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平时跟大家说数据分析较多，大部分都是围绕业务数据分析来说的。
如果处理更大规模的数据，就需要大数据分析，这也会导致两个方向从业者的技能点也是不同的。以工具举例，数据分析师的必要工具：Excel、SQL；而大数据分析师的必要工具：SQL、Hadoop、HDFS、Mapreduce、Mahout、Hive、Spark。大数据的核心是利用数据的价值，机器学习是利用数据价值的关键技术，所以机器学习是不可或缺的。相反，对于机器学习而言，越多的数据会越可能提升模型的性，同时，复杂的机器学习算法的计算时间也迫切需要分布式计算与内存计算这样的关键技术。
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