大数据分析师，顾名思义，就是利用大数据技术和方法来进行数据分析的专业人士。大数据分析师的工作，可以从以下几个方面来理解：

大数据分析师的目标：大数据分析师的目标是利用海量、多样、快速变化的数据，为企业或组织提供有价值的洞察、建议、解决方案，帮助他们优化业务流程、提升运营效率、创造竞争优势、增加收入或降低成本等。

大数据分析师的流程：大数据分析师的流程一般包括以下几个步骤：明确分析需求，获取和处理数据，分析和建模数据，可视化和呈现数据，评估和优化数据。这个流程与一般的数据分析流程基本相同，但是在每个步骤中，都需要运用大数据技术和方法来应对数据的规模、复杂度、速度等挑战。

大数据分析师的技能：大数据分析师的技能主要包括以下几类：大数据技术，如 Hadoop、Spark、Hive 等分布式计算框架和平台，以及 NoSQL、MongoDB 等非关系型数据库；编程语言，如 Python、R、Java、Scala 等，用于实现数据处理、分析、建模等功能；统计学和机器学习，如回归、分类、聚类、关联规则、推荐系统等理论和模型，用于从数据中挖掘规律和价值；数据可视化，如 Tableau、Power BI 等工具，用于将数据以图形化的方式展示和传达；业务知识，如行业背景、市场环境、竞争对手等信息，用于结合业务需求和场景进行有针对性和实际意义的数据分析；沟通能力，如逻辑思维、表达能力等技巧，用于与各种不同的人员进行有效的沟通和协作。

大数据分析师的发展：大数据分析师的发展方向可以有以下几种：专家型，即深入研究某个领域或行业的大数据分析方法和应用，成为该领域或行业的权威人士；管理型，即负责管理一个大数据分析团队或部门，制定大数据分析战略和规划，协调各个项目和资源；创新型，即利用大数据技术和方法创造新的产品或服务，解决新的问题或满足新的需求。