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扣丁學(xué)堂大數(shù)據(jù)培訓(xùn)淺談大數(shù)據(jù)的職業(yè)發(fā)展

2018-07-04 14:40:14 1241瀏覽

本篇文章扣丁學(xué)堂大數(shù)據(jù)培訓(xùn)小編主要是和大家分享一下大數(shù)據(jù)的職業(yè)發(fā)展，為喜歡大數(shù)據(jù)或者是對(duì)大數(shù)據(jù)感興趣的小伙伴總結(jié)一下大數(shù)據(jù)的職業(yè)，讓大家可以更加深入的了解大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)這個(gè)工作。

很多人不明白學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘以后干什么，這個(gè)問(wèn)題也經(jīng)常被問(wèn)到，數(shù)據(jù)挖掘在國(guó)外是一份很不錯(cuò)的工作，那么在國(guó)內(nèi)呢?以下是從網(wǎng)上找的一些相關(guān)資料介紹，和即將走上數(shù)據(jù)挖掘崗位或是想向這方面發(fā)展的朋友共享：

數(shù)據(jù)挖掘從業(yè)人員工作分析

1、數(shù)據(jù)挖掘從業(yè)人員的愿景：

數(shù)據(jù)挖掘就業(yè)的途徑有以下幾種，(注意：本文所說(shuō)的數(shù)據(jù)挖掘不包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)庫(kù)管理員的角色)。

A：做科研(在高校、科研單位以及大型企業(yè)，主要研究算法、應(yīng)用等)

B：算法工程師(在企業(yè)做數(shù)據(jù)挖掘及其相關(guān)程序算法的實(shí)現(xiàn)等)

C：數(shù)據(jù)分析師(在存在海量數(shù)據(jù)的企事業(yè)單位做咨詢、分析等)

2、數(shù)據(jù)挖掘從業(yè)人員切入點(diǎn)：(根據(jù)上面的從業(yè)方向來(lái)說(shuō)說(shuō)需要掌握的技能)。

A：做科研：這里的科研相對(duì)來(lái)說(shuō)比較概括，屬于技術(shù)型的相對(duì)高級(jí)級(jí)別，需要對(duì)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)分析的必備基礎(chǔ)知識(shí)。

B：算法工程師：主要是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘現(xiàn)有的算法和研發(fā)新的算法以及根據(jù)實(shí)際需要結(jié)合核心算法做一些程序開(kāi)發(fā)實(shí)現(xiàn)工作。要想扮演好這個(gè)角色，你不但需要熟悉至少一門(mén)編程語(yǔ)言如(C,C++,Java,Delphi等)和數(shù)據(jù)庫(kù)原理和操作，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)課程有所了解，如果對(duì)程序比較熟悉的話并且時(shí)間允許，可以尋找一些開(kāi)源的數(shù)據(jù)挖掘軟件研究分析。

C：數(shù)據(jù)分析師：需要有深厚的數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)，可以不知道人工智能和計(jì)算機(jī)編程等相關(guān)技術(shù)，但是需要熟練使用主流的數(shù)據(jù)挖掘(或統(tǒng)計(jì)分析)工具。

數(shù)據(jù)挖掘人員需具備以下基本條件：

一、專(zhuān)業(yè)技能

本科或碩士以上學(xué)歷，數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)專(zhuān)業(yè)，熟練掌握關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，具有數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn);

熟練掌握常用的數(shù)據(jù)挖掘算法;

具備數(shù)理統(tǒng)計(jì)理論基礎(chǔ)，并熟悉常用的統(tǒng)計(jì)工具軟件。

二、行業(yè)知識(shí)

具有相關(guān)的行業(yè)知識(shí)，或者能夠很快熟悉相關(guān)的行業(yè)知識(shí)。

三、合作精神

具有良好的團(tuán)隊(duì)合作精神，能夠主動(dòng)和項(xiàng)目中其他成員緊密合作。

四、客戶關(guān)系能力

具有良好的客戶溝通能力，能夠明確闡述數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的重點(diǎn)和難點(diǎn)，善于調(diào)整客戶對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的誤解和過(guò)高期望;

具有良好的知識(shí)轉(zhuǎn)移能力，能夠盡快地讓模型維護(hù)人員了解并掌握數(shù)據(jù)挖掘方法論及建模實(shí)施能力。

應(yīng)用及就業(yè)領(lǐng)域：

當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用主要集中在電信(客戶分析)，零售(銷(xiāo)售預(yù)測(cè))，農(nóng)業(yè)(行業(yè)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè))，網(wǎng)絡(luò)日志(網(wǎng)頁(yè)定制)，銀行(客戶欺詐)，電力(客戶呼叫)，生物(基因)，天體(星體分類(lèi))，化工，醫(yī)藥等方面。

當(dāng)前它能解決的問(wèn)題典型在于：數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷(xiāo)(DatabaseMarketing)、客戶群體劃分(CustomerSegmentation&Classification)、背景分析(ProfileAnalysis)、交叉銷(xiāo)售(Cross-selling)等市場(chǎng)分析行為，以及客戶流失性分析(ChurnAnalysis)、客戶信用記分(CreditScoring)、欺詐發(fā)現(xiàn)(FraudDetection)等等，在許多領(lǐng)域得到了成功的應(yīng)用。

數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)象是某一專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域中積累的數(shù)據(jù)，挖掘過(guò)程是一個(gè)人機(jī)交互、多次反復(fù)的過(guò)程，挖掘的結(jié)果要應(yīng)用于該專(zhuān)業(yè)。因此數(shù)據(jù)挖掘的整個(gè)過(guò)程都離不開(kāi)應(yīng)用領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)知識(shí)。“BusinessFirst,techniquesecond”是數(shù)據(jù)挖掘的特點(diǎn)。因此學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘不意味著丟棄原有專(zhuān)業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。相反，有其它行業(yè)背景是從事數(shù)據(jù)挖掘的一大優(yōu)勢(shì)。如有銷(xiāo)售，財(cái)務(wù)，機(jī)械，制造，callcenter等工作經(jīng)驗(yàn)的，通過(guò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘，可以提升個(gè)人職業(yè)層次，在不改變?cè)瓕?zhuān)業(yè)的情況下，從原來(lái)的事務(wù)型角色向分析型角色轉(zhuǎn)變。

進(jìn)階能力要求：

數(shù)據(jù)挖掘人員具備如下條件，可以提高數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的實(shí)施效率，縮短項(xiàng)目周期。

具有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)項(xiàng)目實(shí)施經(jīng)驗(yàn)，熟悉數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)及方法論。

熟練掌握SQL語(yǔ)言，包括復(fù)雜查詢、性能調(diào)優(yōu)。

熟練掌握ETL開(kāi)發(fā)工具和技術(shù)。

熟練掌握MicrosoftOffice軟件，包括Excel和PowerPoint中的各種統(tǒng)計(jì)圖形技術(shù)。

善于將挖掘結(jié)果和客戶的業(yè)務(wù)管理相結(jié)合，根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的成果向客戶提供有價(jià)值的可行性操作方案。

以上就是扣丁學(xué)堂大數(shù)據(jù)在線學(xué)習(xí)小編給大家分享的大數(shù)據(jù)的職業(yè)總結(jié)，希望對(duì)小伙伴們有所幫助，想要了解更多內(nèi)容的小伙伴可以登錄扣丁學(xué)堂官網(wǎng)咨詢?？鄱W(xué)堂是專(zhuān)業(yè)的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，不僅有專(zhuān)業(yè)的老師和與時(shí)俱進(jìn)的課程體系，還有大量的大數(shù)據(jù)在線視頻供學(xué)員觀看學(xué)習(xí)哦?？鄱W(xué)堂大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)群：209080834。

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