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計算機大數據就業方向

2018-09-30 09:06 來源:鄭州北大青鳥
    當下,大多數企業都明白大數據的作用。大數據——這個龐大甚至是有時是壓倒性的信息包含了企業日常經營的過程:銷售策略,營銷郵件的打開率,網站點擊量等等,利用好大數據也能讓你發現消費者的行為和心理。   
    這個時代是大數據時代,也是大數據人才稀缺的時代。由于中國人才缺口比較大,大數據也迅速成為行業和市場的熱點,更多的企業無論是對人才的招聘還是在培訓都成了剛需,這也促使大數據人才的薪資在同崗位中是最高的,掌握大數據技術,工資提升40%左右是很常見的。”大數據的就業領域是很寬廣的,不管是科技領域,還是食品產業,零售業等等,都是需要大數據人才進行大數據的處理,以提供更好的用戶體驗,以及優化庫存,降低成本,預測需求。下面一起看看大數據培訓后大家在各個領域可以從事的工作崗位有哪些。
計算機大數據就業方向
    1、Hadoop開發工程師
    Hadoop是一個分布式文件系統(Hadoop Distributed File System),簡稱HDFS。Hadoop是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟件框架, 以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行數據處理。所以說Hadoop解決了大數據如何存儲的問題,因而在大數據培訓機構中是必須學習的課程。
    2、數據分析師
    數據分析師是數據師的一種,指的是不同行業中,專門從事行業數據搜集、整理、分析,并依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中通過運用工具,提取、分析、呈現數據,實現數據的商業意義。
    作為一名數據分析師、至少需要熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大數據魔鏡等數據分析軟件中的一門,至少能用Acess等進行數據庫開發,至少掌握一門數學軟件如matalab、mathmatics進行新模型的構建,至少掌握一門編程語言。總之,一個優秀的數據分析師,應該業務、管理、分析、工具、設計都不落下。
    3、數據挖掘工程師
    做數據挖掘要從海量數據中發現規律,這就需要一定的數學知識,最基本的比如線性代數、高等代數、凸優化、概率論等。
經常會用到的語言包括Python、Java、C或者C++,有些人用Python或者Java比較多。有時用MapReduce寫程序,再用Hadoop或者Hyp來處理數據,如果用Python的話會和Spark相結合。
    4、大數據可視化工程師
    隨著大數據在人們工作及日常生活中的應用,大數據可視化也改變著人類的對信息的閱讀和理解方式。從百度遷徙到谷歌流感趨勢,再到阿里云推出縣域經濟可視化產品,大數據技術和大數據可視化都是幕后的英雄。
    大家能從事的工作崗位并不只是上面的這幾個,還有很多細分崗位小編就不一一列舉了。想要在工作中立于不敗之地還是需要大家不斷給自己充電的。
    擁有大數據和數據分析工具確實是有幫助的,然而這也是一把雙刃劍:過于依賴數據,可能會讓我們忽視自己強大的直覺(甚至經常是正確的直覺)。這些直覺又無法量化。針對這個問題,來自青年企業家理事會(YEC)的12位創業者提供了如下意見,告訴我們如何利用大數據,而不盲從數字,不至于所有商業決策都任憑大數據的擺布。
    1.大數據只是指導作用,但不能是只依靠大數據
    我認為大數據是很有效的,但是我們在做品牌營銷決策的時候不能完全以大數據“馬首是瞻”。應該有一種有效結合了大數據和“直覺判斷”的方法。通過數據指導,我可以為品牌吸引新的用戶,但是我不會讓數據決定我和讀者之間互動的形式。
    2.讓自己對數據負責,同時也要切合實際
    人類容易犯錯,但數據也會誤導我們。我把這種現實主義帶到了我所有的決策中。它確保我對數據保持負責,同時對它真正告訴我的東西保持合理的懷疑態度。
    3.數據是ROI的一部分
    大數據有他的重要作用,它簡化了數十年來的記錄和研究。但大數據也不是萬無一失的。當我們觀測數據的趨勢時,需要對影響結果和數據流的其他因素保持關注。在我的報告中,大數據只是投資回報率的一小部分,還有很多工具和方法可以來發現商業趨勢。
    4.理解商業數據需求
    這取決于你的商業模型,你需要考慮你的數據獲取、數據測量的難易性,還是為人為失誤留出了空間,你是在調查觀點,事實還是數據。在你全面使用大數據之前考慮這些要素,不要盲從大數據。這是你的業務,你才是這方面的專家
    5.發現模式和趨勢
    通過大數據工具和方法,我們可以迅速查閱大量數據,以揭示隱藏的規律、未知的聯系、市場趨勢、顧客偏好等等有用的商業信息。我們就能預計客戶需求或欲望,由此改進服務;在問題出現之前,發現并減弱問題的影響,并改進管理決策。
    6.了解數據的局限
    我們竭力讓數據引導我們,而不是我們去引導數據。因為估值是一個特殊的領域,數據和直覺有時會無法產生良性互動。我們不斷地添加新的數據可視化和解釋,標準測試,并在數據出問題的時候可以及時發現。
    7.樹立數據的標準
    在推行數據優先的措施之后,我們高興的發現關鍵指標有了長足的進步。我們也不盲從于大數據,我們使用以往的銷售數據進行評估。我們已經發現,知道這個模型的預測極限在哪里是非常重要的。
    8.發現大數據背后的細節
    要看到大數據背后的細節。并要基于這些細節來做出決定。
    9.定性和定量分析結合
    我們將定量數據(度量、調查、服務器日志數據)與定性反饋(調查、訪談、用戶研究等)結合在一起。這給我們提供了一個更全面的視角來做出最明智的決定。數據可能會誤導決策,因為它們只會講述部分內容。
    10.專注于獲得優質數據
數據質量不一,也有優劣之別。兜售原始數據、分析工具和儀表盤工具——旨在將機器學習與人工智能相結合——的公司比比皆是。重點之一是獲得優質、可靠的數據;這樣,后續的決策就會水到渠成。
    11.分析數據找到潛在客戶
    大數據讓我的企業和銷售可以了解和預測用戶行為,比如人們在哪些場景下網購,購買什么?未來幾個月用戶可能會轉移到哪些場景。這樣,銷售團隊得以找出潛在顧客——真正有望購買產品或服務的顧客,以及掌握向他們推銷的最佳時機。
    12.讓數據證明你的直覺正確性
    直覺告訴我們,登錄頁的某些設計會有不錯的表現。但只有等數據量起來之后,我們才能看到實際的效果,以及這些設計的優缺點。要判斷這些猜測是否準確,數據是最有發言權的。在數據的引導下,我們將就內容的取舍作出合適的決策。
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