环中，因为所建的模型经过核验没有一个满足数据的真实情况。为了避免如此悲剧，建议大家在初入大数据分析师岗位的时候，先从已经有了结论的大数据分析开始操作，有标准答案作为参考，不但不同意走偏而且还能按流程去走一遍分析，提升对实操的把握度。

　　不管是在国内还是国外，有数据的地方就有大数据，大数据正在悄然改变人们的生活方式，近两年非机构化的数据增长迅速，而大数据分析师岗位的存在价值就是将凌乱的数据规整清楚并结合数据呈现得到结论并以结论指导未来的前进方向。既然现在国内这类专门性人才凋零，如果你想要学得一技之长获得好的发展，建议可以现在就行动起来培训学习下，然而加入到大数据分析行业中持续发展。