提升大数据处理技能，增强数据分析与决策能力是一个多方面的过程，涉及技术、工具、方法论以及持续学习。以下是一些关键步骤和建议：
1. 掌握基础知识：了解大数据的基本概念，包括数据的规模、类型、来源等。熟悉数据存储、数据处理和数据管理的技术栈，如hadoop生态系统、spark、nosql数据库等。
2. 学习编程语言：掌握至少一种编程语言，如python、r或java，这些语言在大数据领域广泛使用。python是数据分析的热门选择，因为它有丰富的库和框架，如pandas、numpy、matplotlib、seaborn、scikit-learn等。
3. 实践操作：通过实际操作来提高技能。可以从简单的数据处理任务开始，逐步过渡到更复杂的分析任务。参与开源项目或自己动手解决实际问题可以加深理解。
4. 掌握数据分析工具：熟练使用数据分析工具，如tableau、power bi、qlikview等，这些工具可以帮助你可视化数据并发现模式。
5. 学习数据挖掘和机器学习：数据挖掘和机器学习是数据分析的重要分支，了解这些领域的基本原理和常用算法，如分类、回归、聚类、关联规则等。
6. 理解业务知识：数据分析不仅仅是技术工作，还需要对业务有深入的理解。了解业务目标、业务流程和业务指标，这将帮助你更好地进行数据分析。
7. 培养解决问题的能力：学会如何从数据中提取有价值的信息，并将这些信息转化为可行的商业洞察。这需要批判性思维和创造性解决问题的能力。
8. 关注行业动态：大数据和数据分析领域不断发展，关注最新的技术和趋势，参加研讨会、网络课程、行业会议等，可以帮助你保持知识的更新。
9. 建立专业网络：加入相关的专业组织，如kaggle、datacamp、hackerearth等，这些平台可以让你与全球的数据科学家交流，分享经验，获取资源。
10. 持续学习：数据分析是一个不断进化的领域，新的工具和技术层出不穷。保持好奇心，不断学习新技能，适应变化。
通过上述步骤，你可以逐步提升自己的大数据处理技能，增强数据分析与决策能力。总之，成为一名优秀的数据分析师需要时间、耐心和不断的实践。
