大数据培训哪个职位容易些？

 大数据分为两个大的方向，大数据开发和大数据分析，相较而言大数据开发难度更高点，因为涉及到的编程要求比较高；而大数据分析则偏向于分析方向，对于编程要求较低，相较而言学习难度也低一点。

那么对于大数据的几大行业中，哪个大数据培训职位更容易些？下面我们对几个主流的大数据职位进行分别的分析，找出门槛较低的大数据职位。

目前主流的大数据职位有：数据科学家、数据分析师、数据架构师、数据工程师、统计学家、数据库管理员、业务数据分析师、数据产品经理，下面从角色任务，必备语言，技能和特长三个方向来分析学习难易程度。

数据科学家  

角色/任务：清洗，管理和组织（大）数据

必备语言：R,SAS,Python,Matlab,SQL,HivePig,Spark

技能和特长:分布式计算、预测模型、故事讲述和可视化、数学\统计，机器学习

从上面来看，数据科学家需要掌握的技能较高，学习有一定的门槛。

数据分析师   

角色/任务：收集，处理和执行统计数据分析

必备语言：R, Python, HTML,Javscript,C/C++,SQL

技能和特长:电子表格工具（例如Excel）中、数据库系统（SQL和基于NO SQL）、通信可视化、数学，统计，机器学习

从需要掌握的技能要求来看，数据分析师相较而言入门的门槛较低，适合大多数人学习。

数据架构师  

角色/任务：创建数据管理系统进行整合，集中，保护和维护数据源

必备语言：SQL,XML,HIVE,PIG,SPARK

技能和特长:数据仓库解决方案、深入了解数据库体系结构、提取thansformation和加载（ETL），电子表格和BI工具、数据建模、系统开发

谈到架构师，一般来说整体的技术水平要求比较高，有一定的入门门槛。

数据工程师  

角色/任务：开发，建设，测试和维护架构（如数据库，以及较大规模的处理系统）

必备语言：SQL,Hive,Pig,R,Mtlab,SAS,SPSS,Python,Java,Ruby,C++,Perl

技能和特长:数据库系统（SQL和基于NO SQL）、数据建模ETL工具、数据API、数据仓库解决方案

数据工程师，因为对于开发这边的要求较高，所以学习门槛也不低。

统计学家  

角色/任务：收集，分析和解释，定性和定量的数据统计理论和方法

必备语言：R,SAS,SPSS,Mtlab,Stata,Python,Perl,Hive,Pig,Spark,SQL

技能和特长:统计理论方法、数据挖掘机器学习、分布式计算（Hadoop的）、数据库系统（SQL和基于NO SQL）、云计算

统计学家对于数理统计这块要求较高，同时要掌握不少的编程开发工具的使用，所以学习要求也不低。

综合以上的来看，数据分析师这个职位比较容易些，想要更多大数据分析的内容，可以查看这里《大数据分析课程介绍》

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