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    计算机大数据就业方向

    2018-09-30 09:06 来源:郑州北大青鸟
        当下£¬大多数企业都明白大数据的作用¡£大数据——这个庞大甚至是有时是压倒性的信息包含了企业日常经营的过程£º销售策略£¬营销邮件的打开率£¬网站点击量等等£¬利用好大数据也能让你发现消费者的行为和心理¡£   
        这个时代是大数据时代£¬也是大数据人才稀缺的时代¡£由于中国人才缺口比较大£¬大数据也迅速成为行业和市场的热点£¬更多的企业无论是对人才的招聘还是在培训都成了?#25307;è£?#36825;也促使大数据人才的薪资在同岗位中是最高的£¬掌握大数据技术£¬工资提升40%左右是很常见的¡£”大数据的就业领域是很宽广的£¬不管是科技领域£¬还是食品产业£¬零售业等等£¬都是需要大数据人才进行大数据的处理£¬以提供更好的用户体验£¬以及优化库存£¬降低成本£¬预测需求¡£下面一起看看大数据培训后大家在各个领域可?#28304;邮?#30340;工作岗位有?#30007;©¡?/span>
    计算机大数据就业方向
        1¡¢Hadoop开发工程师
        Hadoop是一个分布式文件?#20302;常¨Hadoop Distributed File System£©£¬简称HDFS¡£Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架£¬ 以一种可靠¡¢高效¡¢可伸缩的方式进行数据处理¡£所以说Hadoop解决了大数据如何存储的问题£¬因而在大数据培训机构中是必须学习的课程¡£
        2¡¢数据分析师
        数据分析师是数据师的一?#37073;?#25351;的是不同行业中£¬专门?#37038;?#34892;业数据搜集¡¢整理¡¢分析£¬并依据数据做出行业研究¡¢评估和预测的专业人员¡£在工作中通过运用工具£¬提取¡¢分析¡¢呈现数据£¬实现数据的商业意义¡£
        作为一名数据分析师¡¢至少需要熟练SPSS¡¢STATISTIC¡¢Eviews¡¢SAS¡¢大数据魔镜等数据分析软件中的一门£¬至少能用Acess等进行数据库开发£¬至少掌握一门数学软件如matalab¡¢mathmatics进行新模型的构建£¬至少掌握一门编程语言¡£总之£¬一个优秀的数据分析师£¬应该业务¡¢管理¡¢分析¡¢工具¡¢设计都不落下¡£
        3¡¢数据挖掘工程师
        做数据挖掘要从海量数据中发现规律£¬这就需要一定的数学知识£¬最基本的比如线性代数¡¢高等代数¡¢凸优化¡¢概率论等¡£
    经常会用到的语言包括Python¡¢Java¡¢C或者C++£¬有些人用Python或者Java比较多¡£有时用MapReduce写程序£¬再用Hadoop或者Hyp来处理数据£¬如果用Python的话会和Spark相结?#31232;?/span>
        4¡¢大数据可视化工程师
        随着大数据在人们工作及日常生活中的应用£¬大数据可视化也改变着人类的对信息?#33041;?#35835;和理解方式¡£从百度迁徙到谷歌流?#26143;?#21183;£¬再到阿里云推出县域经济可视化产品£¬大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄¡£
        大家能?#37038;?#30340;工作岗位并不只是上面的这几个£¬还有很多细分岗位小编就不一一列举了¡£想要在工作中立于不败之地还是需要大?#20063;欢细?#33258;己充电的¡£
        拥有大数据和数据分析工具确实是有帮助的£¬然而这也是一把双?#34218;££?#36807;于依赖数据£¬可能会让我们忽视自己强大的?#26412;?甚至经常是正确的?#26412;?¡£这些?#26412;?#21448;无法量化¡£针对这个问题£¬来自青年企业家理事会(YEC)的12位创业者提供了如下意见£¬告诉我们如何利用大数据£¬而不盲从数?#37073;?#19981;至于所有商业决策都任凭大数据的摆布¡£
        1.大数据只是指导作用£¬但不能是只依靠大数据
        我认为大数据是很有效的£¬但是我们在做?#25918;?#33829;销决策的时候不能完全以大数据“马首是瞻”¡£应该有一种有效结合了大数据和“?#26412;?#21028;断”的方法¡£通过数据指导£¬我可以为?#25918;?#21560;引新的用户£¬但是?#20063;?#20250;让数据决定我和读者之间互动的?#38382;½¡?/span>
        2.让自己对数据负责£¬同时也要切合?#23548;?/span>
        人类容易犯错£¬但数据也会误导我们¡£我把这种现实主义带到了我所有的决策中¡£它确保我对数据保?#25351;?#36131;£¬同时对它真正告诉?#19994;?#19996;西保持合理的怀疑态度¡£
        3.数据是ROI的一部分
        大数据有他的重要作用£¬它简化了数十年来的记录和研究¡£但大数据也不是万无一失的¡£当我们观测数据的趋势时£¬需要对影响结果和数据流的其他因素保持关注¡£在?#19994;?#25253;告中£¬大数据只是投资回报率的一小部?#37073;?#36824;有很多工具和方法可以来发现商业趋势¡£
        4.理解商业数据需求
        这取决于你的商业模型£¬你需要考虑你的数据获取¡¢数据测量的难易性£¬还是为人为失误留出了空间£¬你是在调查观点£¬?#29575;?#36824;是数据¡£在你全面使用大数据之前考虑这些要素£¬不要盲从大数据¡£这是你的业务£¬你才是这方面的专家
        5.发现模式和趋势
        通过大数据工具和方法£¬我们可以迅速查阅大量数据£¬以揭示隐藏的规律¡¢未知的联系¡¢市场趋势¡¢顾?#25512;?#22909;等等有用的商业信息¡£我们就能预计客户需求或欲望£¬由此改进服务;在问题出现之前£¬发现并减弱问题的影响£¬并改进管理决策¡£
        6.了解数据的局限
        我们竭力让数据引导我们£¬而不是我们去引导数据¡£因为估值是一个特殊的领域£¬数据和?#26412;?#26377;时会无法产生良性互动¡£我们不断地添?#26377;?#30340;数据可视化和解释£¬标准测试£¬并在数据出问题的时候可以及时发现¡£
        7.树立数据的标准
        在推行数据优先的措施之后£¬我们高兴的发现关键指标有了长足的进步¡£我们也不盲从于大数据£¬我们使用以往的销售数据进行评估¡£我们已经发?#37073;?#30693;道这个模型?#33041;?#27979;极限在哪里是非常重要的¡£
        8.发现大数据背后的细节
        要看到大数据背后的细节¡£并要基于这些细节来做出决定¡£
        9.定性和定量分析结合
        我们将定量数据(度量¡¢调查¡¢服务器日志数据)与定性反馈(调查¡¢访?#28014;?#29992;户研究等)结合在一起¡£这给我们提供了一个更全面的视角来做出最明智的决定¡£数据可能会误导决策£¬因为它们只会讲述部分内容¡£
        10.专注于获得优质数据
    数据质量不一£¬也有优劣之别¡£兜售原始数据¡¢分析工具和仪表盘工具——旨在将机器学习与人工智能相结合——的公司?#32570;?#30342;是¡£重点之一是获得优质¡¢可靠的数据;这样£¬后续的决策就会水到渠成¡£
        11.分析数据?#19994;角?#22312;客户
        大数据让?#19994;?#20225;业和销售可以了解和预测用户行为£¬比如人们在?#30007;?#22330;景下网?#28023;?#36141;买什么?未来几个月用户可能会转移到?#30007;?#22330;景¡£这样£¬销售团?#25317;?#20197;?#39029;?#28508;在顾客——真正有望购买产品或服务的顾客£¬以及掌握向他们推销的最佳时机¡£
        12.让数据证明你的?#26412;?#27491;确性
        ?#26412;?#21578;诉我们£¬登录页的某些设计会有不错的表现¡£但只有等数据量起来之后£¬我们才能看到?#23548;?#30340;效果£¬以及这些设计的优缺点¡£要判断这些猜测是否准确£¬数据是最有发言权的¡£在数据的引导下£¬我们将就内容的取舍作出合适的决策¡£
        本?#21738;?#23481;整理来源与网络£¬只为分享£¬致力推动河南互联网IT产业£¬振兴河南IT行业£¬这是我们的梦想£¡
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