从大数据的技术链来看,数据分析是其中的重要一环,也是目前大数据价值化的核心环节,所以很多人也把大数据就理解为数据分析了。虽然数据分析比较重要,但是在大数据时代,要想学习数据分析也需要掌握一系列大数据技术,包括大数据平台知识、统计学知识和机器学习知识。
从岗位划分上来看,大数据领域目前的岗位主要集中在三个领域,分别是大数据开发岗、大数据分析岗和大数据运维岗位,目前大数据开发岗的人才缺口相对比较大,所以目前很多大数据方向的研究生也会选择开发岗,虽然大数据分析岗位也不少,但是岗位竞争还是非常激烈的,很多博士研究生也比较愿意选择分析岗(算法岗)。
从知识结构上来看,学习大数据分析和学习大数据开发还是有区别的,大数据开发比较侧重程序设计能力,而数据分析则比较侧重算法知识的学习和运用,目前很多团队也要求算法工程师要具备一定的编程能力。
最后,学习数据分析对于数学基础的要求相对比较高,所以如果数学基础比较薄弱,可以考虑一下开发方向和运维方向。
研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。