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。