數(shù)據(jù)存取分為存儲(chǔ)和提取兩個(gè)部分。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，大數(shù)據(jù)分析師需要清楚數(shù)據(jù)存儲(chǔ)內(nèi)部的工作機(jī)制和流程，最核心在于，知道原始數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上需要經(jīng)過(guò)哪些處理，最后得到了怎樣的數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)提取，大數(shù)據(jù)分析師先要具備數(shù)據(jù)提取能力。第一層是從單張數(shù)據(jù)庫(kù)中按條件提取數(shù)據(jù)的能力;第二層是掌握跨庫(kù)表提取數(shù)據(jù)的能力;第三層是優(yōu)化SQL語(yǔ)句，通過(guò)優(yōu)化嵌套、篩選的邏輯層次和遍歷次數(shù)等，減少時(shí)間浪費(fèi)和資源消耗。

　　3.數(shù)據(jù)挖掘：

　　在這個(gè)階段，大數(shù)據(jù)分析師要掌握，一是數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)基本原理和常識(shí);二是熟練使用一門數(shù)據(jù)挖掘工具，Python或R都是可選項(xiàng);三是需要了解常用的數(shù)據(jù)挖掘算法以及這些算法的應(yīng)用場(chǎng)景和優(yōu)劣性。

　　4.數(shù)據(jù)分析：

　　數(shù)據(jù)分析相對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘而言，更多的是偏向解讀，當(dāng)數(shù)據(jù)挖掘算法得出結(jié)論后，如何解釋算法在結(jié)果、可信度、顯著程度等方面對(duì)于業(yè)務(wù)的實(shí)際作用。

　　5.數(shù)據(jù)可視化：

　　數(shù)據(jù)可視化要求大數(shù)據(jù)分析師除遵循各公司統(tǒng)一規(guī)范原則外，具體形式還要根據(jù)實(shí)際需求和場(chǎng)景而定。數(shù)據(jù)可視化永遠(yuǎn)輔助于數(shù)據(jù)內(nèi)容，有價(jià)值的數(shù)據(jù)報(bào)告才是重中之重。

　　通過(guò)以上介紹你了解大數(shù)據(jù)要學(xué)哪些內(nèi)容了么?如果論技術(shù)，大數(shù)據(jù)往往還要掌握計(jì)算機(jī)編程、有一定的數(shù)學(xué)能力、一定的英語(yǔ)能力，以及相關(guān)技術(shù)比如Java、MySQL、Maven、Git、OpenResty、Linux、Shell等等。如果你想?yún)⒓?a href="http://m.fengjieshuijing.cn/big_data/" target="_blank">大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程，歡迎咨詢千鋒教育！