预约成功
先开门见山的给出结论：在职场中，学习任何一门技术，优先考虑工作需求本身，其次是职业发展所需，最后才是兴趣和好奇驱动。本末颠倒的话，不仅学习效率低下，而且还可能竹篮打水一场空，浪费时间成本。
当然，这些工具也足够去满足比赛的技能要求了，而且比赛的核心也不在于非要用更高级的编程语言，相反它们只是解决问题的一种形式罢了，关键在于要快速上手，要能解决需求痛点。
所以，在这样的一个情况之下，要想去学习新技能，引入新技术，大前提是现有的业务需求已经得到有所解决，而且能够得到业务的支持和信任，这样在后期技术的推进上才能有时间去摸索，有机会去尝试。否则，你同样只能学个皮毛。
1、大数据分析师入门建议——作为数据小白，应该先学习什么数据技能?
毫无疑问，这时候你需要先把「入门」作为首要目标，不要过于浮躁，优先考虑去学习SQL、Excel、SPSS、PPT，这样你才有机会进入一个平台，能够接触数据，开始数据分析，尝试撰写报告。利用好这个跳板，你才能向「成长」进阶。
2、大数据分析师入门建议——作为业务人员(含分析师、产品经理)，应该学习什么数据技能?
这时候你需要去进一步提高自己的专业技能，这样才有机会去更了解数据，训练数据感，写出更有深度的分析报告，甚至是以后的转岗。所以你需要一把利剑，我会优先推荐Python，节省以后学习其他语言(Java、Scala)的时间成本。
3、大数据分析师入门建议——作为数据开发，应该先学习什么数据技能?
我的建议是，你先去做好一个Java工程师，掌握一定的专业技能，再来考虑从事大数据开发呢。
当然，这样的时间成本或许挺高，而且现阶段开源这套技术框架基本稳定和易上手了。
4、大数据分析师入门建议——作为数据挖掘，应该先学习什么数据技能?
数据挖掘这个岗位，严格上区别于算法工程师，前者是一个偏业务、重数据、看实践的岗位，通俗易懂就是在探索海量数据中的经济价值。
所以，大部分数据挖掘工程师，首当其冲的痛点是需要思考一个问题：如何将以往熟练的这套技术和流程与「大数据」和「业务」相结合。
别想着利用Python\R去直连生产环境的数据做分析，很多平台都有堡垒机，也不允许本地环境与生产环境的直接交互。即使你load到了线上数据，但是只凭借DataFrame这样的操作，我认为很难去分析出什么数据价值，更别提能不能单机运算的效率。
所以，做数据挖掘工作时，除了思考模型的效果提升，也要考虑清楚自己的模型后期将如何去与线上业务结合，以及它的计算效率和自动化工作。
因此，建议优先去考虑一下分布式集群的计算方式，如果平台缺乏团队和资金的话，要么考虑单独增加本机的计算资源和优化模型的计算效率，要么考虑换一个工作环境。
以上就是有关于大数据分析师入门建议的相关内容，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。
