大数据分析师在专业技能上需要获得一定的认可，通常这包括相关的证书和培训。这些证书能够证明他们在大数据处理方面的专业水平。值得注意的是，这些证书大多需要通过考试或完成特定的课程来获得。

例如，Cloudera Certified Data Analyst 是一个针对使用 Cloudera 平台的数据分析师的认证。它要求候选人掌握数据处理的关键技能，如数据清洗、分析和可视化。

EMC Data Science Associate 则强调数据科学的基础知识，包括统计学、机器学习和数据可视化。通过这个认证，数据分析人员可以证明自己具备处理复杂数据集的能力。

IBMCertified Data Architect 认证则更偏向于数据架构设计，它要求分析师能够设计和管理大型数据仓库和数据湖。这个认证涉及数据模型、ETL（提取、转换、加载）流程以及数据治理。

Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate 是一个专注于微软 Azure 平台的数据科学家认证。它要求考生掌握在云环境中进行数据分析和机器学习的能力。

最后，SAS Certified Big Data Professional 认证专注于 SAS 软件的大数据分析能力。通过这个认证，分析师可以证明自己能够使用 SAS 平台处理和分析大规模数据集。

除了这些认证之外，大数据分析师还需要具备编程和统计学方面的技能。编程技能帮助他们编写脚本、处理数据和自动化流程；而统计学知识则让他们能够理解和解释数据分析结果。

综上所述，大数据分析师不仅需要通过获得各种认证来提升自己的专业水平，还需要持续学习和掌握新的技能，以适应快速变化的数据分析领域。

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文章来源：天狐定制

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