1、大数据分析师作为当今热门专业，其学习内容主要包括以下方面：首先，需具备应用数学、统计学、数量经济学的专业基础，通常要求本科或工学硕士水平的数学知识。其次，至少应熟练掌握一种数据分析软件，如SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等。第三，数据库开发技能也必不可少，至少能够使用Acess等工具进行数据库建设。
2、机器学习是大数据分析的核心组成部分，它使计算机能够通过数据自动学习和改进性能。作为大数据分析师，需要掌握基本的机器学习算法（如线性回归、决策树、聚类和神经网络）以及相关的库（如scikit-learn、TensorFlow和Keras）。
3、作为大数据分析的基础，数学和统计学知识是必不可少的。这包括概率论、线性代数、描述性统计、推断性统计等。这些基础知识能帮助数据分析师理解和处理数据，以及构建有效的分析模型。 编程语言与工具 掌握至少一种编程语言（如Python、R或Java）对于大数据分析至关重要。
4、大数据分析师需要学数据分析技能，编程语言如Python和SQL等，数据处理和分析工具的使用，以及商业知识。数据分析技能 大数据分析师的核心技能是数据分析。他们需要掌握数据收集、处理、分析和解读的能力。
大数据分析师的薪资水平与地域和经验紧密相关。一线城市的需求最为旺盛，全国平均工资约为2万元，年薪可达15万至20万。数据分析职业主要集中在北上广深和杭州，北京的需求量位居全国第一。数据分析工作机会多，竞争压力大，因此在这些城市求职可能更具挑战性。经验是影响薪资的关键因素。
大数据岗位有很多种，比较常见的有大数据开发工程师、大数据算法工程师、大数据分析工程师等。其中开发工程师的工资最高，在2W左右；算法工程师的工资在5W到2W；分析工程师的工资在1W到5W。
美国发达城市的大数据分析师年均薪资高达15万美元，国内顶尖互联网公司的大数据分析师薪酬通常比同级别职位高出20%至30%，企业对此类人才极其重视。根据国内某大型招聘平台的统计，数据分析师的平均薪资为9724元，基于1139个样本。
根据国内某知名招聘平台的数据，大数据分析师的平均薪酬为9724元（基于1139份样本），而在北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都和长沙等主要城市，对大数据分析师的需求量很大，这表明大数据分析领域具有良好的发展前景。
Cloudera认证大数据分析师（CCADataAnalyst）：此证书通过认证考生在Hadoop和Hive等数据处理技术方面的能力，对大数据处理和分析有深入理解。 Hortonworks认证数据分析师（HDPCA）：通过HDPCA认证，考生将展示其在Hadoop生态系统中的专业知识，包括HDFS、MapReduce、YARN和Hive等技术。
对于大数据分析师而言，考取相关证书能有效提升专业能力与职业竞争力。以下是一些推荐的证书：数据科学家认证（DASCA）：此证书旨在认可具备数据科学专业素养和技能的专家，涉及数据建模、分析与机器学习等核心领域。
大数据分析师需考取的证书包括Cloudera认证大数据分析师（CCADataAnalyst）和Hortonworks认证数据分析师（HDPCA）。这些认证展示了分析师掌握的大数据处理与分析技能，是行业认可的专业证明。
1、大数据分析师需掌握数据挖掘、数据清洗、数据可视化、统计学、机器学习、数据库管理技能。应熟练使用Python、R编程语言，了解Hadoop、Spark等工具，掌握SQL数据库操作，具备数理统计与分析思维基础。需不断学习新方法与工具，关注行业趋势，具备沟通与团队合作能力，以高效协作完成数据分析项目。
2、机器学习是大数据分析的核心组成部分，它使计算机能够通过数据自动学习和改进性能。作为大数据分析师，需要掌握基本的机器学习算法（如线性回归、决策树、聚类和神经网络）以及相关的库（如scikit-learn、TensorFlow和Keras）。
3、作为大数据分析的基础，数学和统计学知识是必不可少的。这包括概率论、线性代数、描述性统计、推断性统计等。这些基础知识能帮助数据分析师理解和处理数据，以及构建有效的分析模型。 编程语言与工具 掌握至少一种编程语言（如Python、R或Java）对于大数据分析至关重要。