2021-06-21 · 专注大学生职业技能培训在线教育品牌
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1、大数据开发工程师:开发,建设,测试和维护架构;负责公司大数据平台的开发和维护,负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。
2、数据分析师:收集,处理和执行统计数据分析;运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义,需要业务理解和工具应用能力。
3、数据挖掘工程师:数据建模、机器学习和算法实现;商业智能,用户体验分析,预测流失用户等;需要过硬的数学和统计学功底以外,对算法的代码实现也有很高的要求。
4、数据架构师:需求分析,平台选择,技术架构设计,应用设计和开发,测试和部署;高级算法设计与优化;数据相关系统设计与优化,需要平台级开发和架构设计能力。
5、数据库开发:设计,开发和实施基于客户需求的数据库系统,通过理想接口连接数据库和数据库工具,优化数据库系统的性能效率等。
6、数据库管理:数据库设计、数据迁移、数据库性能管理、数据安全管理,故障检修问题、数据备份、数据恢复等。
7、数据科学家:数据挖掘架构、模型标准、数据报告、数据分析方法;利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换。
8、数据产品经理:把数据和业务结合起来做成数据产品;平台线提供基础平台和通用的数据工具,业务线提供更加贴近业务的分析框架和数据应用。
2、数据分析师:收集,处理和执行统计数据分析;运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义,需要业务理解和工具应用能力。
3、数据挖掘工程师:数据建模、机器学习和算法实现;商业智能,用户体验分析,预测流失用户等;需要过硬的数学和统计学功底以外,对算法的代码实现也有很高的要求。
4、数据架构师:需求分析,平台选择,技术架构设计,应用设计和开发,测试和部署;高级算法设计与优化;数据相关系统设计与优化,需要平台级开发和架构设计能力。
5、数据库开发:设计,开发和实施基于客户需求的数据库系统,通过理想接口连接数据库和数据库工具,优化数据库系统的性能效率等。
6、数据库管理:数据库设计、数据迁移、数据库性能管理、数据安全管理,故障检修问题、数据备份、数据恢复等。
7、数据科学家:数据挖掘架构、模型标准、数据报告、数据分析方法;利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换。
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1、大数据开发工程师:开发,建设,测试和维护架构;负责公司大数据平台的开发和维护,负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。
2、数据分析师:收集,处理和执行统计数据分析;运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义,需要业务理解和工具应用能力。
3、数据挖掘工程师:数据建模、机器学习和算法实现;商业智能,用户体验分析,预测流失用户等;需要过硬的数学和统计学功底以外,对算法的代码实现也有很高的要求。
4、数据架构师:需求分析,平台选择,技术架构设计,应用设计和开发,测试和部署;高级算法设计与优化;数据相关系统设计与优化,需要平台级开发和架构设计能力。
5、数据库开发:设计,开发和实施基于客户需求的数据库系统,通过理想接口连接数据库和数据库工具,优化数据库系统的性能效率等。
6、数据库管理:数据库设计、数据迁移、数据库性能管理、数据安全管理,故障检修问题、数据备份、数据恢复等。
7、数据科学家:数据挖掘架构、模型标准、数据报告、数据分析方法;利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换。
8、数据产品经理:把数据和业务结合起来做成数据产品;平台线提供基础平台和通用的数据工具,业务线提供更加贴近业务的分析框架和数据应用。
2、数据分析师:收集,处理和执行统计数据分析;运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义,需要业务理解和工具应用能力。
3、数据挖掘工程师:数据建模、机器学习和算法实现;商业智能,用户体验分析,预测流失用户等;需要过硬的数学和统计学功底以外,对算法的代码实现也有很高的要求。
4、数据架构师:需求分析,平台选择,技术架构设计,应用设计和开发,测试和部署;高级算法设计与优化;数据相关系统设计与优化,需要平台级开发和架构设计能力。
5、数据库开发:设计,开发和实施基于客户需求的数据库系统,通过理想接口连接数据库和数据库工具,优化数据库系统的性能效率等。
6、数据库管理:数据库设计、数据迁移、数据库性能管理、数据安全管理,故障检修问题、数据备份、数据恢复等。
7、数据科学家:数据挖掘架构、模型标准、数据报告、数据分析方法;利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换。
8、数据产品经理:把数据和业务结合起来做成数据产品;平台线提供基础平台和通用的数据工具,业务线提供更加贴近业务的分析框架和数据应用。
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