1、一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤：Linux系统安装。分布式计算平台或组件安装，当前分布式系统的大多使用的是Hadoop系列开源系统。数据导入。数据分析。一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。数据预处理是为后面的建模分析做准备，主要工作时从海量数据中提取可用特征，建立大宽表。
2、数据可视化和展示中的性能技巧 精心设计的高性能大数据系统通过对数据的深入分析，能够提供有价值战略指导。这就是可视化的用武之地。良好的可视化帮助用户获取数据的多维度透视视图。 数据安全以及对于性能的影响 像任何IT系统一样，安全性要求也对大数据系统的性能有很大的影响。
3、总的来说，企业级大数据分析平台的搭建不仅需要技术上的精耕细作，更需要根据自身业务需求和资源状况，制定合适的策略，以实现数据驱动的智能决策。
第二阶段是要会SQL、懂业务，能够做一些基本的数据处理，再加上上一阶段的那些技能，你就能做大部分公司的数据运营和数据产品。然后是专业的数据分析师，你要非常熟悉统计学，回归、假设检验、时间序列等等，还要会做数据可视化，掌握了这些技术，就足以应付大多数的互联网业务。
兴趣是最好的老师，既然决定转好从0基础学习大数据，那你一定要从心里爱上它，只有你真正的上心了，才能有动力去学好它。多看，课前预习是少不了的，课前老师都会把当天讲的课件提前发给你，一定要抽出时间先认真看一下，否则，你会发现到时候老师讲的内容你接受起来非常吃力。
Excel 零基础学数据分析师一定要从Excel入门，因为Excel是处理小型数据量企业用的最多的工具，在基础数据分析师与数据运营岗位中具有极其重要的地位。（2） Mysql SQL同样是零基础学习数据分析的核心内容。因为作为数据分析师，你首先要解决的问题就是你要有数据来做分析。
利用Python进行数据分析，掌握如何使用Python来做数据分析；Python数据分析与挖掘实战，这本书中有较多的实际案例，可以让我们学习如何将商业问题转化为数学问题；如果大家能够将以上几本书看透学会的话，那么恭喜你，你已经离做数据分析师不远了。
数据分析师常考的证书涵盖了金融、统计、财务、管理及专业领域，包括CFA（特许金融分析师）、CFP（认证财务策划师）、FRM（金融风险管理师）、SAS（统计分析系统）、CPA（注册会计师）、CMA（注册管理会计师）、ACAMS（反洗钱专业人士）、CBAP（认证业务分析师）及PMP（项目管理专业人士）。
人工智能证书 详细解释：随着人工智能技术的快速发展，数据分析师需要具备人工智能技术的基础知识和应用能力。人工智能证书可以证明数据分析师在机器学习、深度学习等领域有一定的理解和应用能力，对于提升职业竞争力非常有帮助。
数据分析师证书、数据分析工程师证书、数据挖掘工程师证书以及大数据分析师认证证书等。数据分析师证书是针对数据分析领域的专业证书，涵盖了数据分析的基本概念、技术、方法和工具，以及数据处理和分析的实际操作能力。该证书可以证明数据分析师具备进行数据分析工作的基本能力和素质。
数据分析师要考的主要证书包括： 数据分析师专业能力证书 这是专门的数据分析证书，体现分析专业知识和技能水平的证明。此证书是评价数据分析师专业能力的重要指标之一。考试内容涵盖数据分析理论、数据处理技术、数据挖掘方法等多个方面。
数据分析师的证书有： SPSS认证数据分析师证书。SPSS是全球知名的统计分析软件，具备其认证数据分析师证书可以证实掌握相关的数据处理和分析技能。这一证书主要是针对数据分析、数据挖掘等方面进行的培训和考核。
1、大数据分析方法主要包括描述性分析、预测性分析、规范性分析和诊断性分析。描述性分析主要是对已经收集到的数据进行总结和归纳，展示数据的基本特征和趋势，例如平均值、中位数、模式和频率等。这种分析帮助我们理解过去和现在发生了什么，是大数据分析的基础步骤。
2、描述性分析：这种方法主要对已收集到的数据进行总结和归纳，展示数据的基本特征和趋势，如平均值、中位数、模式和频率等。描述性分析帮助我们理解过去和现在的情况，为大数据分析提供基础。
3、大数据分析的常用方法包括对比分析法和关联分析法。 对比分析法 对比分析法是一种普遍的数据分析手段。它通过比较不同数据集，揭示数据背后的变化情况和规律性，帮助理解过去的情况（现状分析）、探究原因（原因分析），以及预测未来（预测分析）。
4、大数据分析方法：描述型分析：这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。