全民大数据时代产生了一个新的职业：大数据分析师。大数据分析师的极度缺乏导致大数据分析师在企业中不仅仅是简单的IT工作人员，而是可以参与到企业决策发展制定中的核心人物。当然这都是譬如总架构师之类的大数据分析师了。普通的大数据分析师还是主要对各类大数据进行分析形成项目所需要的报告。

在大数据行业中有很多领域。通常来说它们可以被分为两类：大数据工程和大数据分析。这些领域互相独立又互相关联，大数据工程涉及大量数据的设计，部署，获取以及维护（保存）。大数据工程师需要去设计和部署这样一个系统，使相关数据能面向不同的消费者及内部应用。而大数据分析工作则是利用大数据工程师设计的系统所提供的大量数据。大数据分析包括趋势、图样分析以及开发不同的分类、预测预报系统。简而言之大数据分析是对数据的高级计算。而大数据工程则是进行系统设计、部署以及计算运行平台的顶层构建。

大数据领域是非常广泛的，大数据技术有很多种，常常让那些想开始学习大数据和相关技术的人望而生畏，很多初学者很难选择从哪里开始。本文将帮助您开始学习大数据的旅程，并找到在大数据产业中找到工作的方法。

大数据也只是互联网发展到现今阶段的一种特征而已，以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，使得以前很多的很难被收集和使用的数据变得很容易的可以利用起来，大数据在各行各业的不断创新和使用，使得大数据开始逐步为人类创造更多的价值。而大数据分析师每天的工作内容。其实就是用各种分析手段对大数据进行科学分析、挖掘、展现并用于决策支持的过程。

相较于传统的数据分析师来说，大数据分析师们首先要学会的就是打破信息孤岛利用各种数据源，在海量数据中寻找数据规律，在海量数据中发现数据异常。根据项目设计开发数据模型、数据挖掘和处理算法；通过数据探索和模型的输出进行分析，给出分析结果。大数据分析师的工作就是对大数据进行用户行为分析，进行用户画像，使用分类算法及数据对比算法等一系列手段来进行风险评判与决策支持。充分利用大数据带来的价值，在进行数据挖据与展现后，呈现给企业决策者的将是一份清晰、准确且有数据支撑的报告。这就是大数据分析师的工作。

如果你有卓越的编程技巧并理解计算机如何在网络（基础）上运作，而你对数学和统计学毫无兴趣，在这种情况下你应该朝着大数据工程职位努力。如果你擅长编程同时有数学或者统计学的教育背景或兴趣你应该朝着大数据分析师职位努力。

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