1. 一定的逻辑分析能力。
一个优秀的大数据工程师要具备一定的逻辑分析能力，并能迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素。你得知道什么是相关的，哪个是重要的，使用什么样的数据是最有价值的，如何快速找到每个业务最核心的需求。
2. 热爱这个职业，对大数据有好奇心。
不管是从事什么职业，你如果想要把它做好，你就一定得对它有兴趣，兴趣才是成功之母。阿里巴巴集团研究员薛贵荣强调：“学历对于公司来说并不是最主要的因素，能有大规模处理数据的经验并且有喜欢在数据海洋中寻宝的好奇心会更适合这个工作。”
3. 协调沟通能力。
对于初级数据分析师，了解业务、寻找数据、讲解报告，都需要和不同部门的人打交道，因此沟通能力很重要。对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。
对于数据挖掘工程师，和人沟通技术方面内容偏多，业务方面相对少一些，对沟通协调的要求也相对低一些。
4.快速学习能力。
无论做数据分析的哪个方向，初级还是高级，都需要有快速学习的能力，学业务逻辑、学行业知识、学技术工具、学分析框架……数据分析领域中有学不完的内容，需要大家有一颗时刻不忘学习的心。
当你觉得你具备这些素质以后，那么没问题，你就可以学习大数据了。目前学习大数据主要有3种方式。
第一是自学。从网上找视频买书籍自己专研，实际这种方法适合那种已经在it行业沉浸历练了好多年的“大神”，他们对于it行业已经非常熟悉了，拥有了自我学习的能力，新手是不可能用这种方法的，你试试就知道，那时你就会知道天书是什么概念了。
第二是上高校读大数据专业。目前中国开设大数据课程的大学只有不到40家，而且这些大学大多数都是知名大学，门槛较高，不是每个人都能进去的。高校培养大数据人才的时间成本很高，足足4年 ，而且高校培养的方向为研究型人才，实际和企业要求的实战型人才相悖。第三是上大数据培训机构，时间成本低，5个月左右就能出师，参加工作，培训机构注重实战，可以使你飞快的成长，也是目前最主流的学习大数据的方法。