大数据分析需要会什么

大数据分析是一个高度技术化的域，需要具备广泛的技能，包括：
1. 程语言
Python
R
Java
Scala
SQL
2. 数据处理工具
Hadoop
Hive
Spark
Pig
Kafka
3. 统计和机器学习
统计学原理、概率论
机器学习算法（监督学习、无监督学习）
线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林
4. 数据可化
Tableau
Power BI
QlikView
D3.js
5. 云计算
AWS（Amazon Web Services）
Azure（Microsoft Azure）
Google Cloud
阿里云
6. 数据库系统
关系型数据库（MySQL、PostgreSQL）
NoSQL 数据库（MongoDB、Cassandra）
7. 分布式系统
分布式计算的原理和技术
分布式存储系统（HDFS、Cassandra）
8. 软件工程
敏捷开发方法
版本控（Git）
9. 行业知识
对业务域的理解
理解数据分析在特定行业的应用
10. 沟通和演示技巧
有效地传达分析结果和见解
创建引注目的数据可化
额外的技能
除了核心技能外，还有一些额外的技能对于大数据分析师很有价值：
域特定知识（例如医疗保健、金融、零售）
敏锐的商业脑
强大的问题解决能力
批判性思维
数据素养
团队合作能力