学大数据会有什么工作?
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大数据领域岗位类别大致分为两类:技术类岗位:技术类岗位主要是围绕大数据平台框架进行系统开发应用类岗位:应用类岗位主要专注于用大数据去解决一些业务问题,需要学会如何对数据进行分析和挖掘,如何找到数据中蕴含的业务规律和特征以支撑业务决策。大数据领域四大岗位职责和岗位要求一、大数据分析师岗位职责:1.从数据分析和数据挖掘角度为业务改进和提升提供建议2.构建数据产品,负责各类算法的开发、应用、监控优化,保证数据产品的实用性及可衡量性3.开展数据挖掘分析算法、工具研究工作,研发创新方法解决业务问题岗位要求:第一、对行为分析感兴趣,喜欢从数据中发现规律第二、熟悉掌握R、Python等编程语言第三、熟练使用SAS、SPSS等建模工具第四、较强的需求分析、数据建模以及IT架构设计能力,能够完成单个业务领域的IT架构设计工作,有大中型项目IT架构、IT方案设计方面的成功经验优先二、数据管理专家岗位职责:1.研究大数据及数据管理领域业务发展趋势和商业创新模式,进行大数据及数据管理领域的研究与规划,进行业务创新和业务拓展2.独立或指导团队成员将银行的需求转化为系统可实施业务需求,根据搜集与定义的客户业务目标、业务规则、业务流程,将获得的需求清晰、准确的形成业务需求说明书,并完成与客户的确认过程3.牵头与业务部门对接业务需求,分析业务需求实施方式及实施方案,在业务架构、应用架构、开发中心等团队的支持下,牵头或指导团队成员编写立项材料,推动项目立项工作4.在项目实施阶段,针对业务需求,牵头或指导团队成员配合设计人员、开发人员、测试人员进行系统设计、用例编写、集成测试等工作岗位要求:第一、对数字敏感,逻辑思维强,具有较强的语言表达和人际沟通能力第二、要有数据分析或用户研究的工作经验第三、熟悉SAS、SPSS等至少一种统计分析软件第四、熟悉 SQL,数据挖掘的常用算法第五、 拥有海量数据处理和挖掘经验者优先。三、大数据算法工程师岗位职责:1.深入理解B端业务,准确分析问题,研发适合的算法与策略,不断优化算法效果和性能2.熟悉滤波算法及随机过程,使用不同算法对时序数据分析建模3.学习时序、NLP领域的先进技术并开展相关研发工作岗位要求:第一、熟悉时间序列和机器学习的理论基础,有海量数据挖掘研发经验优先第二、精通数理统计,数据逻辑清晰,沟通能力强,业务理解能力强第三、具有优秀的编程能力,精通Python等常用脚本语言第四、 责任心强有良好的沟通能力和团队合作能力四、数据产品经理岗位职责:1.负责发布系统的数据规划、数据梳理、埋点等工作,提供完整的数据产品能力2.确立指标,搭建评估体系,全面衡量发布相关的情况,发现并归因问题3.数据驱动,通过数据分析和挖掘等手段,辅助各平台策略优化和迭代4.参与数据相关产品的搭建,为产品质量和体验负责岗位要求:第一、有数据体系或数据产品的搭建的经验第二、优秀的逻辑思维,对数据敏感,较好的沟通能力,具备发现并解决问题的能力第三、 自驱力强,性格坚韧,能快速成长
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学习大数据专业未来可以从事的工作有:
1、算法工程师。
算法工程师是通过算法搜索隐藏在大量数据中的特定内容的专业人士。这项工作有助于企业做出明智的决策,提高工作效率,降低错误率。数据挖掘已成为许多 IT 战略的重要组成部分,其大数据专业人员的需求量也很大。
2、数据分析师。
数据分析师是指从事行业数据收集、整理、分析、评估和预测的专业人员。他们主要关注从过去和现在的数据级别理解数据。最常见的就是一些行业通过一些系列的数据来预测和分析用户的行为、偏好或者目标用户,从而最大限度的发挥数据的商业意义。
3、数据工程师。
数据工程师主要从事数据的收集、分析、整理、维护等相关技术工作,重点是清洗数据,方便数据分析师和数据科学家使用,在数据中找到可以实现的关键点推动解决业务问题。
4、数据产品经理。
随着数字化运营等概念深入人心,数据产品也进入了人们的视线。数据产品是一种可以利用数据的价值来帮助用户做出更好决策的产品形式,而数据产品经理则使用这些产品来满足特定的数据使用需求。产品经理需要对数据产品的需求管理、设计规划、开发测试、优化更新等全生命周期负责。
1、算法工程师。
算法工程师是通过算法搜索隐藏在大量数据中的特定内容的专业人士。这项工作有助于企业做出明智的决策,提高工作效率,降低错误率。数据挖掘已成为许多 IT 战略的重要组成部分,其大数据专业人员的需求量也很大。
2、数据分析师。
数据分析师是指从事行业数据收集、整理、分析、评估和预测的专业人员。他们主要关注从过去和现在的数据级别理解数据。最常见的就是一些行业通过一些系列的数据来预测和分析用户的行为、偏好或者目标用户,从而最大限度的发挥数据的商业意义。
3、数据工程师。
数据工程师主要从事数据的收集、分析、整理、维护等相关技术工作,重点是清洗数据,方便数据分析师和数据科学家使用,在数据中找到可以实现的关键点推动解决业务问题。
4、数据产品经理。
随着数字化运营等概念深入人心,数据产品也进入了人们的视线。数据产品是一种可以利用数据的价值来帮助用户做出更好决策的产品形式,而数据产品经理则使用这些产品来满足特定的数据使用需求。产品经理需要对数据产品的需求管理、设计规划、开发测试、优化更新等全生命周期负责。
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