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当前，大数据分析的就业主要有三个方向：一是数据分析大数据人才，cpda证书，二是系统研发大数据人才，三是应用开发大数据人才。他们的基本职位是大数据系统研发工程师，大数据应用程序开发工程师和大数据分析师。

对于求职者来说，大数据只是业务的一个方向，而***职位决定了做什么？大数据从业者/求职者可以根据自己的技术和兴趣特点选择适合他们的大数据。相关文章。这是与大数据相关的10条热门帖子。

I. ETL开发

随着企业数据的类型和来源不断增加，集成和处理数据变得越来越困难。企业迫切需要具有数据集成能力的人才。 ETL开发人员这是基于此需求而产生的***职位。 ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是，在企业大数据应用程序的早期阶段，Hadoop只是一个糟糕的ETL。

二，Hadoop开发

Hadoop是一个分布式文件系统（HadoopDistributedFileSystem），称为HDFS。 Hadoop是一个软件框架，它以可靠，***和可扩展的方式分发大量数据。

随着数据大小的不断增加，传统BI数据处理的成本。 Hadoop的廉价数据处理功能已被重新挖掘，并且企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的技术。

因此，Hadoop解决了大数据存储的问题，因此这是大数据培训机构必须学习的课程。涉及的主要技术包括：Hadoop离线计算概述，分布式数据库Hbase，数据仓库Hive，数据迁移工具Sqoop，Flume分布式日志框架。

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有很多方法可以激怒数据分析师。

1.认可的数据分析蔑链：深入学习-gt; lt;机器学习-gt; lt;数据分析-gt;数据提取；从任何环节都可以做到互相刺激；

2.需求不确定性：当要求数据分析师时，他们无法提供明确的需求，而是让数据分析师找到自己的方式来提供数据和分析内容；

3.需求不确定性：需求提出者不断改变他们的需求，一些不熟悉业务需求的数据分析师可能会被牵着鼻子走，***终在没有得出有意义结论的情况下转机。

4.获取数字而不是使用数字：要求数据分析人员获取无意义，困难甚至不可访问的数据将花费很长时间，而不会产生实际结果。

5。了解sql代码：有些业务人员一般会了解一点sql代码，宁夏cpda，认为数字只是一段sql文本，督促数据分析人员在短时间内提供数据；

6。误导性数据分析：特别是一些新手数据分析人员在业务不太清楚的情况下，被业务人员误导了数据分析过程。***终的数据分析结论不能反映真实的业务场景，甚至分析结论与实际业务不同，容易刺激数据分析。划分；

7。数据分析工具轻视链：编程/ai/bi-gt;；excel/sql。（有多少人希望在接触数据分析时从python之类的编程开始，或者使用一些大型bi工具）

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数据分析师是程序员吗？不完全是。

我在职业生涯中都担任过这两个职位。

我们公司的数据分析师不需要您了解深入的数学知识，也不需要编写非常复杂的后台程序员。

这两件事是由研究人员和程序员完成的。

人们必须利用自己的优势，

基于数学，我们公司的大多数研究人员都是医生。

根据代码，大数据工程师通常具有3-5年的开发经验。

数据分析师的优势在于可以长期开展业务，并对各种复杂的业务有深刻的了解。

许多看似反逻辑的企业都有很多项目背景，只有那些长期关注该项目的人才能理解。

例如：阿里在购买产品后，经常会看到您在推类似产品。

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