在現(xiàn)在的一個大數(shù)據(jù)時代，大數(shù)據(jù)分析屬于現(xiàn)在職業(yè)教育的熱門專業(yè)，之所以會得到眾人的認(rèn)可和推崇，主要是因為它被應(yīng)用于各行各業(yè)，具備專業(yè)技能以及行業(yè)經(jīng)驗的大數(shù)據(jù)分析人才，無疑是企業(yè)競相爭搶的“香餑餑”。而隨著大數(shù)據(jù)行業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展，人才需求增加，大數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)也多了起來。那么大數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)完是干嘛的？主要工作做什么呢？

　　大數(shù)據(jù)分析師，隨著企業(yè)對數(shù)據(jù)價值的重視，也越發(fā)地得到重視，而大數(shù)據(jù)分析師的日常工作，首先就可以總結(jié)為挖掘海量數(shù)據(jù)當(dāng)中的價值信息。

　　做大數(shù)據(jù)分析，往往涉及到幾個環(huán)節(jié)：數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)存取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)建模與分析、數(shù)據(jù)可視化。

　　1、數(shù)據(jù)采集：數(shù)據(jù)采集的意義在于真正了解數(shù)據(jù)的原始面貌，包括數(shù)據(jù)產(chǎn)生的時間、條件、格式、內(nèi)容、長度、限制條件等。這會幫助大數(shù)據(jù)分析師更有針對性的控制數(shù)據(jù)生產(chǎn)和采集過程，避免由于違反數(shù)據(jù)采集規(guī)則導(dǎo)致的數(shù)據(jù)問題；同時，對數(shù)據(jù)采集邏輯的認(rèn)識增加了數(shù)據(jù)分析師對數(shù)據(jù)的理解程度，尤其是數(shù)據(jù)中的異常變化。

　　2、數(shù)據(jù)存�。簲�(shù)據(jù)存取分為存儲和提取兩個部分。

　　數(shù)據(jù)存儲，大數(shù)據(jù)分析師需要了解數(shù)據(jù)存儲內(nèi)部的工作機(jī)制和流程，最核心在于，知道原始數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上需要經(jīng)過哪些加工處理，最后得到了怎樣的數(shù)據(jù)。

　　數(shù)據(jù)提取，大數(shù)據(jù)分析師首先需要具備數(shù)據(jù)提取能力。第一層是從單張數(shù)據(jù)庫中按條件提取數(shù)據(jù)的能力；第二層是掌握跨庫表提取數(shù)據(jù)的能力；第三層是優(yōu)化SQL語句，通過優(yōu)化嵌套、篩選的邏輯層次和遍歷次數(shù)等，減少個人時間浪費和系統(tǒng)資源消耗。

　　3、數(shù)據(jù)挖掘：在這個階段，大數(shù)據(jù)分析師要掌握，一是數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)基本原理和常識；二是熟練使用一門數(shù)據(jù)挖掘工具，Python或R都是可選項；三是需要了解常用的數(shù)據(jù)挖掘算法以及每種算法的應(yīng)用場景和優(yōu)劣差異點。

　　4、數(shù)據(jù)分析：數(shù)據(jù)分析相對于數(shù)據(jù)挖掘而言，更多的是偏向業(yè)務(wù)應(yīng)用和解讀，當(dāng)數(shù)據(jù)挖掘算法得出結(jié)論后，如何解釋算法在結(jié)果、可信度、顯著程度等方面對于業(yè)務(wù)的實際意義。

　　5、數(shù)據(jù)可視化：這部分，大數(shù)據(jù)分析師除遵循各公司統(tǒng)一規(guī)范原則外，具體形式還要根據(jù)實際需求和場景而定。數(shù)據(jù)可視化永遠(yuǎn)輔助于數(shù)據(jù)內(nèi)容，有價值的數(shù)據(jù)報告才是關(guān)鍵。

　　關(guān)于大數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)完是干嘛的，主要工作做什么，以上就是簡單的內(nèi)容介紹了。大數(shù)據(jù)分析師正在企業(yè)當(dāng)中獲得越來越多的重視，學(xué)習(xí)專業(yè)技能，掌握專業(yè)技能，才能站穩(wěn)腳跟。