独酌邀明月
一、认识大数据大数据本质其实也是数据，不过也包括了些新的特征，数据来源广;数据格式多样化(结构化数据、非结构化数据、Excel文件等);数据量大(最少也是TB级别的、甚至可能是PB级别);数据增长速度快。二、大数据所需技能要求Python语言：编写一些脚本时会用到。Scala语言：编写Spark程序的最佳语言，当然也可以选择用Python。Ozzie，azkaban：定时任务调度的工具。Hue，Zepplin：图形化任务执行管理，结果查看工具。Allluxio，Kylin等：通过对存储的数据进行预处理，加快运算速度的工具。必须掌握的技能：、 HBase(、 Kafka、Storm/JStorm、Scala、Python、Spark (Core+sparksql+Spark streaming ) 、辅助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)。
傻傻的双子
大数据工程师在职业技能鉴定中心报名考试即可。
满足报考条件就可以报考，主要的报考条件有：计算机、软件工程、电子信息相关专业本科及以上学历；熟悉数据中心的日常运维管理流程，熟练使用数据中心运维管理工具；熟悉云计算大数据环境搭建及运维工作等。
初级大数据工程师考试报名条件：
1、取得中专、大专学历，从事计算机相关工作满1年；
2、取得本科及以上学历，从事计算机相关工作满半年；
3、计算机相关专业大专及以上应届毕业生。
中级大数据工程师考试报名条件：
1、取得中专、大专学历，从事计算机相关工作满2年；
2、取得本科及以上学历，从事计算机相关工作满1年；
3、持有初级大数据工程师专业技术等级证书满1年。
高级大数据工程师考试报名条件：
1、取得中专、大专学历，从事计算机相关工作满3年；
2、取得本科及以上学历，从事计算机相关工作满2年；
3、持有中级大数据专业技术等级证书满1年。
不管是大数据工程师证书，数据分析师证书，每个职业的相关技能认证，其实都是一种锦上添花的作用，毕竟技术类的工作都是要看你的实际操作水平的。企业都喜欢主动的、善于思考的人才，这样才能更好地成长起来，解决工作当中的实际问题。
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大数据分析师报考要求如下：
1、初级数据分析师：
（1）具有大专以上学历，或从事统计工作的人员；
（2）通过初级笔试、上机考试、报告考核，成绩全部合格。
2、中级数据分析师：
（1）具有本科及以上学历，或初级数据分析师证书，或从事相关工作一年以上；
（2）通过中级笔试、上机考试，成绩全部合格；
（3）通过中级实践应用能力考核。
3、高级数据分析师：
（1）研究生以上学历，或从事相关工作五年以上；
（2）获得中级数据分析师证书。
（3）通过高级笔试、报告考核后，获取准高级数据分析师证书；
（4）考生在获得准高级证书后，在专业领域工作五年，并撰写一篇专业数据分析论文，经答辩合格，获取高级数据分析师合格证书。
扩展资料
技能要求
1、懂业务
从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
2、懂管理
一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
参考资料来源：百度百科-数据分析师
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大数据工程师证报考的方法如下：
初级大数据工程师考试报名条件：
1、中专或大专学历，从事计算机相关工作1年以上。
2、本科以上学历，从事计算机相关工作半年。
3、计算机相关专业大专及以上应届毕业生。
中级大数据工程师考试报名条件：
1、中专或大专学历，从事计算机相关工作2年以上。
2、本科以上学历，计算机相关工作1年以上。
3、持有初级大数据工程师专业技术等级证书至少1年。
高级大数据工程师考试报名条件：
1、中专或大专学历，从事计算机相关工作3年以上。
2、本科以上学历，2年以上计算机相关工作经验。
3、持有中级大数据专业技术等级证书1年以上。
大数据工程师证书含金量：
对于那些没有从业经验的人来说，证书是最直接的证明，尤其是对于应届毕业生。证书是公司选择重要依据。在面试过程中，通过这一“渠道”让面试官了解自己。当然，企业最看重的是他们的个人能力。证书只是起到一个“敲门砖”的作用。
事实上，无论是大数据工程师证书、数据分析师证书，还是每个职业的相关技能认证，其实都是锦上添花。毕竟，技术类的工作都是要看自己的实际操作水平的。
大数据的发展趋势非常好，现在各行业对大数据人才的需求都很大。如果掌握了这项技术，并且手中有一张证书可以证明的能力，那就是锦上添花！
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