大数据分析师对计算机的要求是。懂营销能力。懂沟通能力。懂分析能力。懂设计能力。懂管理能力。懂技术能力。
能够熟练使用Excel、SQL、Python等数据分析处理工具。对数据分析有充足的兴趣，有良好的数据和业务理解能力，具备一定写作能力。具备较强的逻辑思维能力、沟通能力，善于学习和接受新知识，责任心强。
学历要求：通常需要本科及以上学历，相关专业如计算机、数学、统计学、信息管理等。专业技能：需要掌握大数据技术和相关工具，如Hadoop、Spark、SQL等。同时需要熟练掌握一种或多种编程语言，如Java、Python等。熟练掌握数据挖掘、数据建模、数据可视化等技能也是必须的。
年龄：要求报考者年龄在18岁以上，具有完全民事行为能力。学历：要求报考者具有本科及以上学历，计算机、数学、统计学等相关专业优先。工作经验：部分机构或考试要求报考者具有一定的工作经验，具体要求需要根据不同的机构或考试来确定。
1、报考大数据分析师证书需满足以下条件：学历要求：考生通常需具备大专及以上学历，以确保具备基本学科知识与学习能力，适应大数据分析领域的学习与工作。专业要求：大数据分析师工作不严格限制专业背景，但需具有与数据分析、统计学、数学、计算机科学等专业背景。
2、大数据分析师证书的含金量确实很高，由我国的事业单位——工信部教育与考试中心颁发，通过正规线上考试获取。在数据时代，具备出色数据分析能力可开拓更多就业机会，证书是对个人数据分析技能的认可。
3、要成为一名大数据分析师，你需要按照以下步骤和要求进行准备： 初级阶段：具备大专学历或具备统计工作背景的人员，需通过初级笔试、上机考试和报告考核，确保所有成绩合格。 中级阶段：具备本科及以上学历，或持有初级数据分析师证书并有相关工作经验一年以上。
4、首先，工信部大数据分析师 证书由国家工业和信息化部门颁发，权威性高。此证书要求通过培训与考试获取，具有较高的通过率。优势在于证书可纳入工业和信息化人才数据库，被部分企事业单位视为用人参考。缺点是制证周期较长，需要参加培训。其次，CDA数据分析师 证书面向国际，具备较强行业适用性。
5、具有大专以上学历，或从事统计工作的人员；（2）通过初级笔试、上机考试、报告考核，成绩全部合格。中级数据分析师：（1）具有本科及以上学历，或初级数据分析师证书，或从事相关工作一年以上；（2）通过中级笔试、上机考试，成绩全部合格；（3）通过中级实践应用能力考核。
学习大数据后可以从事的工作有大数据开发工程师、数据分析师、数据挖掘工程师、数据架构师、数据库开发、数据库管理、数据产品经理、数据可视化工程师、数据算法工程师等。不同岗位对技能要求和工作内容不太一样，建议根据自己的实际情况选择适合自己的岗位。
数据科学与大数据技术专业就业方向：毕业生能在政府机构、企业、公司等从事大数据管理、研究、应用开发等方面的工作。数据科学与大数据技术专业具体工作方向 数据科学与大数据技术专业可以做分析类工程师。
大数据专业就业方向有哪些 数据挖掘师/算法工程师 算法工程师是指从大量数据中通过算法搜索隐藏于其中重要内容的专业人员，这项工作有助于企业决策智能化，提高工作效率、降低错误率。数据挖掘已成为很多IT战略重要组成的部分，其专业人才也被大量需求。
大数据技术与应用专业毕业生可以从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融等领域的数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面的工作。适合在零售金融企业承担相关技术服务工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。
大数据分析师证书的考试相对不难，线上机考模式，报考者需在规定时间内使用电脑或手机答题，全程不可中断，禁止他人干扰，否则成绩无效。考试内容侧重基础理论知识，如数据分析技术、管理知识等，考前会提供复习资料，充分准备后，获取证书并非难事。
比较难，数据分析这项技能正在成为企业诸多岗位当中需要具备的一些基础能力需求，不仅仅是专门的数据分析岗位，产品、运营等诸多相关岗位，如果具备一定的数据分析技能，在就业竞争当中，同样能获得优势。大数据分析师，主要的工作内容，包括数据搜集、整理、分析、建模等诸多环节，是专业技能人才。
至于难度，取决于个人基础。有相关背景和经验者可能备考较为顺利，而初学者可能需要更多时间和努力。备考流程包括选择信誉良好的认证机构、参加培训课程、充分准备考试、并通过考试获取证书。整个过程规范透明，但需要考生根据自身需求和能力做出选择。
数据分析师证书 考试难度 数据分析师证书考试相对来说是比较好考的。考试内容大部分与网课所学知识相关，主要考察理论基础知识。考生只要认真学习和备考，掌握好考试内容，通过考试并不难。考试内容和要求：数据分析师证书考试通常分为客观题部分和案例操作部分。
零基础是可以培训大数据分析师的，不过要学习相应的知识才可以。数据分析师属于互联网行业，所以先要学习一些相关的代码。想做数据分析师，代码只是第一步，只有熟练掌握代码，才能在工作中更加高效，为日后的发展空间提供一份保障。
人才缺口大：随着 IT 时代逐渐被 DT 时代取代，大数据分析师成为高度稀缺的人才。用理性的数据分析 替代人工的经验分析成为主流，而大数据分析师的供给指数仅为 0.05。入门相对简单：数据分析是一门跨领域技术，不需要很强的理工科背景。