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数据从业者应该掌握的技术栈

1、精通python

用行话来说：人生苦短，我用Python。

这句话的表面意思是说，如果你想工作更轻松，就选择Python。我同意这句话，但我认为，还是应该理解它的更深层次的含义。也就是说，你必须不断更新你的知识体系才能很好地使用Python。

很多在数据分析行业工作了8年、10年的人，都还不能说自己精通Python。充其量，是一个熟悉Python语法、函数、模块、和一些面向对象等知识的人。

如果你想成为一名合格的数据人，你必须考虑哪些问题可以通过Python扩展来解决。

另外，像Pandas和SQL，它们之间有什么区别?其实它们在数据处理的方式上几乎是一样的，只是提供了、方便地处理数据的功能和方法。如果你想实际解决问题，你可以将它与Python一起使用。这就是为什么Python经常被认为是处理数据分析的较有效方法之一。

2、数据架构

对于一些新手来说，他们可能对Hive SQL有一定的了解，但是如果你真的想问他Hive相关的问题，他们可能什么都回答不了。这是因为他们的技术并不扎实。如果想在这个行业长期发展，就必须对数据架构有更深入的了解。

简单地说，Hive是一个开源数据仓库工具，主要用于存储和处理海量结构化数据。它存储在HDFS中并使用Map Reduce计算。虽然很多数据工作并不要求你精通HDFS和Map Reduce等高难度技术。但是，到较后，我们还是需要了解一些东西，了解一些基础知识的，这对我们做数据挖掘、数据分析和算法很有帮助。

尤其是进阶阶段，掌握这些高难度的工具，不仅会大大提高你的面试通过率，还能让你轻松实现财务自由。

3、数据挖掘模型

笔者认为，当今社会互联网行业如此发达，年轻人的思维方式和待人方式几乎与过去完全不同。那些思想活跃、愿意学习的年轻人正逐渐被全社会认可。

在这种情况下，对于转行或职场新人来说，无疑是一个很好的机会。所以，希望打算转行数据分析行业的年轻人，可以多花点时间在技术上探索和学习上。例如，数据挖掘是一个很好的内容。

我们都知道，有些业务场景下的任务是很难通过简单的比较和交叉分析来解决的，比如分类、预测、文本挖掘等，这就是技术发挥作用的地方。

当数据量大时，我们很难对用户的情感、观点等进行一一分析，但我们可以利用文本挖掘的方法，准确的提取出用户的观点、主题和情感分析，从而完成我们的任务。这个技术有难度，但是学会了会对你的涨薪非常有帮助。

大数据分析师的就业方向

1、成为数据技能超强的产品经理

产品经理的工作非常综合，既考验创意创新，也需要对用户行为和产品的逻辑进行深入的研究，经验丰富的数据分析师往往视野开阔，容易站在宏观层面去思考内在的联系。数据分析师有好的产品感觉。以超强的数据分析能力作为背书，向产品经理发展，思维方式的优势，很容易让一个对数据敏感的产品经理脱颖而出。

2、成为管理或战略决策者

事实上，除了公司高层，数据分析师是可以站在高处俯视全局的人。一家互联网公司的各项工作，几乎都可以在数据上直观体现出来。强大的分析和思辨能力，使数据分析师拥有鹰一般的眼睛。深度参与公司的管理和商业行为，成为一个谋划者甚至决策者，是数据分析师可以上演的逆袭。