精华内容
下载资源
问答
  • 从需求分析师到数据仓库架构师、ETL工程师、数据分析工程师、报表开发工程师、数据挖掘工程师等,都可以称为BI工程师。 ETL工程师:从事系统编程、数据库编程设计,掌握各种常用编程语言的专业技术人员。也称为...

    商务智能。商务智能工程师是商业智能行业的工程师。从需求分析师到数据仓库架构师、ETL工程师、数据分析工程师、报表开发工程师、数据挖掘工程师等,都可以称为BI工程师。

    ETL工程师:从事系统编程、数据库编程和设计,掌握各种常用编程语言的专业技术人员。也称为数据库工程师。

    对大数据以及人工智能概念都是模糊不清的,该按照什么线路去学习,学完往哪方面发展,想深入了解,想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群:458345782,有大量干货(零基础以及进阶的经典实战)分享给大家,并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课,给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系 。从java和linux入手,其后逐步的深入到HADOOP-hive-oozie-web-flume-python-hbase-kafka-scala-SPARK等相关知识一一分享!

     

     

    盲目地解释数据仓库的概念可能并不有趣。让我们从不同的角色开始。

    老板:我是一家手机公司的老板。今天我要向董事会汇报。我将准备一份关于用户增长、用户保留率、用户活动以及过去三年中我手机中每个应用程序的使用率的报告。如果下面没有BI,我将被迫这样做。

    我是一个非技术性的商务智能。我每天阅读竞争产品分析报告,看到双十一的销量,看到各种评论,知道我的产品有哪些缺点和优势,分析南北地区差异,国内外客户的偏好,总之,我有很强的行业解读能力和数据解读能力。在手机领域,我能画出非常漂亮的图表和PPT。今天老板让我做报告。我还需要刷我的脸,以找到ETL工程师,以帮助我用完报告的数据。基于这些数据,我想给出一定的解释,为什么这个月的手机销售不如上个月,为什么用户流失越来越严重,等等。

    ETL工程师:我是食品链最底层的一个压力很大的ETL工程师。我可以编写shell,可以使用hadoop/hive/hbase,还可以使用超复杂的逻辑编写SQL。今天,无法单独计算数据的BI,让我再运行一些数据。我想让她提一下需求流程,但她说这是老板想要的(操作中使用的杀手锏)!!为了紧急处理,我不得不放下工作,为她运行数据。我花了半个小时为她运行数据,希望能有所不同。

    众所周知,大数据工程师是大数据开发工程师。主要从事大数据平台建设。它要求实践者拥有Java基础。它还需要以下技术能力:hadoop、hive、hase、flume、storm、kafka、spark等。它是一个非常大的技术集群。

    如果你认为我每天都这样做,那你就错了。我通常的工作不只是完成分配给我的任务。我还负责数据ETL流程、数据建模、定时任务分配,有时还负责Hadoop集群的维护等。我必须这样做。每样东西都可以单独拿出来写一本书。

    以ETL流程为例,您需要将来自不同数据库、不同服务器的不同业务日志的原始数据规范化为相同的格式。您需要在分隔符上达成一致,然后将其导入分布式文件系统hdfs。甚至您需要定义业务系统的数据格式来制定规范。在数据收集之后,您还可以获得中间表、数据过滤、统一格式、统一ID和维度。度统一,通过不同的数据现象来执行数据,完成后,你会得到一些数据,如日报和周报,这时你需要根据需要将数据组织成一定的格式,然后引导mysql或hbase等。

     

    总之,您只需要收集、处理和导入和导出各种数据。

    但是这些数据仓库非常简单,ETL工程师有太多的空间可以玩。

    • 1、通常,boss–>bi–>etl会给出报告。商务智能可以直接计算中间的数据吗?SQL太复杂了,所以你能标记所有数据吗,BI,甚至老板可以选择他想要的任何东西?
    • 2、ETL工程师可以自动化数据收集、标准化业务日志格式和配置所有内容,但这些都基于N+1。这就是说,今天发生的事明天一定要看。有没有一个系统可以使数据分析实时或准实时?提到双十一屏幕,只有当Ma在12号到达时,他才能知道他已经做了多少交易而不拆分这些数据。
    • 3、目前,大多数分析系统都是基于离线计算(hadoop/odps)。这里有个问题。如果您希望在Operation或BI中看到数据,则必须先放慢脱机速度,然后才能看到它。是否有一个系统可以支持您使用任何更大的数据量和更复杂的逻辑以毫秒为单位生成数据?
    • 我没有提到算法工程师,大数据操作工程师等等。数据仓库的概念非常广泛,但在面对大型数据应用时却不值得一提。

     

    如果我们对数据的价值进行分层,有很多方法可以进行分层。我只列出一种方法,有些人有五个等级。

    • 第一层:为老板提供决策支持,如传统的财务报表
    • 第二层:为运营提供决策支持,如淘宝运营商,这些运营商完全数字化。
    • 第三层:为产品提供支持。例如,产品经理每天都会在报告中查看其中一个按钮的位置。
    • 第四层:生产数据,如直接对接广告系统产生收入,如直接对接推荐系统为用户推荐产品,实现数千人,然后,例如,使用移动应用直接推送不同用户的消息。
    • 第五层:大数据交换,直接受益于数据生成

    大多数公司都能达到前两个层次已经很好了,如果能达到第三个层次,就已经很有说服力了,要达到第四和第五个层次,国内互联网公司不超过2家,大数据应用太大了。

    展开全文
  • 大数据行业经过几年的发展沉淀,大数据项目岗位细分领域已经趋于完善,本文主要探讨在大数据分析这个领域,通过爬虫爬取各个招聘网站的相关数据,对细分岗位进行深入分析,本文的呈现,感谢科多大数据数据分析培训...

    大数据行业经过几年的发展和沉淀,大数据项目岗位细分领域已经趋于完善,本文主要探讨在大数据分析这个领域,通过爬虫爬取各个招聘网站的相关数据,对细分岗位进行深入分析,本文的呈现,感谢科多大数据数据分析培训班第10期学员“NO.1”团队的技术支持。

    此次分析结果呈现经历三个阶段:

    1. 细分查询目标
    2. 确定数据源获取范围
    3. 数据清洗、准备
    • 数据源获取的比例,分别来自拉勾、智联、51job等等网站,如下如:

    • 每一个细分岗位进行分析

    1. 数据分析

    • 数据分析|定义:数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

        基于业务,通过数据分析手段发现和分析业务问题,为决策作支持

    • 数据分析|岗位描述:

    • 数据分析|爬取数据整理,所有数据存放在excel,见下图

     

    • 数据分析|词云统计

     

    • 数据分析|具体技能要求

     

    1. 数据挖掘

    • 数据挖掘|定义

    数据挖掘是通过分析每个数据,从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。

    偏技术,通过建立模型、算法、预测等提供一些通用的解决方案,当然也有针对某业务的

    • 数据挖掘|岗位描述

    • 数据挖掘|爬取数据整理,存放在excel

    • 数据挖掘|词云统计

    • 数据挖掘|具体技能要求

    1. 算法工程师

    • 算法工程师|定义

    1、研究新算法或者在现有算法的基础上做优化。这时需要读一些研究论文,并针对自己所面对的应用场景,做专门的新型算法研究及对现有算法进行改进。
    2、工程开发:将构建的算法通过代码实现,在数据集上进行测试,检验效果。
    3、算法调整、参数调优。对于大部分的算法,构建好模型、代码实现只是最初的一步,更多的工作量是在对算法模型进行调整、参数进行调优,从而可以使得自己构建的算法可以更加匹配你所分析的数据,达到最优的效果。

    跑数据,跑数据,跑数据。。

     

    • 算法工程师|岗位描述

    • 算法工程师|爬取数据,存放excel

    • 算法工程师|词云统计

    • 算法工程师|具体技能要求

    1. 大数据分析师

    • 大数据分析师|定义

    • 大数据分析师|岗位描述

    • 大数据分析师|爬取数据,存放excel

    • 大数据分析师|词云统计

    • 大数据分析师|具体技能要求

    第三:大数据行业数据分析岗位多方位分析

    1. 百度指数

    1. 国家政策

    • 2003年,国家信息产业部根据国家财政部、国家发展和改革委员会关于规范长期投资项目数据分析方法、与国际接轨的总体精神,制定出了我国项目数据分析专业技术考试管理办法,加快了我国数据分析专业人才培养步伐。
    • 2008年6月,数据分析行业的全国性唯一行业组织——中国商业联合会数据分析专业委员会正式成立,为我国数据分析行业发展开新篇。
    • 2011——工信部把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一,其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析等大数据重要组成部分。
    • 2014——数据开放运动已覆盖全球44个国家。国务院通过《企业信息公示暂行条例(草案)》,要求在企业部门间建立互联共享信息平台,运用大数据等手段提升监管水平。
    • 2015——五中全会的“十三五”规划中将大数据作为国家级战略
    1. 成都大数据产业划分
    • 增强成都“五中心一枢纽”的功能为导向,围绕“东进、南拓、西控、北改、中优”城市空间发展战略,统筹区域优势产业和空间布局。
    • 形成“一核两带”的大数据产业布局:
    • “一核”:依托成都天府软件园大数据研发基础,向成都科学城和成都物联网产业园延伸,凭借国内外创新资源和大型数据中心聚集优势,形成覆盖成都高新区、天府新区和双流区的大数据研发运营核心聚集区。
    • “两带”:“产业创新引领带”和“智能应用发展带”。
    1. 平均薪资

      1. 薪酬涨幅表

      不同工种年限薪资涨幅不同,如下图

      数据分析学历占比情况

      挖掘工程师不同工作年限的薪资涨幅

      数据挖掘工程师学历占比

      算法工程师不同工作年限的薪资涨幅

      算法工程师的学历占比

      大数据分析师学历占比

      本文通过爬取各大招聘网站对大数据分析行业细分岗位进行了,全方位、多角度的分析,希望对想加入大数据行业的小伙伴一些指导和帮助,大数据分析针对不同专业、不同学历的人都报以开放接纳包容的态度,只要坚持学习。

     

     

    展开全文
  • 从需求分析师到数据仓库架构师、ETL工程师、数据分析工程师、报表开发工程师、数据挖掘工程师等,都可以称为BI工程师。 ETL工程师:从事系统编程、数据库编程设计,掌握各种常用编程语言的专业技术人员。也称为...

    商务智能。商务智能工程师是商业智能行业的工程师。从需求分析师到数据仓库架构师、ETL工程师、数据分析工程师、报表开发工程师、数据挖掘工程师等,都可以称为BI工程师。 
    ETL工程师:从事系统编程、数据库编程和设计,掌握各种常用编程语言的专业技术人员。也称为数据库工程师。

    盲目地解释数据仓库的概念可能并不有趣。让我们从不同的角色开始。

    老板:我是一家手机公司的老板。今天我要向董事会汇报。我将准备一份关于用户增长、用户保留率、用户活动以及过去三年中我手机中每个应用程序的使用率的报告。如果下面没有BI,我将被迫这样做。

    我是一个非技术性的商务智能。我每天阅读竞争产品分析报告,看到双十一的销量,看到各种评论,知道我的产品有哪些缺点和优势,分析南北地区差异,国内外客户的偏好,总之,我有很强的行业解读能力和数据解读能力。在手机领域,我能画出非常漂亮的图表和PPT。今天老板让我做报告。我还需要刷我的脸,以找到ETL工程师,以帮助我用完报告的数据。基于这些数据,我想给出一定的解释,为什么这个月的手机销售不如上个月,为什么用户流失越来越严重,等等。

    很多小伙伴,对大数据的概念都是模糊不清的,大数据是什么,能做什么,学的时候,该按照什么线路去学习,学完往哪方面发展,想深入了解,想学习的同学欢迎加入大数据学习Qun:775908246,有大量干货(零基础以及进阶的经典实战)分享给大家,并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课,给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系。

    ETL工程师:我是食品链最底层的一个压力很大的ETL工程师。我可以编写shell,可以使用hadoop/hive/hbase,还可以使用超复杂的逻辑编写SQL。今天,无法单独计算数据的BI,让我再运行一些数据。我想让她提一下需求流程,但她说这是老板想要的(操作中使用的杀手锏)!!为了紧急处理,我不得不放下工作,为她运行数据。我花了半个小时为她运行数据,希望能有所不同。

    众所周知,大数据工程师是大数据开发工程师。主要从事大数据平台建设。它要求实践者拥有Java基础。它还需要以下技术能力:hadoop、hive、hase、flume、storm、kafka、spark等。它是一个非常大的技术集群。

    如果你认为我每天都这样做,那你就错了。我通常的工作不只是完成分配给我的任务。我还负责数据ETL流程、数据建模、定时任务分配,有时还负责Hadoop集群的维护等。我必须这样做。每样东西都可以单独拿出来写一本书。

    以ETL流程为例,您需要将来自不同数据库、不同服务器的不同业务日志的原始数据规范化为相同的格式。您需要在分隔符上达成一致,然后将其导入分布式文件系统hdfs。甚至您需要定义业务系统的数据格式来制定规范。在数据收集之后,您还可以获得中间表、数据过滤、统一格式、统一ID和维度。度统一,通过不同的数据现象来执行数据,完成后,你会得到一些数据,如日报和周报,这时你需要根据需要将数据组织成一定的格式,然后引导mysql或hbase等。

    总之,您只需要收集、处理和导入和导出各种数据。

    但是这些数据仓库非常简单,ETL工程师有太多的空间可以玩。

    • 1、通常,boss–>bi–>etl会给出报告。商务智能可以直接计算中间的数据吗?SQL太复杂了,所以你能标记所有数据吗,BI,甚至老板可以选择他想要的任何东西?
    • 2、ETL工程师可以自动化数据收集、标准化业务日志格式和配置所有内容,但这些都基于N+1。这就是说,今天发生的事明天一定要看。有没有一个系统可以使数据分析实时或准实时?提到双十一屏幕,只有当Ma在12号到达时,他才能知道他已经做了多少交易而不拆分这些数据。
    • 3、目前,大多数分析系统都是基于离线计算(hadoop/odps)。这里有个问题。如果您希望在Operation或BI中看到数据,则必须先放慢脱机速度,然后才能看到它。是否有一个系统可以支持您使用任何更大的数据量和更复杂的逻辑以毫秒为单位生成数据?
    • 我没有提到算法工程师,大数据操作工程师等等。数据仓库的概念非常广泛,但在面对大型数据应用时却不值得一提。

    如果我们对数据的价值进行分层,有很多方法可以进行分层。我只列出一种方法,有些人有五个等级。

    • 第一层:为老板提供决策支持,如传统的财务报表
    • 第二层:为运营提供决策支持,如淘宝运营商,这些运营商完全数字化。
    • 第三层:为产品提供支持。例如,产品经理每天都会在报告中查看其中一个按钮的位置。
    • 第四层:生产数据,如直接对接广告系统产生收入,如直接对接推荐系统为用户推荐产品,实现数千人,然后,例如,使用移动应用直接推送不同用户的消息。
    • 第五层:大数据交换,直接受益于数据生成 

    大多数公司都能达到前两个层次已经很好了,如果能达到第三个层次,就已经很有说服力了,要达到第四和第五个层次,国内互联网公司不超过2家,大数据应用太大了。

    转载于:https://my.oschina.net/u/4072707/blog/3007223

    展开全文
  • java工程师和大数据工程师谁更好找工作? 【导语】从目前的社会形式来看,Java的工作岗位比较多一些,就业人群也比较大,大数据作为新兴职业,虽然需求量也是很大的,但是就业门槛比较高,对于专业技能的要求也是比较...

    java工程师和大数据工程师谁更好找工作?

    【导语】从目前的社会形式来看,Java的工作岗位比较多一些,就业人群也比较大,大数据作为新兴职业,虽然需求量也是很大的,但是就业门槛比较高,对于专业技能的要求也是比较高的,当然工资也会比较高,那么java工程师和大数据工程师谁更好找工作?

    java和大数据就业前景

    Java和大数据专业技术,学成之后都是很值钱很吃香的。

    1、java

    Java技术已列为当今世界信息技术三大关键之一,跟着大量java人才的产出,也造成了这个商场的饱和状态。越来越多的java程序员开始转行、也陆陆续续不断有新的成员进来。一句话:商场有、看才能。

    2、大数据

    大数据尽管并不是近年来才有的概念,但从2015、2016年才开始兴起,在2017年彻底点爆。跟着互联网、物联网、人工智能的不断进步及传统行业信息化的提高,全行业对大数据需求急剧增加,造成了百万+的人才缺口,发展前景一片光明。

    Java能够转大数据吗

    Java是能够转大数据的。

    1、java是大数据的根底,转型大数据相对会简单一点。

    2、转型也是有一定的限制的,比方:年纪最好在20-32岁之间;大专以上学历。其次便是,大数据范畴需求学习的东西许多,像hadoop、spark等都要学习,要做好努力学习的准备。

    3、据相关数据统计未来3-5年内,大数据范畴内的人才缺口将到达300左右。而且,跟着大数据在云核算、人工智能,以及各个范畴当中的应用,必将创造出更多的工作岗位。

    4、现在学习大数据有几种方法:大学教育、企业教培、培训组织和自学。现在从java转型大数据范畴的人并不少,当想要真正的完结转型,还要付出足够多的努力。

    关于java工程师和大数据工程师谁更好找工作?就给大家介绍到这里了,其实就目前来看,Java是现在后端开发用得最多的编程语言,短时间没有其它语言可以替代,就业前景毋庸置疑,但是社会在不断进步,大数据未来的发展前景不可限量,希望大家能够合理选择。

    展开全文
  • 数据挖掘工程师的现状前景,理统计理论基础,并熟悉常用的统计工具软件。对于在校学生我建议是先将编程基础打扎实,无论未来想从事数据挖掘行业的哪一类工作,对于变成算法数学基础的要求都是一样的。还有就是...
  • 1. 大数据工程师  在互联网公司广泛招聘,偏平台业务方向,ETLOLTP等,主要是基于Hadoop技术栈来处理大数据,算法要求不是特别高。  经典图书推荐:《Hadoop权威指南》《Hive编程指南》《Hbase权威指南》...
  • 可能很多人都还很困惑,什么是大数据,其实可以简单的这么理解:大数据就是对大量数据进行有效处理的一种解决方案;因为随着数据量的不断增加,传统的框架及计算模型已经无法满足数据增加的需求,所以出现了一种新型...
  • 随着大数据行业的发展,数据分析、数据挖掘渗透进我们的工作生活,这些技术可以为企业其他组织提供描述性预测性的能力,这些能力也是作为大数据工程师必须具备的,那么大数据工程师进行数据挖掘,采用哪些技术...
  • 算法工程师的范围是小于数据挖掘工程师数据挖掘工程师需要了解整套数据流入的过程,包括数据的接入、预处理,然后需要知道怎么用数据解决实际的业务问题,说白就是想办法让数据产生价值。 他需要知道一整个数据到...
  • 大都觉得女孩在工作中的抗压自我调节能力不够好,在项目中赶需求压力大的时候让本来就发量稀疏的头顶更是雪上加霜;最最最重要的,圈子怪圈你永远逃不出30-35岁的这个转行&转型的门槛,不论男女,你总是能在你...
  • 数据挖掘: 链接1:https://blog.csdn.net/sinat_30316741/article/details/79930604 链接2:https://blog.csdn.net/Bryan__/article/details/52672912 数据分析: 京东数据分析岗(秋招):...
  • 前段时间,有几个HR朋友问我: ...1、 软件工程师、算法工程师、大数据工程师区别 2、 一个算法工程师的日常 3、 算法工程师有哪些类别、涉及的技术、作用领域 4、 算法工程师的段位怎么分 5、 算法工程师...
  • 数据分析师: ...《概率论与数理统计》、《统计学》推荐David Freedman版、《业务建模与数据挖掘》、《数据挖掘导论》、《SAS编程与数据挖掘商业案例》、《Clementine数据挖掘方法及应用》、《IBM SPSS...
  • 数据挖掘工程师:偏技术,通过建立模型、算法、预测等提供一些通用的解决方案,当然也有针对某业务的。 数据研发工程师:一般也叫数据开发,搭建仓库搭建、数据的存储、处理、计算处理、报表开发等。
  • 待遇方面,如果以一线城市+2年工作经验为例比较,数据分析师在15-20K,而数据挖掘工程师在20-25K。就选择职位而言,你首先考虑这个职位是否适合你。你的领域是什么,适合什么方向?在大数据行业中有很多领域。通常来...
  • 前几天参加BDTC2013,看到了越来越多的原来在传统IT企业的同学朋友纷纷加入移动互联网、大数据、云计算的阵营,越来越多的传统企业在众多IT巨头的忽悠之下开始投身大数据的浪潮。虽然很多老板对大数据的了解仅仅...
  • 大数据的战略节点接...大家知道从一亿条数据中查询一条数据和从一万条数据中查询一条数据是截然不同的两种速率,庞大的历史数据在线,已经严重影响了系统的效率、稳定性,极大地增加了维护成本系统开销。特别是...
  • 大数据、数据分析、数据挖掘区别是,大数据是互联网的海量数据挖掘,而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘,数据分析就是进行做出针对性的分析诊断,大数据需要分析的是趋势发展,数据挖掘主要...
  •  不少朋友都很困惑,大数据工程师和数据分析师有什么区别... 大数据工程师其实有很多别名,数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title,大数据工程师就是一群“...
  • 据最新发布的《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅...根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计,未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万,而在BAT企业招聘的职位里,60%以上都在招大数据人才。 ...
  • 从数据本身的复杂程度、以及对数据进行处理的复杂度深度来看,可以把数据分析分为以下4个层次:数据统计,OLAP,数据挖掘大数据。 二、数据统计 数据统计是最基本、最传统的数据分析,自古有之。是指...
  • 2.给了一个评价指标,讨论它最小平方误差的区别 3.归一化/标准化的方法 4.线性归一化与均值-方差归一化的区别 5.什么时候用归一化,什么时候不用 6.概率题 抛硬币,抛到正反都出现过才停止,问抛的次数的...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 23,742
精华内容 9,496
关键字:

数据挖掘工程师和大数据工程师的区别