1. 数据库和SQL语言：了解数据库的基本概念和SQL语言的使用，包括数据建模、查询、数据管理等。
2. 大数据技术：了解大数据技术的基本框架和工具，例如Hadoop、Spark、Hive、Pig等。
3. 数据挖掘和机器学习：了解数据挖掘和机器学习的基本原理、算法和应用场景，例如分类、聚类、回归等。
4. 统计学和数据分析：了解统计学的基本理论和应用方法，掌握数据分析的基本流程和方法。
5. 编程技能：熟悉至少一种编程语言，例如Python、R、Java等，能够编写和调试大数据分析程序。
6. 数据可视化：了解数据可视化的基本原理和工具，能够使用图表、仪表盘等方式将数据结果展示出来。
7. 业务理解：了解所从事的行业或领域的基本业务模式、规律和趋势，能够将数据分析结果应用到实际业务中。
总的来说，大数据分析师需要综合应用多种技能和知识，不仅需要有扎实的理论基础，还需要具备实际操作和解决问题的能力。