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数据分析师的三个等级的意思是：

CDA Level I ：业务数据分析师

就是指互联网、电信、政府等行业领域前端业务人员；或者是从事市场、咨询、BI、管理、财务、数据分析等职位业务人员；也可能是一些非统计、计算机专业背景零基础入行和转行就业人员。

CDA Level II：大数据分析师

有着一年以上数据分析岗位工作经验，或者是通过CDA Level Ⅰ认证。就是专指政府、电信、零售、电商、医学等行业专门从事数据分析与云端大数据的人员。

CDA Level III：数据科学家

有着三年以上数据分析岗位工作经验，或者是通过任意一门CDA Level II认证的。就是专指政府、电信、零售、互联网、电商、医学等行业数据分析的资深人员。

如果想要考取数据分析师资格证，可以到CDA数据分析认证中心咨询一下。 CDA考试遍布全国，旨在加强全球范围内科学化、专业化、体系化的大数据及数据分析人才队伍建设， 进一步提升数据分析师的职业素养与能力水平，促进数据科学行业应用的高质量持续快速发展。

数据分析与大数据有什么关系?

1、数据分析师。数据分析师 是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。

作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。

2、 数据架构师。

数据架构师是负责平台的整体数据架构设计，完成从业务模型到数据模型的设计工作 ，根据业务功能、业务模型，进行数据库建模设计，完成各种面向业务目标的数据分析模型的定义和应用开发，平台数据提取、数据挖掘及数据分析。

从事数据架构师这个职位，需要具备较强的业务理解和业务抽象能力，具备大容量事物及交易类互联网平台的数据库模型设计能力，对调度系统，元数据系统有非常深刻的认识和理解，熟悉常用的分析、统计、建模方法，熟悉数据仓库相关技术，如 ETL、报表开发，熟悉Hadoop，Hive等系统并有过实战经验。

3. 数据挖掘工程师

一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业人员。这些知识可用使企业决策智能化，自动化，从而使企业提高工作效率，减少错误决策的可能性，以在激烈的竞争中处于不败之地。

成为数据挖据工程师需要具备深厚的统计学、数学、数据挖掘理论基础和相关项目经验，熟悉R、SAS、SPSS等统计分析软件之一，参与过完整的数据采集.整理.分析和建模工作。.具有海量数据下机器学习和算法实施相关经验，熟悉hadoop，hive，map-reduce等。

4. 数据算法工程师

在企业中负责大数据产品数据挖掘算法与模型部分的设计，将业务场景与模型算法进行融合等；深入研究数据挖掘模型，参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估，支持产品研发团队模型算法构建，整合等；制定数据建模、数据处理和数据安全等架构规范并落地实施。

需要具备的知识有：扎实的数据挖掘基础知识，精通机器学习、数学统计常用算法；熟悉大数据生态，掌握常见分布式计算框架和技术原理，如Hadoop、MapReduce、Yarn、Storm、Spark等；熟悉Linux操作系统和Shell编程，至少熟悉Scala/Java/Python/C++/R等语言中的一种编程；熟悉大规模并行计算的基本原理并具有实现并行计算算法的基本能力。

5、数据产品经理。

数据平台建设及维护，客户端数据的分析，进行数据统计协助，数据化运营整理、提炼已有的数据报告，发现数据变化，进行深度专题分析，形成结论，撰写报告；负责公司数据产品的设计及开发实施，并保证业务目标的实现；进行数据产品开发。

需要具备的技能有：有数据分析/数据挖掘/用户行为研究的项目实践经验 ；有扎实的分析理论基础，精通1种以上统计分析工具软件，如SPSS、SAS，熟练使用Excel、SQL等工具； 熟悉SQL/HQL语句，工作经历有SQL server/My SQl等的优先 ；熟练操作excel，ppt等办公软件,熟练使用SPSS、SAS等统计分析软件其中之一 ；熟悉hadoop集群架构、有BI实践经验、参与过流式计算相关经验者加分 ；熟悉客户端产品的产品设计、开发流程 。

6、Hadoop运维工程师

你需要具备的技术知识：平台大数据环境的部署维护和技术支持， 应用故障的处理跟踪及统计汇总分析，应用安全、数据的日常备份和应急恢复。

7、Hadoop开发工程师

Hadoop是一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架， 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。所以说Hadoop解决了大数据如何存储的问题，因而在大数据培训机构中是必须学习的课程。

Hadoop开发工程师需要具备的技术：基于hadoop、hive等构建数据分析平台，进行数据平台架构设计、开发分布式计算业务，应用大数据、数据挖掘、分析建模等技术，对海量数据进行挖掘，发现其潜在的关联规则，对hadoop、hive、hbase、Map/Reduce相关产品进行预研、开发，Hadoop相关技术解决海量数据处理问题、大数据量的分析， Hadoop相关业务脚本的性能优化与提升，不断提高系统运行效率。

8、大数据可视化工程师

随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势，再到阿里云推出县域经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。

什么是大数据分析师

从大数据的技术链来看，数据分析是其中的重要一环，也是目前大数据价值化的核心环节，所以很多人也把大数据就理解为数据分析了。虽然数据分析比较重要，但是在大数据时代，要想学习数据分析也需要掌握一系列大数据技术，包括大数据平台知识、统计学知识和机器学习知识。

从岗位划分上来看，大数据领域目前的岗位主要集中在三个领域，分别是大数据开发岗、大数据分析岗和大数据运维岗位，目前大数据开发岗的人才缺口相对比较大，所以目前很多大数据方向的研究生也会选择开发岗，虽然大数据分析岗位也不少，但是岗位竞争还是非常激烈的，很多博士研究生也比较愿意选择分析岗(算法岗)。

从知识结构上来看，学习大数据分析和学习大数据开发还是有区别的，大数据开发比较侧重程序设计能力，而数据分析则比较侧重算法知识的学习和运用，目前很多团队也要求算法工程师要具备一定的编程能力。

最后，学习数据分析对于数学基础的要求相对比较高，所以如果数学基础比较薄弱，可以考虑一下开发方向和运维方向。

大数据分析师是一种从事大数据分析工作的专业人士，负责利用各种数据工具和技术，从大规模数据集中发现趋势、模式和关联，并从中提取有价值的信息，为企业或组织提供数据支持决策。这些决策可以是业务决策、市场营销策略、产品开发方向等方面的决策。

大数据分析师通常需要有以下技能：

数据挖掘技能：能够使用各种数据挖掘技术，从海量数据中发现有用的信息。

数据建模技能：能够使用统计建模技术和机器学习算法，对数据进行预测、分类、聚类等分析。

数据库管理技能：能够使用数据库管理系统，对数据进行存储、管理和查询。

业务领域知识：需要对所分析的业务领域有深刻的了解和认识，以便更好地识别数据中的模式和趋势。

沟通协作技能：需要与其他部门的人员进行沟通协作，将数据分析结果转化为具体的业务实践。

大数据分析师的工作范围非常广泛，他们可以在各种行业和领域中工作，例如金融、医疗、教育、零售等。他们的工作可以包括数据收集、清洗、处理、分析和解释等方面，为企业或组织提供支持，帮助他们做出更好的决策，提高业绩和效率

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