大数据分析师为目标，从数据分析基础、JAVA语言入门和linux操作系统入门知识学起，系统介绍Hadoop、HDFS、MapReduce和Hbase等理论知识和hadoop的生态环境

  在大数据时代，数据分析、数据挖掘工作面临着机遇与挑战， 近年来，业界、学术界兴起了大数据讨论，一夜间大数据时代到来了。大数据给学术界带来了新的思潮，大数据正在颠覆着很多传统行业的模式，带来变革。

  大数据分析师是指基于各种分析手段对大数据来进行科学分析、挖掘、展现，以辅助企业做出商业决策。一般来讲数据分析师的任务是对数据进行清理洗涤、分析以及可视化。在不同的行业，大数据分析师的头衔也可能不一样，比如：业务分析师、商业智能分析师、运营分析师、数据库分析师等等。

  大数据分析师可以使企业清晰的了解到企业现状与竞争环境，风险评判与决策支持，能够充分的利用大数据带来的价值，在进行数据挖据与展现后，呈现给企业决策者的将是一份清晰、准确且有数据支撑的报告。所以，大数据分析师已经不是简单的IT工作人员，而可以参与到企业决策发展制定中的核心人物。

  从20世纪90年代起，欧美国家开始大量培养数据分析师，直到现在，对数据分析师的需求仍然长盛不衰，并且还有扩展之势。

  根据美国劳工部预测，到2019年，数据分析师的需求量将增长40%。在数据分析行业发展成熟的国家，90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究确定的。

  据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT等大型网络公司的招聘职位里，80%以上都在招大数据人才。进入大数据行业，也成了慢慢的变多人实现职场高薪梦的路径之一。

  在美国，大数据分析师每年薪酬高达17.5万美元。而国内顶尖互联网公司，大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。

  数据分析师岗位不限制任何行业，只要对于数据分析有需求的企业都可以设立相关的工作岗位。因此学习数据分析课程对于未来职业发展趋势没有一点限制，相对就业岗位更广泛。在数据信息时代，掌握数据分析能力必定能够为你的职业发展增加更多的机会。返回搜狐，查看更加多