1.熟练掌握Linux常用命令，能胜任基础大数据运维工作
2.熟练掌握SQL语法，熟悉MySQL数据库性能优化
3.掌握Java 核心编程，具备大数据应用开发能力
4.掌握Hadoop/spark生态核心技术，可根据需求完成离线或实时大数据应用开发任务
5.掌握Python核心编程，完成数据预处理、可视化的代码编写
6.掌握数据挖掘核心技术，胜任数据挖掘工程师岗位

"1章大数据基础-Java核心编程
2章大数据基础-关系型数据库
3章大数据基础-Linux操作系统
4章大数据核心技术-Hadoop
5章大数据核心技术-Hive
6章大数据核心技术-Spark
7章大数据核心技术-Flink
8章大数据实战综合大型项目"

学历要求
一般来说，数据分析师的学历要求为本科及以上学历，相关专业包括统计学、数学、计算机科学等。对于一些高端职位，如数据分析师经理、数据分析总监等，可能需要硕士及以上学历。
技能要求
数据分析师需要具备一定的数理统计和计算机编程基础，能够熟练运用各种数据分析和挖掘工具，如SPSS、SAS、Python、R等。同时，数据分析师还需要具备较强的逻辑思维和问题解决能力，能够通过数据分析提供有效的决策支持。
经验要求
数据分析师需要具备一定的数据分析和挖掘经验，熟悉企业运营和管理的相关业务流程和数据指标。一般来说，有1-3年相关工作经验的数据分析师更容易被企业认可和聘用。
证书要求
数据分析师还需要具备相关的证书，如SAS认证、SPSS认证、Python编程认证等。这些证书是行业内的权威认证，能够证明数据分析师的专业能力和技能水平，有助于提升就业竞争力。
语言要求
数据分析师需要具备良好的英语读写能力和口语交流能力，能够阅读和理解英文文献、报告和数据分析工具的说明书。这是因为数据分析师在进行数据分析和挖掘时，需要读取和理解各种英文文献和数据说明。
想要成为一名数据分析师，需要具备较高的学历、技能和经验，具备相关的证书和良好的语言能力。此外，数据分析师还需要具备一定的团队协作能力和沟通能力，能够与其他部门协作，为企业提供优质的数据分析服务。
需要注意的是，数据分析师是一门高薪职业，也是一个相对比较新的行业，行业标准和要求也在不断变化和升级。因此，想要成为一名优秀的数据分析师，除了具备上述条件外，还需要不断学习和提升自己的专业能力和技能，保持对行业动态和趋势的关注和研究。
此外，数据分析师还可以通过参加行业会议、培训和研讨会等形式，不断扩展自己的人脉和交际圈，了解行业最新动态和趋势，与同行进行交流和合作，提高自己的影响力和竞争力。同时，数据分析师还需要具备创新精神和创业意识，能够将自己的专业能力和技能转化为商业价值，为企业提供更具有创新性和差异化的数据分析服务。