对数据分析的经典理解无法跟上大数据的出现。该技术对于庞大的非结构化和结构化信息至关重要。
尽管分析部分保持不变，但许多开发人员都在导航关系数据库管理系统上遇到困难。如果您试图将自己的职业建设为大数据分析师，那么您必须了解以下五种能力。
1.程式设计
传统的信息分析师不应该成为一个经验丰富的程序员。但是，庞大的数据分析师必须精通沟通。造成这种情况的最重要原因是大数据的开发阶段。标准过程放在庞大的复杂数据集上，这是庞大的数据分析人员需要照顾的。为了每天处理大量的个性化设置，大数据分析师应该掌握编程。建议查找例如以下语言：R，Python，Java，C ++，Ruby，SQL，Hive，SAS，SPSS，MATLAB，Weka，Julia，Scala。
2.数据仓库
所有信息和非关系数据库流程的专业知识对于大型信息分析师而言至关重要。非关系数据库包括-Mysql，Oracle，DB2。非关系数据库的情况包括NoSQL，HBase，MongoDB，CouchDB。 HDFS，包括Cassandra和Teradata。
3.计算框架
对计算框架的简单理解和实践理解非常容易地转变为庞大的数据分析人员。像Apache Spark，Apache Storm，Apache Flink，Apache Samza，经典MapReduce以及Hadoop这样的框架对于获得庞大的信息专家也非常关键。
4.定量技能
编程使您可以精确地执行您必须要做的事情。定量技能将使您能够擅长大型信息分析。要从大量信息开始，您必须了解多变量演算，矩阵和线性代数。对概率和数据的基本了解只是为了获得一名庞大的信息分析师。每个海量数据分析师所需的中心组织技能是数值分析和数值分析。
5.了解成果和业务
庞大的数据专家处理的信息研究与关键的决策制定有关。对公司及其结果的了解，对于获得庞大的数据分析师从业人员至关重要。领域意识可以放大专业人士的见解的影响。大量的数据分析师可能会根据他们的业务经验来确定重要的机会和风险。