30歲轉行做大數據分析師為時不晚，但是我不建議大家盲目轉行。為什么這么說？30歲正值人生的關鍵時期，如果工作正出於上升期或者比較穩定的狀態，一般不會輕易轉行，因為轉行的風險比較大。當然如果你已經下定決心轉行大數據分析師，那么一定要提前預判各種困難出現的可能性，同時制定詳盡完備的學習提升計划，為達成目標放手一搏。
身處大數據時代，之所以有越來越多的小伙伴准備轉行做大數據分析師，正是看中了大數據分析師未來的發展前景。那么要想成功轉型成為一名合格的大數據分析師，都要學習哪些知識呢？下面我就幫大家總結一下大數據分析師所需掌握的技能點：
**** 1、統計學知識 ** **
這是很大一部分大數據分析師的短板。當然這里說的不是簡單的一些統計而已。而是包括均值、中位數、標准差、方差、概率、假設檢驗等等具有時間、空間、數據本身。當然，做個一般的大數據分析師，不會涉及到很深的高等數學知識，但是要想成為一名優秀的大數據分析師，還是要在高數方面多下功夫。
**** 2、分析思維的練習 ** **
比如結構化思維、思維導圖、或百度腦圖、麥肯錫式分析，了解一些smart、5W2H、SWOT等等那就更好了。不一定要掌握多深多全，但一定要了解一些。
**** 3、數據庫知識 ** **
大數據大數據，就是數據量很多，Excel就解決不了這么大數據量的時候，就得使用數據庫。如果是關系型數據庫，比如Oracle、mysql、sqlserver等等，你還得要學習使用SQL語句，篩選排序，匯總等等。非關系型數據庫也得要學習，比如：Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、
Riak、Membase、Neo4j 和 HBase等等，起碼常用的了解一兩個，比如Hbase，Mongodb，redis等。
**** 4、業務學習 ** **
其實對於大數據分析師來說，了解業務比了解數據更重要。對於行業業務是怎么走的對於數據的分析有着非常重要的作用，不了解業務，可能你分析的結果不是別人想要的。
**** 5、開發工具及環境 ** **
比如：Linux OS、Hadoop（存儲HDFS，計算Yarn）、Spark、或另外一些中間件。目前用得多的開發工具Java、python等等語言工具。
其實做為一名大數據分析師是相當燒腦的。單純的數據方面能力遠遠不能達到崗位需求，業務和統計知識的學習也是必不可少的。所以如果你已經認准大數據分析師這條路，就請堅定不移的走下去，並未為之不斷奮斗，努力前行！
