随着互联网和信息技术的发展，数据量呈指数级增长，对大数据的需求也越来越高。大数据分析师作为大数据时代的新兴职业，受到了越来越多企业的青睐。那么，大数据分析师培训出来能干什么呢？
      一、数据采集和清洗
      大数据分析师需要具备数据采集和清洗的能力。数据采集是指从各种数据源中收集数据，包括结构化数据和非结构化数据。而数据清洗是指对收集到的数据进行清洗和处理，剔除无效数据和异常数据，确保数据的准确性和完整性。大数据分析师需要掌握各种数据采集和清洗工具，如Python、R、SQL等，以及掌握数据清洗的方法和技巧。
      二、数据分析和建模
      大数据分析师需要具备数据分析和建模的能力。数据分析是指对收集到的数据进行分析和挖掘，发现数据中的规律和趋势，提取有价值的信息。而数据建模是指根据分析结果，构建数学模型，预测未来的趋势和变化。大数据分析师需要掌握各种数据分析和建模工具，如Hadoop、Spark、Tableau等，以及掌握数据分析和建模的方法和技巧。
      三、数据可视化和报告
      大数据分析师需要具备数据可视化和报告的能力。数据可视化是指将分析结果以图形化的形式展现出来，让人们更加直观地理解数据，从而更好地决策。而数据报告是指将分析结果以报告的形式呈现出来，让人们更加系统地了解数据，从而更好地决策。大数据分析师需要掌握各种数据可视化和报告工具，如Power BI、Tableau、Excel等，以及掌握数据可视化和报告的方法和技巧。
      四、业务分析和决策支持

大数据分析师需要具备业务分析和决策支持的能力。业务分析是指将数据分析结果与业务需求相结合，为企业提供有价值的业务洞察和建议。而决策支持是指将数据分析结果转化为决策支持信息，帮助企业高效、准确地做出决策。大数据分析师需要了解企业的业务需求和决策流程，将数据分析结果与业务需求相结合，为企业提供有价值的业务洞察和决策支持。

      大数据分析师培训出来能干什么？大数据分析师培训出来能干很多事情。他们可以帮助企业收集、清洗、分析和挖掘数据，构建数学模型，预测未来的趋势和变化，展现数据分析结果，提供有价值的业务洞察和决策支持。随着大数据技术的不断发展和应用，大数据分析师的需求将越来越高，他们的职业前景也将越来越广阔。