1.熟練掌握Linux常用命令，能勝任基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)運維工作
2.熟練掌握SQL語法，熟悉MySQL數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化
3.掌握Java 核心編程，具備大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)能力
4.掌握Hadoop/spark生態(tài)核心技術(shù)，可根據(jù)需求完成離線或?qū)崟r大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)任務(wù)
5.掌握Python核心編程，完成數(shù)據(jù)預(yù)處理、可視化的代碼編寫
6.掌握數(shù)據(jù)挖掘核心技術(shù)，勝任數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位

"1章大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)-Java核心編程
2章大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)-關(guān)系型數(shù)據(jù)庫
3章大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)-Linux操作系統(tǒng)
4章大數(shù)據(jù)核心技術(shù)-Hadoop
5章大數(shù)據(jù)核心技術(shù)-Hive
6章大數(shù)據(jù)核心技術(shù)-Spark
7章大數(shù)據(jù)核心技術(shù)-Flink
8章大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)綜合大型項目"

1. 業(yè)務(wù)能力
只要在實踐領(lǐng)域中做過數(shù)據(jù)分析，你就會明白在任何分析中最重要的是業(yè)務(wù)能力。學(xué)習(xí)和掌握業(yè)務(wù)知識，需要深厚的積累。一個開發(fā)業(yè)務(wù)專家，背后積累的經(jīng)驗遠遠超過掌握的基本技能。所以，想要成為更好的數(shù)據(jù)分析師，需要更深層次的思考和總結(jié)，否則只停留在表層。
例如，使用以前的分析報告和示例案例進行研究，如果不理解，就提出問題，這是一個漸進的過程。然而，這需要時間和行業(yè)的沉淀。數(shù)據(jù)分析師不斷改進的能力就是有效提高業(yè)務(wù)知識的方式。
2.思考能力
數(shù)據(jù)一直都存在，但是它不能說話，所以數(shù)據(jù)分析師不僅要基于業(yè)務(wù)能力的理解，學(xué)會推理和分析、發(fā)現(xiàn)、快速定位關(guān)鍵屬性之外，還要懂得開發(fā)自己的創(chuàng)新觀點，沒有思維邏輯數(shù)據(jù)分析是非常糟糕的。形成獨特的見解，是來自于個人的不斷學(xué)習(xí)和思考，在這里學(xué)習(xí)更強調(diào)跨領(lǐng)域和專業(yè)，思考更強調(diào)思維習(xí)慣。
思考本身是一種實踐，它可以是你的知識更深入和系統(tǒng)的運用。在某種程度上，“數(shù)據(jù)分析”從來不是一個“數(shù)據(jù)分析”本身，而是通過“數(shù)據(jù)分析”和表象來加深理解、思考和判斷。
3.溝通能力
數(shù)據(jù)分析貫穿整個行業(yè)鏈，數(shù)據(jù)、技術(shù)、業(yè)務(wù)等等，跨越的過程很長，我們需要面對各種各樣的工作，遇到不同的角色，不同的語言時，如果沒有數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)的橋梁，那么溝通起來就顯得很困難。
與此同時，聽取別人的意見，尤其是明智的意見，它可以幫助你找到另一條出路，減少犯錯誤的可能性。
4.數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)能力
數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)有一個不好的現(xiàn)象，比如你在看一個案例的時候，往往接觸到的只是數(shù)據(jù)的局部。因此，視野是有限的，在大多數(shù)的公司中，許多數(shù)據(jù)分析師實際上缺乏全局數(shù)據(jù)視圖，因為他們不知道有多少數(shù)據(jù)。
當然，大多數(shù)數(shù)據(jù)分析師可能不需要進行系統(tǒng)的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，這是在實踐中已經(jīng)習(xí)慣的事情，但是自頂向下的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)方法將為你提供更好的基礎(chǔ)和更全面的數(shù)據(jù)視圖。