大数据培训之后的就业岗位有大数据分析师、大数据挖掘工程师、大数据开发师等。当然在不同的就业的岗位，所学的技能是有所差别的。
    在大数据培训当中，大数据分析师需要学什么呢？
    1、数据挖掘技术
     在刚踏入大数据这行的时候，我们会有直观的感觉就是数据挖掘和数据分析十分相像，随着我们工作的逐渐深入，在挖掘与分析两个细分领域我们能体会出有明显的差别。数据挖掘涉及到的算法和模型是相当多的，比方说可视化技术、神经网络、支持向量机算法及K平均算法等。
     2、数据分析技术
     数据分析在整个大数据分析师的学习生涯里是一个具有挑战性的工作，因为行业的不同，所涉及到的业务就会差别较大。对于初级的数据分析师而言，会使用数据分析工具制作简单的图表，结合数据得出一定的结论是必要的。而对高级数据分析师而言，更要有缜密的思维和逻辑，能够洞察数据中存在的问题并提出行之有效的观点，这就需要对业务理解得更加深刻。
      3、统计学知识
      一提到概率论和统计，很多朋友都联想到了高等数学，其实就互联网的数据分析现状来说，对于统计理论这块不需要做到太深入复杂的研究，还是要在实践中去印证更为重要。
      4、数据分析软件的使用
      软件从易到难分别有Excel、Spass和SAS。通常作为初级的数据分析师，会使用SQL进行查询，编写Hadoop和Hive很有必要;另外，会使用Python可以在工作中起到事半功倍的效果。利用好工具和软件循序渐进，对数据进行一步步清洗和整理，最终得到一个明确的结果。
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