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在中级数据分析师的基础上要求掌握 JAVA 语言和 linux 操作系统知识，能够掌握运用Hadoop、Spark、Storm 等至少一门专业大数据分析软件，从海量数据中提取相关信息，并能够结合 R、Python 等软件，形成严密的数据分析报告。
就业方向：通常在政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与云端大数据的人员。
成为高级数据分析师的方法1——java基础：
1. Java 语言的发展史、java 开发环境搭建以及环境变量的配置，java 语言跨平台的原理，java 程序初次开发
2. Java 语法格式，关键字，标识符，注释，常量，数据类型，数据类型转换，运算符
3. 程序流程控制语句以及其应用场景
4. 数组的应用及其常见操作
5. 类和对象的概念、类和对象之间的关系
6. 类的组成部分(成员变量，构造方法，成员方法)及其详细讲解
7. 面向对象的三大特性：继承、封装 及其特点剖析
8. 接口和抽象类及其特点分析
9. java 的异常处理机制
10. jdk API 常用类的讲解：Math,Random、String,StringBuffer,Date
11. Java I/O 体系介绍：File 类的介绍和常用操作，字节流 InputStream 和OutputStream，字符流 Reader 和 Writer，以及相应实现类的介绍和使用，缓冲流和序列化流的的详解，IO 性能分析，字节和字符的转化流，包装流的概念，以及常用包装类。
成为高级数据分析师的方法2——大数据必备的数据结构与算法：
1. 数据结构和算法概述
2. 数组、链表、队列、栈等线性表
3. 二叉树、BST、AVL 树及二叉树的递归与非递归遍历
4. B+
5. 跳表
6. 图、图的存储、图的遍历
7. 有向图、无向图、懒惰与积极的普利姆算法、克鲁斯卡尔算法及 MST、单源最短路径问题及 Dijkstra 算法
8. 并查集与索引式优先队列、二叉堆
9. 遗传算法初步与 TSP 问题
10. 内部排序(直接插入、选择、希尔、堆排序、快排、归并等)算法与实践中的优化
11. 外部排序与优化(文件编码、数据编码、I/O 方式与 JVM 特点、多线程、多路归并等)
12. 哈希表、Trie 树、倒排索引、分布式索引初步(Map-Reduce)
成为高级数据分析师的方法3——硬技能 - Linux 必知必会：(主要为了学习后面大数据的组件)
1. Linux 系统概述
2. 系统安装及相关配置
3. Linux 网络基础
4. OpenSSH 实现网络安全连接
5. vi 文本编辑器
6. 用户和用户组管理
7. 磁盘管理
8. Linux 文件和目录管理
9. Linux 终端常用命令
10. linux 系统监测与维护
成为高级数据分析师的方法4——Hadoop 大数据开发技术：
hadoop、hive、hbase、hue、oozie、flume等生态圈相关软件的使用;MapReduce几个案例 ：最短路径算法，PageRank算法，社交好友推荐算法等几个 比较常用的算法。
以上就是有关于成为高级数据分析师的方法，以及相应的解析，不论你是已经入职数据分析师岗位的新人，还是打算进入数据分析岗位的小白，以上的内容都或多或少会对大家有所帮助，环球网校的小编在这里祝大家的数据分析师职业道路顺利。
