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        半透明SKY也
        首頁 > 工程師考試 > 數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)優(yōu)化

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        群群群群超愛吃

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        零基礎(chǔ)開始學(xué)習(xí)的話,大概需要5個(gè)月左右。大數(shù)據(jù)挖掘工程師的課程內(nèi)容涉獵很多,包括JavaSE 開發(fā)、JavaEE開發(fā)、并發(fā)編程實(shí)戰(zhàn)開發(fā)、Linux精講、Hadoop 生態(tài)體系、Python 實(shí)戰(zhàn)開發(fā)、Storm 實(shí)時(shí)開發(fā)、Spark 生態(tài)體系、ElasticSearc、Docker容器引擎、機(jī)器學(xué)習(xí)、超大集群調(diào)優(yōu)、大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)等。如果想要全部掌握以上的知識(shí),必須要進(jìn)行系統(tǒng)的學(xué)習(xí),建議報(bào)名相關(guān)的專業(yè)機(jī)構(gòu)進(jìn)行線上或者線下課程的學(xué)習(xí)。同時(shí),學(xué)成之后大數(shù)據(jù)工程師的就業(yè)前景還是很明朗的,在薪酬待遇也是很有優(yōu)勢(shì)的,因?yàn)榇髷?shù)據(jù)工程師在IT類職業(yè)中比較稀缺的,收入待遇可以說達(dá)到了同類的頂級(jí)。國(guó)內(nèi)IT、通訊、行業(yè)招聘中,有10%都是和大數(shù)據(jù)相關(guān)的,且比例還在上升。想要了解更多有關(guān)數(shù)據(jù)挖掘的信息,可以了解一下CDA數(shù)據(jù)分析師的課程。課程內(nèi)容兼顧培養(yǎng)解決數(shù)據(jù)挖掘流程問題的橫向能力以及解決數(shù)據(jù)挖掘算法問題的縱向能力。要求學(xué)生具備從數(shù)據(jù)治理根源出發(fā)的思維,通過數(shù)字化工作方法來探查業(yè)務(wù)問題,通過近因分析、宏觀根因分析等手段,再選擇業(yè)務(wù)流程優(yōu)化工具還是算法工具,而非“遇到問題調(diào)算法包”

        數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)優(yōu)化

        355 評(píng)論(10)

        一一歐巴桑

        大數(shù)據(jù)工程師做什么?需要具備什么能力?大數(shù)據(jù)是眼下非常時(shí)髦的技術(shù)名詞,與此同時(shí)自然也催生出了一些與大數(shù)據(jù)處理相關(guān)的職業(yè),通過對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘分析來影響企業(yè)的商業(yè)決策。這群人在國(guó)外被叫做數(shù)據(jù)科學(xué)家(Data Scientist),這個(gè)頭銜最早由和Jeff Hammerbacher于2008年提出,他們后來分別成為了領(lǐng)英(LinkedIn)和Facebook數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)的負(fù)責(zé)人。而數(shù)據(jù)科學(xué)家這個(gè)職位目前也已經(jīng)在美國(guó)傳統(tǒng)的電信、零售、金融、制造、物流、醫(yī)療、教育等行業(yè)里開始創(chuàng)造價(jià)值。不過在國(guó)內(nèi),大數(shù)據(jù)的應(yīng)用才剛剛萌芽,人才市場(chǎng)還不那么成熟,“你很難期望有一個(gè)全才來完成整個(gè)鏈條上的所有環(huán)節(jié)。更多公司會(huì)根據(jù)自己已有的資源和短板,招聘能和現(xiàn)有團(tuán)隊(duì)互補(bǔ)的人才?!鳖I(lǐng)英(LinkedIn)中國(guó)商務(wù)分析及戰(zhàn)略總監(jiān)王昱堯?qū)Α兜谝回?cái)經(jīng)周刊》說。于是每家公司對(duì)大數(shù)據(jù)工作的要求不盡相同:有的強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)庫編程、有的突出應(yīng)用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)、有的則要求有咨詢公司或投行相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)、有些是希望能找到懂得產(chǎn)品和市場(chǎng)的應(yīng)用型人才。正因?yàn)槿绱?,很多公司?huì)針對(duì)自己的業(yè)務(wù)類型和團(tuán)隊(duì)分工,給這群與大數(shù)據(jù)打交道的人一些新的頭銜和定義:數(shù)據(jù)挖掘工程師、大數(shù)據(jù)專家、數(shù)據(jù)研究員、用戶分析專家等都是經(jīng)常在國(guó)內(nèi)公司里出現(xiàn)的Title,我們將其統(tǒng)稱為“大數(shù)據(jù)工程師”。王昱堯認(rèn)為,在一個(gè)成熟的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型公司,“大數(shù)據(jù)工程師”往往是一個(gè)團(tuán)隊(duì),它意味著從數(shù)據(jù)的收集、整理展現(xiàn)、分析和商業(yè)洞察、以至于市場(chǎng)轉(zhuǎn)化的全過程。這個(gè)團(tuán)隊(duì)中可能包括數(shù)據(jù)工程師、分析師、產(chǎn)品專員、市場(chǎng)專員和商業(yè)決策者等角色,共同完成從原始數(shù)據(jù)到商業(yè)價(jià)值的轉(zhuǎn)換—概括來講,這是一個(gè)支持企業(yè)做出商業(yè)決策、發(fā)掘商業(yè)模式的重要群體。由于國(guó)內(nèi)的大數(shù)據(jù)工作還處在一個(gè)有待開發(fā)的階段,因此能從其中挖掘出多少價(jià)值完全取決于工程師的個(gè)人能力。已經(jīng)身處這個(gè)行業(yè)的專家給出了一些人才需求的大體框架,包括要有計(jì)算機(jī)編碼能力、數(shù)學(xué)及統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)背景,當(dāng)然如果能對(duì)一些特定領(lǐng)域或行業(yè)有比較深入的了解,對(duì)于其快速判斷并抓準(zhǔn)關(guān)鍵因素則更有幫助。雖然對(duì)于一些大公司來說,擁有碩博學(xué)歷的公司人是比較好的選擇,不過阿里巴巴集團(tuán)研究員薛貴榮強(qiáng)調(diào),學(xué)歷并不是最主要的因素,能有大規(guī)模處理數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)并且有喜歡在數(shù)據(jù)海洋中尋寶的好奇心會(huì)更適合這個(gè)工作。除此之外,一個(gè)優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)工程師要具備一定的邏輯分析能力,并能迅速定位某個(gè)商業(yè)問題的關(guān)鍵屬性和決定因素?!八弥朗裁词窍嚓P(guān)的,哪個(gè)是重要的,使用什么樣的數(shù)據(jù)是最有價(jià)值的,如何快速找到每個(gè)業(yè)務(wù)最核心的需求?!甭?lián)合國(guó)百度大數(shù)據(jù)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)科學(xué)家沈志勇說。學(xué)習(xí)能力能幫助大數(shù)據(jù)工程師快速適應(yīng)不同的項(xiàng)目,并在短時(shí)間內(nèi)成為這個(gè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)專家;溝通能力則能讓他們的工作開展地更順利,因?yàn)榇髷?shù)據(jù)工程師的工作主要分為兩種方式:由市場(chǎng)部驅(qū)動(dòng)和由數(shù)據(jù)分析部門驅(qū)動(dòng),前者需要常常向產(chǎn)品經(jīng)理了解開發(fā)需求,后者則需要找運(yùn)營(yíng)部了解數(shù)據(jù)模型實(shí)際轉(zhuǎn)化的情況。你可以將以上這些要求看做是成為大數(shù)據(jù)工程師的努力方向,因?yàn)楦鶕?jù)萬寶瑞華管理合伙人顏莉萍的觀察,這是一個(gè)很大的人才缺口。目前國(guó)內(nèi)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用多集中在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,有超過56%的企業(yè)在籌備發(fā)展大數(shù)據(jù)研究,“未來5年,94%的公司都會(huì)需要數(shù)據(jù)科學(xué)家?!鳖伬蚱颊f。因此她也建議一些原本從事與數(shù)據(jù)工作相關(guān)的公司人可以考慮轉(zhuǎn)型。本期《第一財(cái)經(jīng)周刊》采訪了BAT這3家國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)公司,以及相關(guān)領(lǐng)域的人力資源專家,他們從職場(chǎng)角度為我們解讀如何成為大數(shù)據(jù)工程師以及這類崗位的職場(chǎng)現(xiàn)狀。A 大數(shù)據(jù)工程師做什么?用阿里巴巴集團(tuán)研究員薛貴榮的話來說,大數(shù)據(jù)工程師就是一群“玩數(shù)據(jù)”的人,玩出數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值,讓數(shù)據(jù)變成生產(chǎn)力。大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的最大區(qū)別在于,它是在線的、實(shí)時(shí)的,規(guī)模海量且形式不規(guī)整,無章法可循,因此“會(huì)玩”這些數(shù)據(jù)的人就很重要。沈志勇認(rèn)為如果把大數(shù)據(jù)想象成一座不停累積的礦山,那么大數(shù)據(jù)工程師的工作就是,“第一步,定位并抽取信息所在的數(shù)據(jù)集,相當(dāng)于探礦和采礦。第二步,把它變成直接可以做判斷的信息,相當(dāng)于冶煉。最后是應(yīng)用,把數(shù)據(jù)可視化等?!币虼朔治鰵v史、預(yù)測(cè)未來、優(yōu)化選擇,這是大數(shù)據(jù)工程師在“玩數(shù)據(jù)”時(shí)最重要的三大任務(wù)。通過這三個(gè)工作方向,他們幫助企業(yè)做出更好的商業(yè)決策。找出過去事件的特征大數(shù)據(jù)工程師一個(gè)很重要的工作,就是通過分析數(shù)據(jù)來找出過去事件的特征。比如,騰訊的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)正在搭建一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫,把公司所有網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上數(shù)量龐大、不規(guī)整的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行梳理,總結(jié)出可供查詢的特征,來支持公司各類業(yè)務(wù)對(duì)數(shù)據(jù)的需求,包括廣告投放、游戲開發(fā)、社交網(wǎng)絡(luò)等。找出過去事件的特征,最大的作用是可以幫助企業(yè)更好地認(rèn)識(shí)消費(fèi)者。通過分析用戶以往的行為軌跡,就能夠了解這個(gè)人,并預(yù)測(cè)他的行為?!澳憧梢灾浪鞘裁礃拥娜?、他的年紀(jì)、興趣愛好,是不是互聯(lián)網(wǎng)付費(fèi)用戶、喜歡玩什么類型的游戲,平常喜歡在網(wǎng)上做什么事情。”騰訊云計(jì)算有限公司北京研發(fā)中心總經(jīng)理鄭立峰對(duì)《第一財(cái)經(jīng)周刊》說。下一步到了業(yè)務(wù)層面,就可以針對(duì)各類人群推薦相關(guān)服務(wù),比如手游,或是基于不同特征和需求衍生出新的業(yè)務(wù)模式,比如微信的電影票業(yè)務(wù)。預(yù)測(cè)未來可能發(fā)生的事情通過引入關(guān)鍵因素,大數(shù)據(jù)工程師可以預(yù)測(cè)未來的消費(fèi)趨勢(shì)。在阿里媽媽的營(yíng)銷平臺(tái)上,工程師正試圖通過引入氣象數(shù)據(jù)來幫助淘寶賣家做生意。“比如今年夏天不熱,很可能某些產(chǎn)品就沒有去年暢銷,除了空調(diào)、電扇,背心、游泳衣等都可能會(huì)受其影響。那么我們就會(huì)建立氣象數(shù)據(jù)和銷售數(shù)據(jù)之間的關(guān)系,找到與之相關(guān)的品類,提前警示賣家周轉(zhuǎn)庫存?!毖F榮說。在百度,沈志勇支持“百度預(yù)測(cè)”部分產(chǎn)品的模型研發(fā),試圖用大數(shù)據(jù)為更廣泛的人群服務(wù)。已經(jīng)上線的包括世界杯預(yù)測(cè)、高考預(yù)測(cè)、景點(diǎn)預(yù)測(cè)等。以百度景點(diǎn)預(yù)測(cè)為例,大數(shù)據(jù)工程師需要收集所有可能影響一段時(shí)間內(nèi)景點(diǎn)人流量的關(guān)鍵因素進(jìn)行預(yù)測(cè),并為全國(guó)各個(gè)景點(diǎn)未來的擁擠度分級(jí)—在接下來的若干天時(shí)間里,它究竟是暢通、擁擠,還是一般擁擠?找出最優(yōu)化的結(jié)果根據(jù)不同企業(yè)的業(yè)務(wù)性質(zhì),大數(shù)據(jù)工程師可以通過數(shù)據(jù)分析來達(dá)到不同的目的。以騰訊來說,鄭立峰認(rèn)為能反映大數(shù)據(jù)工程師工作的最簡(jiǎn)單直接的例子就是選項(xiàng)測(cè)試(AB Test),即幫助產(chǎn)品經(jīng)理在A、B兩個(gè)備選方案中做出選擇。在過去,決策者只能依據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行判斷,但如今大數(shù)據(jù)工程師可以通過大范圍地實(shí)時(shí)測(cè)試—比如,在社交網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品的例子中,讓一半用戶看到A界面,另一半使用B界面,觀察統(tǒng)計(jì)一段時(shí)間內(nèi)的點(diǎn)擊率和轉(zhuǎn)化率,以此幫助市場(chǎng)部做出最終選擇。作為電商的阿里巴巴,則希望通過大數(shù)據(jù)鎖定精準(zhǔn)的人群,幫助賣家做更好的營(yíng)銷?!拔覀兏诖氖悄隳苷业竭@樣一批人,比起現(xiàn)有的用戶,這些人對(duì)產(chǎn)品更感興趣?!毖F榮說。一個(gè)淘寶的實(shí)例是,某人參賣家原來推廣的目標(biāo)人群是產(chǎn)婦,但工程師通過挖掘數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性后發(fā)現(xiàn),針對(duì)孕婦群體投放的營(yíng)銷轉(zhuǎn)化率更高。B 需要具備的能力數(shù)學(xué)及統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)的背景就我們采訪過的BAT三家互聯(lián)網(wǎng)大公司來說,對(duì)于大數(shù)據(jù)工程師的要求都是希望是統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)背景的碩士或博士學(xué)歷。沈志勇認(rèn)為,缺乏理論背景的數(shù)據(jù)工作者,更容易進(jìn)入一個(gè)技能上的危險(xiǎn)區(qū)域(Danger Zone)—一堆數(shù)字,按照不同的數(shù)據(jù)模型和算法總能捯飭出一些結(jié)果來,但如果你不知道那代表什么,就并不是真正有意義的結(jié)果,并且那樣的結(jié)果還容易誤導(dǎo)你。“只有具備一定的理論知識(shí),才能理解模型、復(fù)用模型甚至創(chuàng)新模型,來解決實(shí)際問題?!鄙蛑居抡f。計(jì)算機(jī)編碼能力實(shí)際開發(fā)能力和大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理能力是作為大數(shù)據(jù)工程師的一些必備要素?!耙?yàn)樵S多數(shù)據(jù)的價(jià)值來自于挖掘的過程,你必須親自動(dòng)手才能發(fā)現(xiàn)金子的價(jià)值?!编嵙⒎逭f。舉例來說,現(xiàn)在人們?cè)谏缃痪W(wǎng)絡(luò)上所產(chǎn)生的許多記錄都是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),如何從這些毫無頭緒的文字、語音、圖像甚至視頻中攫取有意義的信息就需要大數(shù)據(jù)工程師親自挖掘。即使在某些團(tuán)隊(duì)中,大數(shù)據(jù)工程師的職責(zé)以商業(yè)分析為主,但也要熟悉計(jì)算機(jī)處理大數(shù)據(jù)的方式。對(duì)特定應(yīng)用領(lǐng)域或行業(yè)的知識(shí)在顏莉萍看來,大數(shù)據(jù)工程師這個(gè)角色很重要的一點(diǎn)是,不能脫離市場(chǎng),因?yàn)榇髷?shù)據(jù)只有和特定領(lǐng)域的應(yīng)用結(jié)合起來才能產(chǎn)生價(jià)值。所以,在某個(gè)或多個(gè)垂直行業(yè)的經(jīng)歷能為應(yīng)聘者積累對(duì)行業(yè)的認(rèn)知,對(duì)于之后成為大數(shù)據(jù)工程師有很大幫助,因此這也是應(yīng)聘這個(gè)崗位時(shí)較有說服力的加分項(xiàng)?!八荒苤皇嵌脭?shù)據(jù),還要有商業(yè)頭腦,不論對(duì)零售、醫(yī)藥、游戲還是旅游等行業(yè),能就其中某些領(lǐng)域有一定的理解,最好還是與公司的業(yè)務(wù)方向一致的,”就此薛貴榮還打了個(gè)比方,“過去我們說一些奢侈品店員勢(shì)利,看人一眼就知道買得起買不起,但這群人恰恰是有敏銳度的,我們認(rèn)為他們是這個(gè)行業(yè)的專家。又比如對(duì)醫(yī)療行業(yè)了解的人,他在考慮醫(yī)療保險(xiǎn)業(yè)務(wù)時(shí),不僅會(huì)和人們醫(yī)院看病的記錄相關(guān),也會(huì)考慮飲食數(shù)據(jù),這些都是基于對(duì)該領(lǐng)域的了解?!盋 大數(shù)據(jù)工程師的職業(yè)發(fā)展如何成為大數(shù)據(jù)工程師由于目前大數(shù)據(jù)人才匱乏,對(duì)于公司來說,很難招聘到合適的人才—既要有高學(xué)歷,同時(shí)最好還有大規(guī)模數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)。因此很多企業(yè)會(huì)通過內(nèi)部挖掘。今年8月,阿里巴巴舉辦了一個(gè)大數(shù)據(jù)競(jìng)賽,把天貓平臺(tái)上的數(shù)據(jù)拿出來,去除敏感問題后,放到云計(jì)算平臺(tái)上交予7000多支隊(duì)伍進(jìn)行比賽,比賽分為內(nèi)部賽和外部賽?!巴ㄟ^這個(gè)方式來激勵(lì)內(nèi)部員工,同時(shí)也發(fā)現(xiàn)外部人才,讓各行業(yè)的大數(shù)據(jù)工程師涌現(xiàn)出來?!鳖伬蚱冀ㄗh,目前長(zhǎng)期從事數(shù)據(jù)庫管理、挖掘、編程工作的人,包括傳統(tǒng)的量化分析師、Hadoop方面的工程師,以及任何在工作中需要通過數(shù)據(jù)來進(jìn)行判斷決策的管理者,比如某些領(lǐng)域的運(yùn)營(yíng)經(jīng)理等,都可以嘗試該職位,而各個(gè)領(lǐng)域的達(dá)人只要學(xué)會(huì)運(yùn)用數(shù)據(jù),也可以成為大數(shù)據(jù)工程師。薪酬待遇作為IT類職業(yè)中的“大熊貓”,大數(shù)據(jù)工程師的收入待遇可以說達(dá)到了同類的頂級(jí)。根據(jù)顏莉萍的觀察,國(guó)內(nèi)IT、通訊、行業(yè)招聘中,有10%都是和大數(shù)據(jù)相關(guān)的,且比例還在上升。顏莉萍表示,“大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來很突然,在國(guó)內(nèi)發(fā)展勢(shì)頭激進(jìn),而人才卻非常有限,現(xiàn)在完全是供不應(yīng)求的狀況?!痹诿绹?guó),大數(shù)據(jù)工程師平均每年薪酬高達(dá)萬美元,而據(jù)了解,在國(guó)內(nèi)頂尖互聯(lián)網(wǎng)類公司,同一個(gè)級(jí)別大數(shù)據(jù)工程師的薪酬可能要比其他職位高20%至30%,且頗受企業(yè)重視。職業(yè)發(fā)展路徑由于大數(shù)據(jù)人才數(shù)量較少,因此大多數(shù)公司的數(shù)據(jù)部門一般都是扁平化的層級(jí)模式,大致分為數(shù)據(jù)分析師、資深研究員、部門總監(jiān)3個(gè)級(jí)別。大公司可能按照應(yīng)用領(lǐng)域的維度來劃分不同團(tuán)隊(duì),而在小公司則需要身兼數(shù)職。有些特別強(qiáng)調(diào)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的互聯(lián)網(wǎng)公司則會(huì)另設(shè)最高職位—如阿里巴巴的首席數(shù)據(jù)官。“這個(gè)職位的大部分人會(huì)往研究方向發(fā)展,成為重要數(shù)據(jù)戰(zhàn)略人才?!鳖伬蚱颊f。另一方面,大數(shù)據(jù)工程師對(duì)商業(yè)和產(chǎn)品的理解,并不亞于業(yè)務(wù)部門員工,因此也可轉(zhuǎn)向產(chǎn)品部或市場(chǎng)部,乃至上升為公司的高級(jí)管理層。

        272 評(píng)論(8)

        bayueshisan

        大數(shù)據(jù)培訓(xùn)到底是培訓(xùn)什么?大數(shù)據(jù)是現(xiàn)在比較主流的一個(gè)崗位,主要工作內(nèi)容是進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、運(yùn)營(yíng)、管理,如果要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)就一點(diǎn)要先學(xué)會(huì)有一個(gè)營(yíng)銷的思維去思考這些數(shù)據(jù)我們有什么用我們可以通過這些數(shù)據(jù)得到什么,這樣的話我們就需要學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷、主流的數(shù)據(jù)分析軟件以及運(yùn)營(yíng)維護(hù)管理的能力,但是學(xué)習(xí)過程還是比較辛苦的。

        343 評(píng)論(11)

        琳子Yulander

        大數(shù)據(jù)工程師的主要工作是:分析歷史、預(yù)測(cè)未來、優(yōu)化選擇。

        1、分析歷史,找出過去事件的特征:

        大數(shù)據(jù)工程師一個(gè)很重要的工作,就是通過分析數(shù)據(jù)來找出過去事件的特征。找出過去事件的特征,最大的作用是可以幫助企業(yè)更好地認(rèn)識(shí)消費(fèi)者。通過分析用戶以往的行為軌跡,就能夠了解這個(gè)人,并預(yù)測(cè)他的行為。

        2、預(yù)測(cè)未來,預(yù)測(cè)未來可能發(fā)生的事情:

        通過引入關(guān)鍵因素,大數(shù)據(jù)工程師可以預(yù)測(cè)未來的消費(fèi)趨勢(shì)。

        3、優(yōu)化選擇,找出最優(yōu)化的結(jié)果:

        根據(jù)不同企業(yè)的業(yè)務(wù)性質(zhì),大數(shù)據(jù)工程師可以通過數(shù)據(jù)分析來達(dá)到不同的目的。

        在工作崗位上,大數(shù)據(jù)工程師需要基于Hadoop,Spark等構(gòu)建數(shù)據(jù)分析平臺(tái),進(jìn)行設(shè)計(jì)、開發(fā)分布式計(jì)算業(yè)務(wù)。負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)平臺(tái)(Hadoop,HBase,Spark等)集群環(huán)境的搭建,性能調(diào)優(yōu)和日常維護(hù)。負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)ETL的設(shè)計(jì)、開發(fā)和性能優(yōu)化。參與構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái),依托大數(shù)據(jù)技術(shù)建設(shè)用戶畫像。

        擴(kuò)展資料:

        大數(shù)據(jù)工程師可以從事對(duì)大量數(shù)據(jù)的采集、清洗、分析、治理、挖掘,并對(duì)這些數(shù)據(jù)加以利用、管理、維護(hù)和服務(wù)的相關(guān)技術(shù)工作。

        大數(shù)據(jù)工程師專業(yè)技術(shù)水平等級(jí)培訓(xùn)考試分初級(jí)、中級(jí)、高級(jí)三個(gè)級(jí)別。

        大數(shù)據(jù)工程師培養(yǎng)人群:有志于從事大數(shù)據(jù)采集、清洗、分析、治理、挖掘等技術(shù)研究,并加以利用、管理、維護(hù)和服務(wù)的工程技術(shù)人員。

        大數(shù)據(jù)工程師初、中、高三個(gè)級(jí)別考試均設(shè)《大數(shù)據(jù)理論基礎(chǔ)》、《大數(shù)據(jù)技能實(shí)操》兩個(gè)科目。

        參考資料:百度百科-大數(shù)據(jù)工程師

        267 評(píng)論(13)

        吃貨kumiko

        大數(shù)據(jù),指無法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合,是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。想要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)課程推薦選擇【達(dá)內(nèi)教育】。在大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班主要培訓(xùn)內(nèi)容有:一、課程內(nèi)容教學(xué)。不同的培訓(xùn)機(jī)構(gòu),根據(jù)課程內(nèi)容的不同,當(dāng)然時(shí)間也會(huì)有所差異,學(xué)習(xí)內(nèi)容大概為Java語言基礎(chǔ)、HTML、CSS、JavaWeb和數(shù)據(jù)庫、Linux基礎(chǔ)、Hadoop生態(tài)體系、Spark生態(tài)體系等課程內(nèi)容。二、項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練。參加【大數(shù)據(jù)培訓(xùn)】必須經(jīng)過項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練。學(xué)員只有經(jīng)過項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練,才能在面試和后期工作中從容應(yīng)對(duì)。項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練時(shí)間和項(xiàng)目的難度、項(xiàng)目的數(shù)量相關(guān)。項(xiàng)目難度越大、項(xiàng)目越多學(xué)習(xí)的時(shí)間越長(zhǎng)。感興趣的話點(diǎn)擊此處,免費(fèi)學(xué)習(xí)一下想了解更多有關(guān)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)內(nèi)容的相關(guān)信息,推薦咨詢【達(dá)內(nèi)教育】。達(dá)內(nèi)與阿里、Adobe、紅帽、ORACLE、微軟、美國(guó)計(jì)算機(jī)行業(yè)協(xié)會(huì)(CompTIA)、百度等國(guó)際知名廠商建立了項(xiàng)目合作關(guān)系。共同制定行業(yè)培訓(xùn)標(biāo)準(zhǔn),為達(dá)內(nèi)學(xué)員提供高端技術(shù)、所學(xué)課程受國(guó)際廠商認(rèn)可,讓達(dá)內(nèi)學(xué)員更具國(guó)際化就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。達(dá)內(nèi)IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu),試聽名額限時(shí)搶購。

        136 評(píng)論(13)

        緣分百合

        在國(guó)內(nèi),與大數(shù)據(jù)相關(guān)的崗位主要分為以下幾類:數(shù)據(jù)分析師:運(yùn)用工具,提取、分析、呈現(xiàn)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的商業(yè)意義,需要業(yè)務(wù)理解和工具應(yīng)用能力數(shù)據(jù)挖掘師/算法工程師:數(shù)據(jù)建模、機(jī)器學(xué)習(xí)和算法實(shí)現(xiàn),需要業(yè)務(wù)理解、熟悉算法和精通計(jì)算機(jī)編程大數(shù)據(jù)工程師:運(yùn)用編程語言實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)平臺(tái)和數(shù)據(jù)管道開發(fā),需要計(jì)算機(jī)編程能力數(shù)據(jù)架構(gòu)師:高級(jí)算法設(shè)計(jì)與優(yōu)化;數(shù)據(jù)相關(guān)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與優(yōu)化,有垂直行業(yè)經(jīng)驗(yàn)最佳,需要平臺(tái)級(jí)開發(fā)和架構(gòu)設(shè)計(jì)能力

        179 評(píng)論(8)

        hocc豆叮

        大數(shù)據(jù)培訓(xùn),目前主要有兩種:

        1、大數(shù)據(jù)開發(fā)

        數(shù)據(jù)工程師建設(shè)和優(yōu)化系統(tǒng)。學(xué)習(xí)hadoop、spark、storm、超大集群調(diào)優(yōu)、機(jī)器學(xué)習(xí)、Docker容器引擎、ElasticSearch、并發(fā)編程等;

        2、數(shù)據(jù)分析與挖掘

        一般工作包括數(shù)據(jù)清洗,執(zhí)行分析和數(shù)據(jù)可視化。學(xué)習(xí)Python、數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、數(shù)據(jù)分析與處理等。

        大數(shù)據(jù)培訓(xùn)一般是指大數(shù)據(jù)開發(fā)培訓(xùn)。

        大數(shù)據(jù)技術(shù)龐大復(fù)雜,基礎(chǔ)的技術(shù)包含數(shù)據(jù)的采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、分布式存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、機(jī)器學(xué)習(xí)、并行計(jì)算、可視化等各種技術(shù)范疇和不同的技術(shù)層面。

        194 評(píng)論(8)

        紫衣Helen

        大數(shù)據(jù)分析師大數(shù)據(jù)挖掘師/算法工程師大數(shù)據(jù)工程師大數(shù)據(jù)運(yùn)維工程師大數(shù)據(jù)倉庫工程師大數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理大數(shù)據(jù)架構(gòu)師/資深大數(shù)據(jù)架構(gòu)師這些都是大數(shù)據(jù)可以從事的工作崗位,選擇大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的時(shí)候一定深入了解機(jī)構(gòu)的口碑、課程、師資、就業(yè)、費(fèi)用等等情況,希望可以幫到你。

        193 評(píng)論(15)

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