这是一个数据化信息化的时代，更是一个大数据化的时代。大数据分析师与数据分析师这几年一直都是个高频词，想要进入这个领域，关键要明了一点——大数据分析和数据分析两者的区别在哪里。只有真正了解了，才会知晓更加适合自己的究竟是大数据分析师还是数据分析师。

【数据分析师】

一、数据分析师(Data Analyst)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。

二、要求:

1、理论要求：统计学、概率论和数理统计、多元统计分析、时间序列、数据挖掘。

2、业务分析能力：可将业务目标转化为数据分析目标；熟悉常用算法和数据结构，熟悉企业数据库构架建设；针对不同分析主体，可以熟练的进行维度分析，能够从海量数据中搜集并提取信息；通过相关数据分析方法，结合一个或多个数据分析软件完成对海量数据的处理和分析。

3、结果展现能力：报告体现数据挖掘的整体流程，层层阐述信息的收集、模型的构建、结果的验证和解读，对行业进行评估，优化和决策。

三、关于证书：通过面授或远程学习完成培训，进行考试，对合格者颁发证书。

①考试安排：数据分析师由中国商业联合会数据分析专业委员会统一安排考核，截止2014年8月，考试共有四门《数据分析基础》《量化经营》《量化投资》《战略管理》。

②考试时间：每年有4次考试。具体时间请关注CPDA项目数据分析师官网考试通知，大致在每年的3月、6月、9月、12月中旬。

【大数据分析师】

一、大数据分析师(Bigdata Analyst)是指基于各种分析手段对大数据进行科学分析、挖掘、展现并用于决策支持的过程。

二、要求:

1、理论要求：统计学、概率论和数据库、数据挖掘、JAVA基础、Linux基础。

2、业务分析能力：熟悉hadoop+hive+spark进行大数据分析的架构设计，并能针对不同的业务提出大数据架构的解决思路。掌握hadoop+hive+ Spark+tableau平台上Spark MLlib、SparkSQL的功能与应用场景，根据不同的数据业务需求选择合适的组件进行分析与处理。并对基于Spark框架提出的模型进行对比分析与完善。

3、结果展现能力：报告能体现大数据分析的优势，能清楚地阐述数据采集、大数据处理过程及最终结果的解读，同时提出模型的优化和改进之处，以利于提升大数据分析的商业价值。

三、关于证书：国内由商务部对大数据分析师进行等级认证。

因此大数据分析与数据分析最核心的区别是处理的数据规模不同，由此导致两个方向从业者的技能也是不同。大家在求职的过程应认清自己对两者的偏好和自己的兴趣所在，以及自己的能力更适合在哪个领域发挥，还有所期望自己发展的城市对两者的职业需求，综合这些考虑，我们才能做出更理智更客观更科学的抉择。

大数据培训：http://www.baizhiedu.com/bigdata2019