大数据分析师需要学习统计学、编程技能、数据库、数据分析方法、数据分析工具等内容，还要熟练使用Excel，熟悉并精通至少一种数据挖掘工具和语言，具备编写报告的能力，还要有扎实的SQL基础。获得该证书不仅能够为个人发展提供机会，也需要通过持续学习和技能提高来不断提升自身的专业能力和服务水平。
大数据分析师的工作方法
1. 视觉分析
大数据分析用户包括大数据分析专家和普通用户。因此，大数据分析最基本的要求是可视化分析，因为可视化分析可以直观地呈现大数据的特征，也便于读者理解。接受它就像看图片和说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法
大数据分析的理论核心是数据挖掘算法。基于不同的数据类型和格式类型，各种数据挖掘算法科学地呈现数据本身的特征。只有世界各地统计学家接受的统计方法才能渗透数据。在其中，发现公认的价值。另一方面，也正是因为有了这些数据挖掘算法，大数据才能处理得更快。
3. 预测分析能力
大数据分析最重要的应用领域之一是预测分析，即从大数据中挖掘特征，科学地建立模型，然后通过模型引入新的数据来预测未来的数据。
4. 语义引擎
大数据分析在网络数据挖掘中有着广泛的应用。通过对用户搜索关键词、标签关键词或其他输入的语义分析，确定用户的需求，实现更好的用户体验和广告匹配。
5. 数据质量和数据管理
大数据分析离不开数据质量和数据管理方法。无论是学术研究还是商业应用，高质量的数据源和有效的数据管理都保证了分析结果的真实性和最大价值。
如果深入研究大数据分析，就会发现有很多更有特色、更深入、更专业的大数据分析方法，并按岗位细分。
大数据分析师的职业要求
面向大数据、信息技术、计算机工程等相关专业的大学生。熟悉概率论、统计学基础课程;市场调研方法及问题分析;大数据思维与数据敏感性建设;AQL数据库、Excel、SPASS等软件的操作与应用;数据报告撰写和图表制作。
了解大数据相关分析;掌握数据分析工具，能独立开展数据挖掘、分析等工作;具备大数据分析应用场景设计集成能力。
熟悉深度学习、神经网络、特征工程，以及大数据分析在各个行业和领域的应用。
可从事大数据、人工智能、物联网、云计算、5G等技术岗位，在政府、金融、电信、零售、互联网、电子商务、医疗等行业专门从事数据分析工作。
大数据分析师的岗位职责
作为一名大数据分析师，意味着你要负责收集、清理和整合来自不同来源的数据。运用先进的统计方法进行深入的数据挖掘工作;创建复杂的查询和编写高效的脚本来快速处理大型数据集;根据分析结果，提出了合理的见解，并对未来趋势进行了预测。
大数据分析师的发展前景
大数据分析师不是简单的IT人员，而是能够参与企业发展决策的关键人物。据媒体报道，在美国，数据分析师的平均年薪高达17.5万美元，而国内知名互联网公司同级别数据分析师的薪酬可能比其他职位高出20%至30%，平均薪酬约为9724美元(来自1139个样本)。北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都和长沙是最需要数据分析师的十大城市。
