梁平大数据工程师考试内容

数据分析师考试科目主要涉及数据库管理、数据分析及统计、知识管理、数据挖掘和大数据技术等多个方面。

一，数据库管理：考试包含数据库结构、模式、SQL查询语句等知识点。需要考生掌握 SQL 的基本操作，可以熟练的建立、更改、查询数据库，操作 Oracle、MySQL 等数据库系统，具备解决数据库相关问题的能力。

二，数据分析及统计：考试包括数据分析理论、数据挖掘、统计推断理论等知识。需要考生具备应用 Excel、SPSS 等软件进行数据分析的基本能力，能够根据实际情况设计有效的分析方法，挖掘有价值的数据，分析和预测未来发展动态。

三，知识管理：考试内容涉及知识管理的相关理论，需要考生了解知识管理的概念、历史发展、方法、技术等，能够把企业信息资源发挥最大效益，提升企业核心竞争力。

四，数据挖掘：考试内容涉及数据挖掘的相关理论，需要考生掌握数据挖掘的各种技术及其应用，如关联分析、聚类分析、时间序列分析等，以及能够搜集、整理、挖掘企业内部数据，为企业提供决策支持。

五，大数据技术：考试内容涉及大数据处理的相关理论，需要考生掌握 Hadoop、Spark 等大数据处理技术，能够对海量数据进行快速处理，分析企业内部各类信息，收集、整理、清洗数据，提高企业数据分析能力。

数据分析师的工作职责

互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。

与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。

就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。

此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。