大数据分析师(ACP)认证考试大纲
阿里云行业认证：大数据分析师专业认证考试（ACP级）大纲
阿里云大数据行业认证-大数据分析师专业认证介绍：
阿里云大数据行业认证-大数据分析师专业认证（ACP－AlibabaCloud Certified Professional）是大数据行业认证体系中的技能认证，同时也是一个跨平台、通用型专业技术认证。主要包括数据分析相关的知识体系，如数据库知识、数据质量控制、数据编程、机器学习、数据分析工具、机器学习、数据可视化，主流大数据技术等；介绍了数据分析在行业中的实际应用与项目管理方法，及相关的数据技术和技能，包括8个知识与技能模块：大数据基础知识、大数据存储技术、数据分析工具、数据可视化、数据编程、数据项目质量控制、数据项目设计与执行、机器学习。通过该行业技术认证可以有效证明持证者具备以下能力：
●具备大数据相关的基础知识
●了解大数据分析职业的特点及行业对大数据分析人员的职业要求
●了解大数据存储技术的特点，能够熟练使用传统关系型数据库，了解数
据仓库的基本知识，能够使用开源大数据技术、阿里云数加等管理和使
用数据
●掌握SQL语言编程技能，能够根据项目需要进行数据库管理和数据编
程
●熟练掌握数据可视化相关工具，如Tableau、Quick BI、DataV，并且
能设计与开发可视化大屏和商业报表
●掌握数据质量管理的特点和要求，能够在数据分析中判断数据质量对项
目的影响并提供相应解决方案
●掌握数据分析的质量控制流程，利用数据预处理技术合理处理脏数据
●基于对数据分析项目的编程方法，保证程序的运行效率和数据分析结果
的质量
●能够运用七何分析法针梳理数据项目的目标、范围，根据对业务要求的
理解设计合理的数据分析方案
●掌握机器学习技术的使用和应用场景，如聚类分析、决策树、关联分析
等
●能够独立撰写数据分析项目报告
阿里云认证的报名方式：
报名入口为3.PNyzrX
阿里云大数据行业认证大数据分析师专业认证所需具备的前置知识：
通用IT的知识：
●具备基础的IT知识，熟练使用Windows、MAC、Linux等操作系统中
的至少一种
●了解大数据相关的基础知识，如定义、特征、实际应用案例等
●了解关系型数据库的基本概念：数据库，表，索引，视图，存储过程，
函数等
●了解云计算、开源大数据Hadoop生态圈中的主要产品、阿里云数加主
要产品和服务
●了解软件工程的基本流程
阿里云大数据行业认证大数据分析师专业认证相关的学习方法、学习资料及培训课程：
?了解Hadoop、MaxCompute等产品的基本概念与特点，包括应用场景和局限性
●数据分析工具考试内容
?掌握大数据计算服务的SQL命令，包括DDL、DML以及常见内置函数
?了解Mapreduce的基本概念与特点
?能够使用DataIDE的数据开发模块进行设计开发，包括建表、任务开发、数据上传等
?能够使用MySQL、Maxcompute、Hive平台进行数据分析
●数据可视化考试内容
?了解数据可视化的基本知识，如定义、特点、实现方式等
?了解Quick BI、DataV的产品特点和使用场景
?了解常见图表类型的特点和适用场景
?能够使用Quick BI 设计开发报表和门户
?了解可视化产品的分类和基本设计原则
●数据编程考试内容
?掌握数据预处理的基本方法
?了解描述性统计分析的概念和特点，包括常见统计量、概率分布、拟合与检验
?了解假设检验的概念和特点，能够根据应用场合真确使用正态分布单样本和双样本和二项分布假设检验
?能够基于项目的目标与范围规划数据分析方案，设计合理的指标
?了解数据分析编程的特点，包括编程手法、编程效率、编程规范和质量控制
?了解指标体系的概念，包括总量指标、结构指标和平均指标，并能够合理应用达到数据分析目的
?掌握数据分析报告撰写的规范
●数据项目质量控制考试内容
?了解数据质量的5个维度的概念和特点
?了解在数据质量的5个维度基础上，脏数据的种类、来源、造成的影响
?掌握处理脏数据的方法，包括对脏数据的检查、修复、清洗、转换等?了解数据质量问题在数据编程过程中发生的原因，并能够利用质量检验的技术手段保证项目的顺利执行
?了解项目的目标是数据分析项目中衡量数据质量的主要标准，并能够判断数据中的质量问题是否对数据分析项目产生影响
●数据项目设计与执行考试内容
?了解项目工程管理方法论的定义、特点和实际应用场景
?能够理解数据分析项目的实施流程、重点环节、数据项目执行流程的重要性
?掌握项目设计的特点，包括业务问题数据化、明确项目的目的、范围、和分析维度等
?能够利用项目绩效分析实现项目后数据分析
?能够利用现状、原因、预测的分析方法实现项目前数据分析
?了解临时性项目与经常性项目之间的区别
●机器学习考试内容
?了解机器学习常见的算法，如聚类、决策树、关联分析等
?了解机器学习的常见使用流程，包括算法调优和效果评估
?能够使用聚类分析，包括K-means算法对相似的顾客分类?能够使用决策树算法生成商业规则
?能够使用关联分析实现购物篮分析
?
数据分析师BDA大数据
13、R代码如下： df<- data.frame( Name=c("Alice","Becka","James","Jeffrey","John"), Sex=c("F","F","M","M","M"), Age=c(13,13,12,13,12), Height=c(56.5,65.3,57.3,62.5,59.0), Weight=c(84.0,98.0,83.0,84.0,99.5) ) 将df保存为C盘rLX（已建立）子目录中的test.csv文件，R代码为____________________。 14、设列表变量为“Lst<-list(name="Fred", wife="Mary", no.children=3, child.ages=c(4,7,9));”，Lst[["name"]]返回值为____________________。 15、设方阵为“A <- t(array(c(1:8, 10),dim=c(3,3)));”，函数eigen(crossprod(A,A))求____________________。 16、一组数据分布的最高峰点所对应的变量值即为____________________。 17、平均发展速度是环比发展速度的序时平均数，它有____________________和_____两种计算方法。 18、总指数按计算方法不同，可分为____________________和_____。 19、要设置一条1像素粗、200像素长的左对齐的水平线，应使用语句____________________。 20、链接式CSS样式表是通过使用html链接文件标签____________________将外部CSS应用到本页面的样式使用方法。 21、GIF格式的特点有：支持动画、无损压缩、最多包含256种颜色、____________________ 等。 22、盒子模型的float属性有三个属性值____________________。 23、在幻灯片中将插入点置于“大纲”选项卡，再按____________________键即可选取演示文稿中所有占位符中的文本。 24、数据的转置应选择____________________。 25、word默认显示的工具栏是____________________工具栏。
数据分析师笔试题目
网易数据分析专员笔试题目 一、基础题 1、中国现在有多少亿网民？ 2、百度花多少亿美元收购了91无线？ 3、app store排名的规则和影响因素 4、豆瓣fm推荐算法 5、列举5个数据分析的博客或网站 二、计算题 1、关于简单移动平均和加权移动平均计算 2、两行数计算相关系数。（2位小数，还不让用计算器，反正我没算） 3、计算三个距离，欧几里德，曼哈顿，闵可夫斯基距离 三、简答题 1、离散的指标，优缺点 2、插补缺失值方法，优缺点及适用环境 3、数据仓库解决方案，优缺点 4、分类算法，优缺点 5、协同推荐系统和基于聚类系统的区别 四、分析题 关于网易邮箱用户流失的定义，挑选指标。然后要构建一个预警模型。
五、算法题 记不得了，没做。。。反正是决策树和神经网络相关。 1、你处理过的最大的数据量？你是如何处理他们的？处理的结果。 2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目？你是如何对其结果进行衡量的？ 3、什么是：提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原则？ 4、什么是：协同过滤、n-grams, map reduce、余弦距离？ 5、如何让一个网络爬虫速度更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到一干净的数据库？ 6、如何设计一个解决抄袭的方案？ 7、如何检验一个个人支付账户都多个人使用？ 8、点击流数据应该是实时处理？为什么？哪部分应该实时处理？
9、你认为哪个更好：是好的数据还是好模型？同时你是如何定义“好”？存在所有情况下通用的模型吗？有你没有知道一些模型的定义并不是那么好？ 10、什么是概率合并（AKA模糊融合）？使用SQL处理还是其它语言方便？对于处理半结构化的数据你会选择使用哪种语言？ 11、你是如何处理缺少数据的？你推荐使用什么样的处理技术？ 12、你最喜欢的编程语言是什么？为什么？ 13、对于你喜欢的统计软件告诉你喜欢的与不喜欢的3个理由。 14、SAS, R, Python, Perl语言的区别是？ 15、什么是大数据的诅咒？ 16、你参与过数据库与数据模型的设计吗？ 17、你是否参与过仪表盘的设计及指标选择？你对于商业智能和报表工具有什么想法？ 18、你喜欢TD数据库的什么特征？
大数据分析师(ACP)认证考试大纲
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大数据分析师工资待遇怎么样_有必要参加数据分析师培训吗
https://www.360docs.net/doc/5d18307353.html, 大数据分析师工资待遇怎么样_有必要参加数据分析师培训吗 大数据分析师工资待遇怎么样https://www.360docs.net/doc/5d18307353.html, _有必要参加数据分析师培训吗？光环大数据培训作为数据分析师培训的典范，师资力量雄厚，拥有强大的研发团队。大数据是眼下非常时髦的热词，同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。 大数据分析师工资待遇怎么样？ 从20世纪90年代起，欧美国家开始大量培养数据分析师，直到现在，对数据分析师的需求仍然长盛不衰，而且还有扩展之势。根据美国劳工部预测，到2018年，数据分析师的需求量将增长20%。就算你不是数据分析师，但数据分析技能也是未来必不可少的工作技能之一。在数据分析行业发展成熟的国家，90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究确定的。 有媒体报道，在美国，大数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元，而国内顶尖互联网公司，大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。 国内某大型招聘平台给出的数据分析师平均薪酬为：9724（取自1139份样本），且北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙为大数据分析师需求量前十的城市。 有必要参加数据分析师培训吗？ 根据上面说说的大数据分析师的工资待遇及发展前景，我们可以确定的是大数据分析师将来的发展非常不错，选择成为大数据分析师也是一个很明智的决策，但至于要不要参加数据分析师培训，要根据个人情况进行选择。 假如本身就拥有数据分析的相关技能，自控能力非常好、自学能力非常棒，完全可以自学参
大数据、数据科学和数据分析的定义
大数据、数据科学和数据分析的定义与应用 数据无处不在。现有的数字数据量正在快速增长，每两年翻一番，并改变我们的生活方式。一个由福布斯的文章指出，数据的增长速度比以往更快。到2020年，地球上每个人每秒将创建约1.7兆字节的新信息，这使得至少了解该领域的基础知识极为重要。毕竟，这是我们未来的所在。 以下我们将根据数据科学，大数据和数据分析的用途，用途，成为该领域专业人士所需的技能以及每个领域的薪资前景来区分数据科学，大数据和数据分析。 首先让我们开始理解这些概念是什么。 一、数据科学 在处理非结构化和结构化数据时，数据科学是一个涉及与数据清理，准备和分析相关的所有领域的领域。 数据科学是统计，数学，编程，解决问题，以巧妙的方式捕获数据，以不同的方式看待事物的能力以及清理，准备和对齐数据的活动的结合。 简而言之，它是尝试从数据中提取见解和信息时使用的技术的总括。 二、大数据 大数据是指无法用现有的传统应用程序有效处理的庞大数据量。大数据的处理始于未聚合的原始数据，通常是不可能将其存储在单台计算机的内存中的。 用来描述庞大数据量的流行语，无论是非结构化还是结构化的大数据，每天都会淹没企业。大数据是一种可以用来分析洞察力的东西，这些洞察力可以导致更好的决策和战略业务转移。
Gartner给出的大数据定义是：“大数据是高容量，高速或多变的信息资产，它们需要经济高效的创新信息处理方式，以增强洞察力，决策能力和过程自动化。” 三、数据分析 数据分析是检查原始数据以得出该信息的科学。 数据分析涉及应用算法或机械过程来得出见解，例如，遍历多个数据集以寻找彼此之间有意义的关联。 它被用于多个行业，以允许组织和公司做出更好的决策以及验证和反证现有的理论或模型。数据分析的重点在于推理，这是仅根据研究人员已经知道的结论得出结论的过程。四、数据科学的应用 （1）互联网搜索 搜索引擎利用数据科学算法在几秒钟内为搜索查询提供最佳结果。 （2）数位广告 整个数字营销频谱都使用数据科学算法-从显示横幅到数字广告牌。这是数字广告获得的点击率高于传统广告的平均原因。 （3）推荐系统 推荐系统不仅使从数十亿可用产品中查找相关产品变得容易，而且还增加了用户体验。 许多公司使用此系统根据用户的需求和信息的相关性来推广他们的产品和建议。这些建议基于用户以前的搜索结果。 五、大数据的应用 （1）金融服务大数据 信用卡公司，零售银行，私人财富管理咨询公司，保险公司，风险基金和机构投资银行将大数据用于其金融服务。它们之间的共同问题是存在于多个不
大数据的就业方向
大数据方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师。 对于求职者来说，大数据只是所从事事业的一个方向，而职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征，选择一个适合自己的大数据相关岗位。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。 一、ETL研发 企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL 人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。 二、Hadoop开发 随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。 三、可视化工具开发 可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，有可视化开发工具自动生成相关应用软件，轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。 四、信息架构开发 大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。 五、数据仓库研究 为方便企业决策，出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务，指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。 六、OLAP开发 OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。
大数据分析师(ACP)认证考试大纲
阿里云行业认证：大数据分析师专业认证考试（ACP级）大纲 阿里云大数据行业认证-大数据分析师专业认证介绍： 阿里云大数据行业认证-大数据分析师专业认证（ACP－AlibabaCloud Certified Professional）是大数据行业认证体系中的技能认证，同时也是一个跨平台、通用型专业技术认证。主要包括数据分析相关的知识体系，如数据库知识、数据质量控制、数据编程、机器学习、数据分析工具、机器学习、数据可视化，主流大数据技术等；介绍了数据分析在行业中的实际应用与项目管理方法，及相关的数据技术和技能，包括8个知识与技能模块：大数据基础知识、大数据存储技术、数据分析工具、数据可视化、数据编程、数据项目质量控制、数据项目设计与执行、机器学习。通过该行业技术认证可以有效证明持证者具备以下能力： ●具备大数据相关的基础知识 ●了解大数据分析职业的特点及行业对大数据分析人员的职业要求 ●了解大数据存储技术的特点，能够熟练使用传统关系型数据库，了解数 据仓库的基本知识，能够使用开源大数据技术、阿里云数加等管理和使 用数据 ●掌握SQL语言编程技能，能够根据项目需要进行数据库管理和数据编 程 ●熟练掌握数据可视化相关工具，如Tableau、Quick BI、DataV，并且 能设计与开发可视化大屏和商业报表 ●掌握数据质量管理的特点和要求，能够在数据分析中判断数据质量对项 目的影响并提供相应解决方案
●掌握数据分析的质量控制流程，利用数据预处理技术合理处理脏数据 ●基于对数据分析项目的编程方法，保证程序的运行效率和数据分析结果 的质量 ●能够运用七何分析法针梳理数据项目的目标、范围，根据对业务要求的 理解设计合理的数据分析方案 ●掌握机器学习技术的使用和应用场景，如聚类分析、决策树、关联分析 等 ●能够独立撰写数据分析项目报告 阿里云认证的报名方式： 报名入口为3.PNyzrX 阿里云大数据行业认证大数据分析师专业认证所需具备的前置知识： 通用IT的知识： ●具备基础的IT知识，熟练使用Windows、MAC、Linux等操作系统中 的至少一种 ●了解大数据相关的基础知识，如定义、特征、实际应用案例等 ●了解关系型数据库的基本概念：数据库，表，索引，视图，存储过程， 函数等 ●了解云计算、开源大数据Hadoop生态圈中的主要产品、阿里云数加主 要产品和服务 ●了解软件工程的基本流程 阿里云大数据行业认证大数据分析师专业认证相关的学习方法、学习资料及培训课程：
大数据分析师能力模型与企业需求报告
大数据分析师能力模型与企业需求报告 东湖大数据·数据智库 2017年3月
前言Introduction 大数据浪潮的激流中，市场空间得到迅速释放， 企业对于大数据人才的需求也越来越高，数据分析师则是这片翻腾浪花里的中流砥柱。 早在20世纪，数据分析岗已运用到企业业务层，“啤酒与尿布”的故事就是一个经典案例。新时代下，数据分析发生飞跃式升级， “大数据”推动起数据的深度分析与挖掘，使得研究结果更加客观、多维。 本次报告我们将同样以大数据的方式展开研究，摒弃传统调研式报告带来的主观数据误差，尽可能使此次研究报告发挥出应有的现实意义和社会价值。
目录/CONTENTS 大数据分析已成为时代选择BIG DATA ANALYSIS HAS BECOME THE ERA OF CHOICE 大数据分析的企业需求分析ENTERPRISE DEMAND ANALYSIS OF BIG DATA ANALYSIS 数据分析师的能力模型构建DATA ANALYSTS THE ABILITY OF THE MODEL BUILDING 总结与附录SUMMARY AND APPENDIX
大数据分析已成为时代选择BIG DATA ANALYSIS HAS BECOME THE ERA OF CHOICE
2014 大数据时代到来168亿市场产值 2015 2016E 数据来源：中国信息通信研究院，2016年8月。单位：亿人民币 中国大数据产业规模估计 大数据越来越火，随着互联网技术的升级，获取含量数据变的越来越容易，基于海量数据进行价值分析的数据分析人才成为了各大企业追逐的宠儿。 84.0 亿 115.9 亿 168 亿
大数据分析师简历范文
教育背景 时间：2012-09到2016-06 学校：XX理工大学| 专业：计算机科学与技术| 学历：本科 工作经历 工作时间：2016-06到2017-06 公司名称：xx市品汇科技有限公司| 所在部门：| 所在岗位：大数据分析师 工作描述： 我们公司的数据主要来源是web的日志数据，app端的行为数据，埋点数据，其他大型旅游网站的爬虫数据和我们公司本地数据库中的数据。然后我们将web中的产生的日志数据通过flume抽取到kafka中，通过spark streaming进行实时清洗，将日志字段全部打散并按需求进行特定格式转换，然后把清洗过的数据和kafka中的数据投递到HDFS中按照业务需求做mr清洗，清洗后的数据导入到hive仓库中用hql做数据分析，最后将结果数据分别导入到hbase数据仓库中和本地数据库中供续部门等进行调用，最后由展示人员将数据形成报表在前端展现。 整个项目组由12个人组成，数据收集组（2人）、数据清洗组（2人）、数据分析组（3人）、数据建模组（3人）、运维组（2人）。 我是属于数据分析组，主要负责用hive对数据的分析工作。有时也会干一些数据清洗工作。根据需求用mr清洗出我们所需要的字段，例如IP地址访客用户信息日期目录响应码访客来源的URL 访问所用设备等字段。然后导入到hive中用Hql进行分析。
我在我们公司前期主要负责编写mr清洗数据，将结构化的数据导入hive数据仓库中，编写hql对数据进行多维度分析，还用到了Hbase rowkey的设计和表格的建模。。后期我主要负责数据的管理，用hive和spark对数据进行日常分析，配合建模组的工作。 工作时间：2010-07到2017-07 公司名称：XX通信信息报社有限责任公司| 所在部门：| 所在岗位：大数据分析师、网络舆情 工作描述： 2010年7月~2017年7月在xx通信信息报社工作，担任过编辑、记者，以及分别担任过鹰眼舆情（中国电信互联网大数据产品）内容运营、产品运营和市场拓展负责人，拥有多年的传媒与互联网工作经验，熟悉传统媒体与微信微博论坛等自媒体传播、运营规律，熟悉网络数据挖掘和分析、宣传效果评估和危机公关，熟悉互联网产品、手机APP项目运营管理。其中：2010.07－2011.07 编辑、采访记者，每周2篇原创报纸稿件，熟悉新闻报道、人物采访和企业宣传等各类文章写作 2011.08－2013.08 报告主编，先后负责中国通信业、国资央企、20多家政府机关舆情报告，曾赴国资委新闻中心驻点，熟悉网络信息检索和分类、传播特点分析以及正向舆论引导2013.09－2015.09 产品总监，负责舆情产品市场调研、PC及APP产品策划、政府企业信息化项目解决方案编制、数据运维及产品优化、客户需求分析及投诉解答，熟悉互联网产品运营和管理
大数据分析师·人才培养计划·筑梦起航
一、大数据分析师时代背景 随着计算机和信息技术的迅猛发展和普及应用，行业应用系统的规模迅速扩大，行业应用所 产生的数据呈爆炸性增长。动辄达到数百TB甚至数十至数百PB规模的行业/企业大数据已 远远超出了现有传统的计算技术和信息系统的处理能力，因此，寻求有效的大数据处理技术、方法和手段已经成为现实世界的迫切需求。 由于大数据处理需求的迫切性和重要性，近年来大数据技术已经在全球学术界、工业界和各 国政府得到高度关注和重视，全球掀起了一个可与20世纪90年代的信息高速公路相提并论 的研究热潮。美国和欧洲一些发达国家政府都从国家科技战略层面提出了一系列的大数据技 术研发计划，以推动政府机构、重大行业、学术界和工业界对大数据技术的探索研究和应用。目前，国内外IT企业对大数据技术人才的需求正快速增长，未来5～10年内业界将需要大量的掌握大数据处理技术的人才。 为了紧跟全球大数据技术发展的浪潮，我国政府、学术界和工业界对大数据也予以了高度的 关注。
国务院《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》发布，大数据已上升为国家战略。数据驱动的大数据时代到来了，你准备好了吗？正所谓机不可失，失不再来！只有站在时代的前列，你才会更具竞争力！ 二、大数据就业方向 根据16年数联寻英发布的首份《大数据人才报告》，目前全国的大数据人才经济46万，未来3-5年大数据人才的缺口将高达150万，随着缺口逐渐放大，大数据人才的薪资将会水涨船高。大数据的应用也会逐渐在行业中扩散开来，由金融、通信、电商行业逐渐应用到其他领域。
中国大数据市场正处于高速发展期根据易观的报告能够发现目前已经处在大数据市场高速发展的尾巴，企业深度利用数据价值的意识迅速提高，数据资产管理成为热门概念，企业开始愿意通过数据交易进行变现，各种与大数据有关的政策及法律法规不断完善，市场成熟后，入行门槛恐怕会相应提高，现在抓住最后进入大数据市场的机会非常重要，一个人的选择有时候比努力更重要。
数据分析师面试常见问题
数据分析师面试常见的问题 随着大数据概念的火热，数据科学家这一职位应时而出，那么成为数据科学家要满足什么条件？或许我们可以从国外的数据科学家面试问题中得到一些参考，下面是77个关于数据分析或者数据科学家招聘的时候会常会的几个问题，供各位同行参考。 1、你处理过的最大的数据量？你是如何处理他们的？处理的结果。 2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目？你是如何对其结果进行衡量的？ 3、什么是：提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原则？ 4、什么是：协同过滤、n-grams, map reduce、余弦距离？ 5、如何让一个网络爬虫速度更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到一干净的数据库？ 6、如何设计一个解决抄袭的方案？ 7、如何检验一个个人支付账户都多个人使用？ 8、点击流数据应该是实时处理？为什么？哪部分应该实时处理？ 9、你认为哪个更好：是好的数据还是好模型？同时你是如何定义“好”？存在所有情况下通用的模型吗？有你没有知道一些模型的定义并不是那么好？ 10、什么是概率合并（AKA模糊融合）？使用SQL处理还是其它语言方便？对于处理半结构化的数据你会选择使用哪种语言？ 11、你是如何处理缺少数据的？你推荐使用什么样的处理技术？ 12、你最喜欢的编程语言是什么？为什么？ 13、对于你喜欢的统计软件告诉你喜欢的与不喜欢的3个理由。 14、SAS, R, Python, Perl语言的区别是？ 15、什么是大数据的诅咒？ 16、你参与过数据库与数据模型的设计吗？ 17、你是否参与过仪表盘的设计及指标选择？你对于商业智能和报表工具有什么想法？ 18、你喜欢TD数据库的什么特征？
大数据分析师
大数据分析师，啥时候该说Yes，啥时候该说No? 早在20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，就有“啤酒与尿布“的故事表现了大数据分析给企业带来的利益体现。这些年来大数据分析正在为企业带来巨大的变化。虽然越来越普遍，但数据分析中有些“YES”和“NO”却是必须遵循的。 YES!立体式分析 立体式分析即维度分析。产品数据挖掘应该在产品环境下从产品性能、市场需求、用户体验等方面切入分析。数据分析是带有商业性的，因此要立体性对于数据进行深层次整理分析，才能将各方面有价值的信息提炼出来对产品优化带来帮助。 YES!明确适用性 要注意每种统计分析方法的适用范围。许多分析方法对数据的要求很高，如果样本分布不符合要求，样本量数量不足，或存在大量伪样本，都将影响最后结果的正确性。譬如，我们经常要使用的因子分析、聚类分析，若样本量不足通过SPSS获得分析结果是没有任何意义的。 YES!正确整理数据库 在选择好分析方法分析数据时的同要按照要求整理数据库。错误的数据库格式对研究的弊处是显而易见的。在使用研究模型前，要考虑数据的适用性。同时，数据的合理转换也很重要。如在访问时经常提问出生年份而非年龄，这样可以避免误差。这样将收集到的数据进行转换也得到一样的结果。在计算时，我们还常整合几个变量成为一个或者另几个变量。 YES!分析数据可视化 大数据的体现往往是以海量的形式，而数据分析首先要整理，其次要分析。大数据的分析将能将普通的数字变成珍贵的信息，体现未来的趋势和相应的结果。一号店等企业使用大数据魔镜，将大数据可视化分析作为基础，建立起一体性的业务模型和产品，明确了顾客关系，提高了运营效率，运用数据规模化帮助企业规划。汉堡王通过Tableau系统让了解每天的业绩更便捷，为企业带来更大利润。 NO!轻视精准
BDA大数据分析师
三、填空题（共25题，单空每空1分，双空每空0.5分，共25分） 1、在Excel中，在单元格格式对话框中可以设置字体____________________。 2、在Excel,A列存放着可计算的数据,公式"=SUM(A1:A5,A7,A9:A12)"将对____________________个元素求和。 3、要选取A1和D4之间的区域可以先单击A1，再按住____________________键，并单击D4。 4、在工作表Sheetl中，设已对单元格A1、B1分别输入数据20、40，若对单元格C1输入公式"=A1>B1"，则C1的值为____________________。 5、在Excel中单元格的引用(地址)有____________________和绝对引用两种形式。 6、数组Array（3，3，6）是____________________维数组。 7、常量声明使用____________________语句，声明常量时，需要对其进行赋值，并且赋值后该值不能再被修改。 8、在VBA中主要有三种循环语句，分别是：____________________、_____、For Each···Next。 9、打开VBA编辑器的方法包括，选择“开发工具|Visual Basic编辑器”菜单或用____________________快捷键。 10、当用户在一个对象上按下然后释放鼠标键时，____________________事件发生。 11、运行R代码“M<-array(1:9,dim=c(3,3)); N <- diag(M);”后，N[2]显示为____________________。 12、设列表变量为“Lst<-list(name="Fred", wife="Mary", no.children=3, child.ages=c(4,7,9));”，Lst[[2]]返回值为____________________。
大数据分析师需要具备哪些条件
大数据分析师需要具备哪些条件 随着大数据的迅猛发展，大数据分析师也变得炎手可热。大数据分析师通过对数据的分析挖掘来影响企业的商业决策，为企业创造价值。 在国外，数据分析师已经开始在多个领域创造价值。而在国内，大数据的应用还处于萌芽状态，人才市场还不太成熟，正因为如此，很多公司会针对自己的业务类型和团队分工，给这群与大数据打交道的人一些新的头衔和定义：数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title，我们将其统称为“大数据工程师或“大数据分析师”。 那么大数据分析师到底需要什么样的条件，才能驾驭大数据这匹烈马以驰骋千里呢？ 相关学术背景 就BAT三家互联网大公司来说，对于大数据工程师的要求都是希望有统计学和数学背景的硕士或博士学历。缺乏理论背景的数据工作者，更容易进入一个技能上的危险区域(DangerZone)—一堆数字，按照不同的数据模型和算法总能捯饬出一些结果来，但如果你不知道那代表什么，就不是真正有意义的结果，并且那样的结果还容易误导你。 一定的计算机编码能力 实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据工程师的必备要素。举例来说，现在人们在社交网络上所产生的许多记录都是非结构化的数据，如何从这些毫无头绪的文字、语音、图像甚至视频中攫取有意义的信息就需要大数据工程师亲自挖掘。即使在某些团队中，大数据工程师的职责以商业分析为主，但也要熟悉计算机处理大数据的方式。 数据分析与处理工具 所谓工欲善其事必先利其器，大数据分析师想要准确的挖掘数据背后的价值并且将成果展示出来，就必须要有实用可靠的工具。如果仅靠人力分析这种落后的方式本身就违反了大数据发展所代表的社会进步性和先进性。现在有许多大数据分析工具能从各个方面帮助大数据分析师完成工作，比如大数据魔镜，其丰富的可视化功能不仅是大数据分析师的数据挖掘利器，也是普通大众了解和参与大数据的桥梁。 目前，国内的大数据行业发展已从理论步入实践，数据分析师也会越来越受到关注。在大数据分析工具方面，更多更强的功能也亟需开发出来。
CDA大数据分析师 学习心得
人大经济论坛CDA大数据分析师培训学习心得 CDA 大数据分析师的课程让我对“大数据”这个概念有了更为具体的认识。以往对于“大数据”，我的认知还是仅仅停留在概念层面上。而上完课后，尤其是了解如何搭建Hadoop 平台以及其生态环境之后，“大数据”这个概念终于落地了。 Hadoop的核心框架是Hdfs和MapReduce。Hdfs是分布式文件系统，其主要作用是存储及读取数据。而MapReduce实际上是Hadoop工作的核心思想。任何想要在Hadoop集群上完成的算法都必须基于MapReduce的思想实现。因此，我认为想要学习Hadoop，其核心在于充分理解MapReduce。而同时，MapReduce的理解也是理解大数据分析思想的关键，即如何将庞大的数据分解成可以进行操作的小数据集。 人大经济论坛Hadoop大数据分析师课程大致可分为如下几个部分(阐述并不是按照时间顺序，而是按照个人对于这个课程的理解)。第一部分是原理及背景的讲解：个人认为，这一部分其实是重点，因为涉及到了大数据分析的核心，也包括了Hadoop的运行原理。例如1.0版本与2.0版本的差异，其核心在于2.0版本增加了独立的资源管理器Yarn，这极大的提升了Hadoop处理海量数据时的效率；第二部分是搭建平台:从最初的单机模式，至伪分布模式，到最终的集群模式。这部分内容中核心的部分是如何写好配置文件，在这里课程中也会涉及到核心参数的介绍，这对于理解Hadoop平台及今后自己如何配置Hadoop集群模式都是十分有用的；第三部分是Mahout的介绍: Mahout是建立在Hadoop平台上的软件，其中集成了许多很有用的算法。这些算法往往不是十分前沿的，但在处理海量数据时往往可以显现出强大的作用。课程中对于Mahout的讲解也是十分仔细的，因为它是目前最为常用且方便的分析海量数据的软件；第四部分是Java培训: 由于Hadoop是由Java编写的，因此对于自己想编写MapReduce的学员，这部分内容其实是十分关键的。因为我认为想真正成为一个大数据分析师，仅仅会用Mahout上现成的算法是远远不够的。修改已有的算法甚至是构造新算法都是一个想真正进入这一行业的从业人员所必需的。课程中也会涉及到怎样在源文件中修改MapReduce程序，从而实现自带的算法所不具有的功能。从这一点上也体现了课程的深度；第五部分是对Hadoop整体生态环境的介绍，介绍并在Hadoop平台上搭载了如Hive, HBase等等常用的应用。对于其优劣势也有较为详细的介绍，例如Hive可以利用HQL语句进行数据库操作，便于那些熟悉SQL语句的DB管理人员操作。而HBase是一种面向列的数据库，使得查询及插入数据更高效。相较于Hive，HBASE显然更适用与海量数据的管理。这些对于Hadoop整体生态环境的介绍体现了课程一定的广度。 总体来讲，人大经济论坛hadoop大数据分析师培训课程，无论是课程内容的深度和广度，还是课程的教学质量，都是完美的，学完本人受益匪浅，通过最短的时间使自己快速进入到大数据分析的领域中。八天的培训中，最让我感动的是培训老师的认真负责的态度。课程中每一步骤都由老师一对一，手把手指点，耐心程度让人点赞。这样的教学方式保证能让每个学员都能跟上进度，有些入门级的同学当然问得更多些，老师也能一一解答，相信他们的收获比我更多。 人大经济论坛CDA大数据分析师第二期课程学员
大数据分析师究竟是干什么的
【甘肃大数据培训】大数据分析师究竟是干什么的！ 全民大数据的时代里，产生了一个新的职业。大数据分析师。那么什么是大数据分析师呢？大家都是知其然而不知其所以然。相信大家都会很好奇在大数据培训之后，我们的工作内容是什么吧。我们可能会去到的公司。那么，科多现在就带你一起，走进大数据分析师的世界。 现代生活中的我们，无时无刻不在产生着大量的数据，从咱们睁开眼洗漱的那一刻起就已经有数据开始产生并被记录。一直到晚上咱们关灯正式休息。可以毫不夸张的说，现代社会就是一个大型的数据库，咱们每个人都是一个数据源。每天咱们产生的数据被分类汇总到各类数据库中。当千千万万个我们这些数据源产生的千千万万的数据分类汇总到一起那就是大数据。而大数据分析师的工作内容。就是使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。 那么大数据分析师与传统的数据分析师之间有什么区别呢？数据分析可谓由来已久，举例说明一下。帐房先生在某种意义上讲也可以称之为数据分析师，分析着往来帐务、应收、支出等，传统的数据分析师只是基于自身数据的统计而已。所以相较于传统的数据分析师来说，大数据分析师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。 而现在大数据的发展深受国家和企业的重视，大数据的相关产业的发展也是成井喷式爆发。但是大数据的人才缺跟不上大数据产业发展的步伐。按照对于各大招聘网站的大数据统计，我国大数据人才的缺口在150万左右。大数据人才的平均薪酬也在15K左右，即便是实习生也是6K到8K.。国家和企业也越来越重视大数据培训，意在搭建自己的大数据团队。 在成都，科多大数据作为国家工信部大数据授权的人才培养基地、工信部大数据工程师授权认证中心中国智慧城市大数据技术创新联盟副理事长单位。成都
数据分析师的必备五大素质
数据分析师（CPDA)的必备五大素质作为一名优秀的项目数据分析师（CPDA）不仅仅要懂得如何实际处理、运用数据，还需要良好的沟通交流能力、团队合作精神、文字语言表达能力、较好的逻辑分析能力，甚至还应该具备独立的产品策划开发能力、项目管理及商务沟通能力等。 借用一位数据分析牛人总结过的话来说，数据分析师一定要懂点战略，才能结合商业；一定要漂亮的presentation，才能buying；一定要有global view，才能打单；一定要懂业务，才能结合市场；一定要专几种工具，才能干活；一定要学好，才能有效率；一定要有强悍的理论基础，才能入门；一定要努力，才能赚钱；最重要的：一定要务实，才有reputation。 下面让我们来谈谈一名合格的数据分析师必备的基本一些基本能力和素质： 1、严谨负责的态度 当下的数据俨然之多之大，时常让人无从下手、头昏脑胀，但不可因此就以随便忽悠的心态处理数据，只有本着严谨负责的态度，才能确保数据的客观性与准确性。对于一个专业的数据分析师来说，数据是用来尊重的，不是用来随便玩玩的。 在企业里，数据分析师无疑充当着“医生”的角色，通过对企业运营数据的分析，来为企业寻找症结及问题所在，从而使企业大大小小的弊端得到改正、改善。 如果一名数据分析师不具备严谨、负责的态度，受其他因素影响而更改或大意处理数据，隐瞒企业存在的问题，对企业的发展是非常不利的，甚至会造成严重的后果。因此，数据分析师必须保持中立立场，客观评价企业的发展，以数据作为事实，为决策层提供有效、正确的参考依据。 不管任何情况下，都能持守严谨负责态度的数据分析师才真正值得企业与客户的信任，才算得上一名合格的分析行业从业者。 2、持久强烈的好奇心 在数据分析师的脑子里，应该充满着无数个“为什么”，为什么是这样的结果，而不是那样的结果，导致这个结果的原因是什么，为什么结果不是预期的那样等等。这一系列的问题都需要在进行数据分析时提出来，并且通过数据分析，给自己一个满意的答案。只有在这样强烈好奇心的推动下，隐藏在数据内部的真相才能被积极主动地发现和挖掘出来。 并且，数据分析师的好奇心必须是持久的。若仅仅满足于当下的问题，没有刨根问底的精神，就会很容易、轻易地下结论，而这种结论的正确率往往并不高。进行数据研究时，只有不断抛出新的问题，对数据进行敏感而持久的研究，才能优化甚至彻底颠覆自己原建的模型。
大数据就业方向和岗位
2017年，大数据从概念走向落地；2018年，中低端IT工程师将加快向大数据的过渡。2019年，大数据产业从业人员46万人，人才缺口高达150万人，企业争夺大数据人才直接进入白热化阶段。因此，对于那些想要零基础上学习IT 技术的人来说，直接选择学习大数据技术是符合趋势和就业需求的选择。 目前，大数据的主要就业方向有三个：数据分析、系统研发、应用开发。它们的基本职位是大数据分析工程师、大数据系统开发工程师和大数据应用开发工程师。 对于求职者来说，大数据只是所从事事业的一个方向，而职业岗位则是决定做什么事。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门工作岗位。 一、ETL研发 企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。 二、Hadoop开发 随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。 三、可视化工具开发 可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，有可视化开发工具自动生成相关应用软件，轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。 过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。 四、信息架构开发 大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需
要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。 五、数据仓库研究 为方便企业决策，出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务，指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。 六、OLAP开发 OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。 七、数据科学研究 数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。 八、数据预测分析 营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。 九、企业数据管理 企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。 十、数据安全研究 数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。 以上就是全部内容，希望对大家有所帮助，感谢您的阅读！
最常用的四种大数据分析方法
最常用的四种大数据分析方法 本文主要讲述数据挖掘分析领域中，最常用的四种数据分析方法：描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。 当刚涉足数据挖掘分析领域的分析师被问及，数据挖掘分析人员最重要的能力是什么时，他们给出了五花八门的答案。 其实我想告诉他们的是，数据挖掘分析领域最重要的能力是：能够将数据转化为非专业人士也能够清楚理解的有意义的见解。 使用一些工具来帮助大家更好的理解数据分析在挖掘数据价值方面的重要性，是十分有必要的。其中的一个工具，叫做四维分析法。 简单地来说，分析可被划分为4种关键方法。 下面会详细介绍这四种方法。 1.描述型分析：发生了什么？ 这是最常见的分析方法。在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。 例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。了解客户的地理信息，就是描述型分析方法之一。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。 2.诊断型分析：为什么会发生？ 描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心。 良好设计的BI dashboard能够整合：按照时间序列进行数据读入、
特征过滤和钻取数据等功能，以便更好的分析数据。 3.预测型分析：可能发生什么？ 预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点，这些都可以通过预测模型来完成。 预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。 在充满不确定性的环境下，预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。 4.指令型分析：需要做什么？ 数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对发生了什么、为什么会发生和可能发生什么的分析，来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下，指令型分析不是单独使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。 例如，交通规划分析考量了每条路线的距离、每条线路的行驶速度、以及目前的交通管制等方面因素，来帮助选择最好的回家路线。 结论 最后需要说明，每一种分析方法都对业务分析具有很大的帮助，同时也应用在数据分析的各个方面。