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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: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刚需,这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以从事的工作岗位有哪些。
计算机大数据就业方向
    1、Hadoop开发工程师
    Hadoop是一个分布式文件系统(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种,指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集、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相结合。
    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的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势,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。
    大家能从事的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家不断给自己充电的。
    拥有大数据和数据分析工具确实是有帮助的,然而这也是一把双刃剑:过于依赖数据,可能会让我们忽视自己强大的直觉(甚至经常是正确的直觉)。这些直觉又无法量化。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,而不盲从数字,不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,但是我们在做品牌营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“直觉判断”的方法。通过数据指导,我可以为品牌吸引新的用户,但是我不会让数据决定我和读者之间互动的形式。
    2.让自己对数据负责,同时也要切合实际
    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。它确保我对数据保持负责,同时对它真正告诉我的东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。在我的报告中,大数据只是投资回报率的一小部分,还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,事实还是数据。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、顾客偏好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,数据和直觉有时会无法产生良性互动。我们不断地添加新的数据可视化和解释,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。我们已经发现,知道这个模型的预测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、访谈、用户研究等)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——的公司比比皆是。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.分析数据找到潜在客户
    大数据让我的企业和销售可以了解和预测用户行为,比如人们在哪些场景下网购,购买什么?未来几个月用户可能会转移到哪些场景。这样,销售团队得以找出潜在顾客——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.让数据证明你的直觉正确性
    直觉告诉我们,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,我们才能看到实际的效果,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。
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