「洪豆圆桌派」想向BI工程师方向发展，应该学习什么内容？

这个活动还没结束么

学习永洪

好好学习

学好数据分析,sql

看看   

bi工程师，应该具备以下技能：
1：数据库应用技术，以便适应读取，查询，增删改等。SQL语句肯定要会用到
2：bi层面，前期的数据治理，清洗等提前工作
3：bi层面，各组件针对哪些数据分析最有效果，而不是任何数据都只用一个组件去展示。当然，熟悉各组件的操作技巧，这是最基本技能
4：先确定好目标结果需求，再构建框架去做bi，即：先做好顶层设计 ，目录大纲，再去实际堆叠数据组件。
5：不要为了展示数据而做bi,而是为了未来可预计，可抓到预期的规律，能够为尽量做出准确的预判，方能把大数据可视化分析的应有实际功效。

作为一名BI工程师，需要的技能，我的理解是：
1. 数据仓库设计和建模：了解数据仓库的概念、架构和设计原则，能够使用数据建模工具设计和实现数据仓库。
2. ETL工具和技术：熟悉ETL工具的使用和原理，能够编写ETL脚本，实现数据抽取、转换和加载。
3. 数据库管理和SQL编程：熟悉关系型数据库的管理和维护，能够编写高效的SQL查询语句。
4. 数据可视化和报表设计：掌握数据可视化和报表设计的原则和技巧，能够使用BI工具设计和实现各种类型的报表和仪表盘。
5. 数据分析和挖掘：了解数据分析和挖掘的基本概念和方法，能够使用统计分析工具和算法进行数据分析和挖掘。
6. 业务理解和沟通能力：具备良好的业务理解能力和沟通能力，能够与业务人员进行有效的沟通和协作，理解业务需求并将其转化为可行的技术方案。
7. 数据安全和隐私保护：了解数据安全和隐私保护的相关法律法规和标准，能够设计和实现安全可靠的数据处理和存储方案。

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数据仓库和数据模型：学习关于数据仓库的概念、架构和设计，以及如何建立有效的数据模型。了解数据仓库的不同类型，例如关系型数据库、数据湖和数据集市。

数据抽取、转换和加载（ETL）：学习如何从不同的数据源中提取数据，进行数据清洗、转换和加载到数据仓库或数据湖中。了解ETL工具和技术，例如使用SQL、Python或ETL工具（如Informatica、Talend等）进行数据集成和转换。

数据可视化和报告：学习使用数据可视化工具（例如Tableau、Power BI、Qlik等）创建有吸引力和易于理解的数据报告和仪表板。了解数据可视化的最佳实践和设计原则。

数据分析和挖掘：学习如何使用统计学和数据分析方法来发现数据中的模式、趋势和见解。了解常用的数据分析技术和算法，例如回归分析、聚类分析、关联规则挖掘等。

数据查询和编程：掌握SQL查询语言，以便能够从数据仓库或数据库中提取和操作数据。此外，学习一种或多种编程语言（如Python、R、Java等），以便能够进行数据处理、分析和自动化任务。

数据质量和数据治理：了解如何评估和提高数据的质量，学习数据清洗、数据验证和数据质量管理的方法。熟悉数据治理的原则和最佳实践，包括数据分类、数据安全和隐私保护等。

业务理解和沟通能力：BI工程师需要与业务部门合作，理解业务需求，并将数据转化为对业务有意义的见解和决策支持。因此，发展良好的业务理解能力和沟通技巧非常重要。

作为一名BI工程师，需要以下的技能
数据库技能：熟练掌握SQL语言，了解常见的关系型数据库管理系统（如MySQL、Oracle等），有数据建模和数据仓库的经验。数据挖掘和统计分析技能：熟悉常用的数据挖掘和机器学习算法，能够对数据进行分析和预测，熟悉统计分析方法。BI工具使用技能：熟悉BI工具（如Tableau、QlikView、Power BI等）的使用和开发，能够实现企业数据分析和报告开发。编程技能：熟悉编程语言（如Python、Java等），能够编写脚本和程序进行数据处理和分析。业务领域知识：具备所在行业的业务知识，能够理解业务需求，开发符合业务需求的BI应用。