大数据分析师需要掌握以下几方面的知识：
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1. 数学与统计学基础：
线性代数、概率论、数理统计等。
掌握描述性统计、推断性统计、假设检验等基本统计方法。
2. 编程能力：
Python、R等编程语言，这些语言在大数据分析中非常流行。
掌握SQL语言，用于数据库查询。
3. 数据挖掘与机器学习：
掌握数据预处理、特征工程等数据挖掘技术。
熟悉常用的机器学习算法，如线性回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。
了解深度学习的基本原理和应用。
4. 数据库知识：
掌握关系型数据库（如MySQL、Oracle）和非关系型数据库（如MongoDB、HBase）的使用。
了解数据库的设计原则和优化方法。
5. 大数据技术栈：
熟悉Hadoop、Spark等大数据处理框架。
了解MapReduce编程模型。
掌握数据流处理技术，如Apache Kafka。
6. 数据可视化：
掌握数据可视化工具，如Tableau、Power BI、Matplotlib、Seaborn等。
能够根据数据分析结果制作出直观、易理解的图表。
7. 业务知识：
了解所分析行业的业务流程和业务逻辑。
掌握业务指标，能够从数据中提取出有价值的洞察。
8. 软技能：
良好的沟通能力，能够将数据分析结果清晰地传达给非技术背景的同事。
问题解决能力，能够针对复杂问题提出有效的解决方案。
团队合作精神，能够与团队成员共同完成项目。
以上是大数据分析师所需掌握的基本知识，但具体还需根据个人兴趣和职业发展需求进行选择和调整。
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