大数据技术分析师是一个专业性很强的职位，要求具备一定的技术背景和分析能力。以下是一些基本的条件和要求：
1. 教育背景：通常需要拥有计算机科学、信息技术、数据科学或相关领域的本科学位。对于高级职位，可能需要硕士或博士学位。
2. 技能和知识：熟悉Hadoop、Spark、Hive等大数据处理框架；了解数据库技术，如MySQL、Oracle等；掌握数据分析工具，如Tableau、Power BI等；了解机器学习和人工智能的基本概念。
3. 实践经验：具有实际的大数据项目经验，包括数据收集、存储、处理、分析和可视化等方面的经验。这可以通过实习、项目经验或工作经验来证明。
4. 分析能力：能够从大量数据中提取有价值的信息，进行数据挖掘、预测建模和统计分析。这需要具备良好的逻辑思维、分析问题和解决问题的能力。
5. 沟通能力：能够与团队成员、项目经理和其他利益相关者有效沟通，确保项目的顺利进行。这包括清晰地表达自己的想法、倾听他人的意见并协调不同的观点。
6. 团队协作：在团队环境中工作，与其他团队成员协作完成任务。这需要具备良好的团队合作精神和跨部门协作能力。
7. 持续学习：大数据领域不断发展，需要不断学习和更新知识。这包括关注行业动态、参加培训课程和技术研讨会等。
8. 适应能力：能够适应快节奏的工作环境和不断变化的技术环境。这需要具备快速学习能力和灵活应对变化的能力。
9. 专业认证：获得相关的专业认证，如Certified Analytics Professional (CAP)、Google Data Science Certification等，以证明自己的专业能力和技能水平。
10. 语言能力：具备良好的英语听说读写能力，能够阅读英文技术文档和报告，与国际同行进行交流。
总之，大数据技术分析师需要具备扎实的技术背景、丰富的实践经验、出色的分析能力、良好的沟通能力和团队协作精神。同时，还需要具备持续学习和适应能力，以及专业认证和语言能力。
