数据分析基础技术：阿里云大数据分析师ACA认证培训教程

　　大数据分析涉及数据存储、数据处理、统计分析、数据可视化等技术问题。本书通过Hadoop和阿里云的MaxCompute架构介绍了大数据的数据存储、数据处理的原理。因为Hadoop等大数据存储和处理平台大多基于Linux操作系统，所以本书也介绍了Linux操作系统的基本使用方法。另外，本书还介绍了关系型数据库的重要原理、SQL语言及数据仓库的概念。统计学是数据分析的基础理论，本书概括了常用的统计学理论。数据可视化也是数据分析的重要工具，本书介绍了常用的图表、可视化的原则及可视化的工具。

　　赵强，加拿大约克大学舒立克商学院MBA特聘教授，阿里云MVP，加拿大ARC数据创新集团创始人，杭州决明数据科技有限公司创始人。曾担任多家国际企业数字化转型战略顾问。在近20年大数据行业应用领域的工作经验中，服务过的政府机关与500强企业包括加拿大安大略省工作场所安全保险研究院、医药连锁企业ShoppersDrugMart、全球第19大银行多伦多道明银行、加拿大第2大零售企业Sobeys、电信运营商Telus、百联集团等

2016年，因为个人的事回到杭州，并参加了当年阿里云的云栖大会，经朋友介绍，有幸结识了当时阿里云大学的几位负责人。得知阿里云希望在大数据、云计算与大数据应用的教育培训方面做出一些努力，目的是让更多中国企业能够利用大数据提高经营的效率。其间畅谈了关于数据分析方面的个人体会，阿里云大学的负责人云骧，邀请我回杭州，帮助阿里云建立ACA、ACP大数据分析师的人才认证标准，并开发相关的课件和书籍。彼时，中国的大数据正方兴未艾，整个社会对大数据人才十分渴求，政府也将大数据与人工智能列为国家级战略，培养大数据分析人才利国利民。因此，在2016年年底，我欣然回国创立了杭州决明数据科技有限公司，开始帮助阿里云大学开发大数据分析师的培训内容。
在发达国家，数据分析在行业里的应用已经发展了几十年，大规模的数据分析运用到决策领域，甚至可以追溯到第二次世界大战中美军的反法西斯战争。大数据工程师与大数据分析师在成熟的市场中早已是两条不同的职业路线，但由于接触大数据的概念时间不长，基于对工程技术的迷恋，中国市场简单地认为大数据分析技术就是一种基于大数据的工程技术，加上政府、大学和大部分企业固执地认为技术能够为企业带来深度的变革，对于数据分析在企业决策中的作用并没有准确的认知。由于数据分析主要用于企业的决策，而并不是去实现某项特殊功能，当来自不同行业的各种企业面临不同的挑战与问题时，企业需要研究的决策内容也五花八门，即使企业面临的问题可能是类似的，数据分析的应用也并没有一种标准的技术或手段能够给出统一的解决方案。因此，大数据分析师不是仅仅掌握一两种工程师们更偏好的编程技术就可以胜任的，这与大家更为接受和理解的大数据工程师的技能要求不尽相同。由于企业需要不时地解决各种各样层出不穷的问题并做出精准决策，这就要求大数据分析师在面对复杂而不确定的情况时，能够利用数据分析做出最佳判断。除要有精湛的编程技术和关于大数据的知识外，大数据分析师还必须具备逻辑化、结构化与科学化的分析思考能力，而这种分析思考能力对思维方式和行业经验要求较高。阿里云的大数据分析师培训体系是国内最早将大数据分析师的职业能力清晰定义的。
有了从事大数据分析师职业20多年的经验，我知道许多人对大数据分析师的工作不甚了解。尤其可惜的是，有IT背景的工程师们，基于对技术的热爱，简单地认为数据分析就是编程和算法的集合。这样的认知显然是错误的，对于中国高速发展的经济和市场所急需的大数据应用型人才的培养没有任何帮助。同时，也正是由于需要将编程与算法技术应用到业务场景中，大数据分析师的工作高度依赖于经验，许多具备一定编程基础的大学生进入职场之后，短时间内无法胜任大数据分析师的工作。从传统的经济模式走向数字经济模式，依赖经验的数字分析应用技能更需要培训与学习。如果能有书告诉希望从事数据分析职业的有志人士，什么是大数据分析师需要的最重要的技能，那么就变得非常有意义。于是，我撰写了《数据分析基础技术——阿里云大数据分析师ACA认证培训教程》《数据分析实用技术——阿里云大数据分析师ACP认证培训教程》，希望能帮助读者了解大数据分析师职业，提升数据分析能力，并能够发现问题、解决问题。
由于来自各行各业的企业都需要大数据分析师，因此这两本书的问世是为了帮助已经在大学学习了相关行业知识的大学生，提高对大数据分析师职业技能的认知，以便进入企业后可以从事大数据分析师的工作，帮助企业做好科学决策。无论所学的专业背景是商业管理、天文物理、生物化学、航空航天、建筑设计、健康医疗、工业工程，还是人文社会学科，大学生只要希望从事本行业的数据分析工作，都能从这两本书开始学习，为未来的工作打下扎实的基础。


作者
2021年6月