！

有关工作1到2年的大数据分析师应掌握那些技能？

这个问题很不好界定，有的人一年所走的路与经验积累是常人数十年的积累，在科技时代飞速发展的今天我们更不应该用时间段来界定技能和知识掌握的情况与程度。

首先，工作的性质和工作的领域不同，会导致所获得的实践经验积累有很大差异。我们无法用一刀切的方式界定你应该掌握多少，必须掌握多少。唯一能做的就是不断的刷新自我，更新自己的认知，把眼前的问题一个又一个的解决掉才是关键之一。

其次，科技含量高低的不同同样会制约应该掌握的技能多少不同。毕竟所有的地区和公司都不可能完全在一个水平上，由此就使得相对所需求的工作人员的技术底蕴上也有差异，只有根据自身情况紧跟当地的情况来决断，把自身的技能指标提升到当地需求的基本指标以上就会不落伍。

大多数数据分析师在学校阶段已经对数据分析的模型有一定的了解 在之后一两年的工作中最主要需要学习的技能是团队的有效沟通，工程技术的使用，用已有的模型知识解决问题，其次才是模型知识的更新升级。

工作中团队的有效沟通对团队的产出有最直接的影响 数据分析职位处于很多部门的交汇点 开发，产品，运维，市场都会给数据分析师提需求也都需要数据分析师的业务支持 这时候与不是自己领域的人一起把问题定义清楚，职责分配明确是之后能否顺利完成任务的保障

大多数的数据分析师都沉迷于模型不能自拔，却在实际工作中缺少工程的经验，比如如何并行处理数据，如何减少数据库压力保证线上业务稳定，如何在数据收集阶段就保证数据质量 这些知识是在工作的头一两年最需要积累的 在学校是获得不了这些技能的