简介：今天，首席CTO注释要与您分享哪个专业与哪个主要数据工程师有关。如果您能解决您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站。让我们现在开始！
数据分析行业属于边际学科。跨学科。确切地说，它不属于哪个行业，它不属于它，也不属于金融行业。但是这个。
数据分析专家工作发展前景：
由于目前缺乏大数据才能，公司很难招募合适的人才 - 都有高等教育，并且最好拥有大型数据处理经验。因此，许多公司可以在内部发掘。
目前，那些从事数据库管理，挖掘和编程工作的人，包括传统的定量分析师，Hadoop的工程师以及任何需要通过工作中的数据来判断决策的经理，例如某些领域的运营经理，等您可以尝试这个职位，只要学会使用数据，各个领域的专家也可以成为大数据工程师。
大数据工程师会做什么？我需要什么能力？
大数据目前是一个非常时尚的技术术语。同时，它自然产生了与大数据处理相关的一些职业，并通过数据分析影响企业的业务决策。
这群人被称为国外数据科学家。该标题是D.J. Pati和Jeff Hammerbacher于2008年首次提出的。后来，它们成为LinkedIn和Facebook数据科学团队的负责人。数据科学家的地位也开始在传统的美国电信，零售，金融，物流，物流，物流，物流，物流，物流，物流，物流，物流，物流中创造价值。，医疗，教育和其他行业。
但是，在中国，大数据的应用刚刚发芽，人才市场还不那么成熟。“您很难期望完整完成整个链条上的所有链接。越来越多的公司将遵循其现有资源和缺点。，与现有团队的招聘能力。”王Yuyao（LinkedIn）业务分析和战略业务总监Wang Yuyao，告诉第一个财务周刊。
因此，每个公司对大数据工作的要求都不同：一些强调数据库编程，一些重点应用数学和统计知识，有些需要咨询公司或投资银行相关的经验，有些人想找到该产品来了解该产品。在市场上。因为这是许多公司将为这组人员提供一些新的头衔和定义，这些人为自己的业务类型和团队处理大数据：数据挖掘工程师，大数据专家，数据研究人员，用户分析专家，等等的Quittle出现在国内公司，我们将其统称为“大数据工程师”。
Wang Yuyao认为，在成熟的数据驱动公司中，“大数据工程师”通常是一个团队，这意味着数据收集，组织，分析和商业见解的整个过程，甚至是市场转型。数据工程师，分析师，产品专家，市场专员和业务决策者共同完成从原始数据转换为商业价值-Summary，这是一家支持企业。
由于国内大数据工作仍在开发阶段，因此可以从中汲取多少价值取决于工程师的个人能力。在这个行业中曾经为人才需求提供了巨大的框架，包括能力具有计算机编码功能，数学和统计与背景相关。关键因素更有帮助。
尽管对于某些大型公司而言，拥有硕士学位教育的公司是一个更好的选择，但是阿里巴巴集团的研究人员Xue Guirong强调，教育不是最重要的因素。海洋中寻宝的好奇心将更适合这个工作。
此外，优秀的大数据工程师必须具有一定的逻辑分析能力，并且可以快速定位特定业务问题的关键属性和决定性因素。有价值，以及如何快速找到每个业务的核心需求。”联合国百度大数据联合实验室的数据科学家沉Zhiyong说，学习能力可以帮助大数据工程师快速适应不同的项目，并在短时间内成为该领域的数据专家；沟通能力可以使他们的工作更加顺利，因为大数据工程师的工作主要分为两种方式。，后者需要找到运营部门来了解数据模型的实际转换。
您可以将这些要求视为成为一名大数据工程师的方向，因为根据对Monaku Ruihua管理合作伙伴Yan Fiping的观察，这是一个巨大的人才差距。在目前，国内大数据应用程序主要集中在互联网领域。超过56％的公司正在准备开发大数据研究。“在接下来的5年中，94％的公司将需要数据科学家。”Yan Liping说。因此，她还建议一些最初从事数据相关的公司可以考虑转型。
在本期“第一本财务周刊”中，采访了三家国内互联网公司和相关领域的人力资源专家。他们从工作场所的角度解释了我们，以解释如何成为大数据工程师和此类职位的工作场所状况。
大数据工程师做什么？
用阿里巴巴集团研究员Xue Guirong的话说，大数据工程师是一组“播放数据”的人，可以播放数据的商业价值并使数据成为生产力。大数据和传统数据之间的最大差异是它是在线，真实的 - 时间，大型和不规则形式，没有办法遵循，因此“玩”的人很重要。
Shen Zhiyong认为，如果您将大数据想象成非蓄积的矿山，那么大数据工程师的工作是“第一步，将数据集定位并绘制信息所在的位置，这等同于矿物质和采矿。可以直接判断的信息等同于冶炼。最后，应用程序，数据可视化等。”
因此，对历史，预测未来和优化选项的分析是播放数据时大数据工程师的三个最重要任务。通过这三个工作指示，它们可以帮助公司做出更好的业务决策。
找出过去事件的特征
大数据工程师的一个非常重要的工作是分析数据以找到过去事件的特征。可供查询的功能，以支持公司对数据的各种业务需求，包括广告投影，游戏开发，社交网络等。
找到过去事件的特征，最大的作用是帮助公司更好地了解消费者。通过分析用户过去的行为轨迹，他可以理解这个人并预测他的行为。“您可以知道他是什么样的人，他的年龄，年龄，，兴趣和爱好，无论是互联网付费用户，您喜欢玩什么类型的游戏，通常喜欢在线上。”Tencent Cloud Computing Co.，Ltd。北京研发中心总经理宗林格在下一步告诉第一个财务周刊。需求，例如微信的电影票务业务。
预测将来可能发生的事情
通过介绍关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。在阿里母亲的营销平台上，工程师正在尝试通过引入气象数据来帮助汤宝卖家开展业务。去年不会出售。除了空气调解，电动风扇，背心，泳衣等。
在百度，沉·郑（Shen Zhiyong）支持一些“百度预测”产品的模型研究和开发，试图使用大数据为更广泛的人口服务。等等。以百度景点为例，大数据工程师需要收集所有可能在一段时间内影响景点的关键因素接下来的几天，这正是它的浮雕，拥挤或一般拥挤的是什么？
找出优化的结果
根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析实现不同的目的。
在腾讯方面，郑利恩（Zheng Lifeng）认为，可以反映大数据工程师工作的最简单的直接示例是选项测试（AB测试），也就是说，帮助产品经理在A和B专辑中做出选择。决策者只能根据经验做出判断，但是现在大数据工程师可以测试大型真实 - 时间测试 - 例如，在社交网络产品的示例中，让一半的用户看到A界面，而另一半则使用B界面可观察到一段时间内的点击率和转换率，以帮助营销部门做出最终选择。
作为一个电子商务，阿里巴巴希望通过大数据锁定准确的人，以帮助卖家进行更好的营销。“我们期待找到这样的人。这些人对产品比现有用户更感兴趣。”Xue Guirong说。TAOBAO的一个例子是，卖方原始促销的目标人群是母体，但是工程师通过数据之间的相关性发现数据之间的相关性，并发现孕妇组的营销转换率是更高。
B需要拥有的能力
数学和统计背景
就我们采访了蝙蝠中的三家大型互联网公司而言，对大数据工程师的要求是统计和数学背景的硕士或博士学位。Shenshenshenshen shen shen shen she she the，缺乏理论背景的数据工作者更容易进入危险领域（危险区域） - 一堆数字，并且总是可以根据不同的数据模型和算法吓到某些结果，但是如果您不知道这是什么意思，那不是一个真正有意义的结果，并且很容易误导您。”只有有了一定的理论知识，我们才能理解模型，重用模型甚至创新的模型来解决实际问题。”沉·郑说。
计算机编码能力
实际开发功能和大型数据处理功能是大数据工程师的一些必要要素。“由于许多数据的价值来自发掘过程，因此您必须处理它以发现黄金的价值。”Zheng Lifeng说。
例如，许多人在社交网络上生成的记录是非结构化数据。如何从这些无知的文本，语音，图像甚至视频中抓住有意义的信息需要大数据工程师才能亲自挖掘。即使在某些团队中，大数据工程师的责任主要是业务分析，但它们必须熟悉方式计算机处理大数据。
了解特定应用或行业
在Yan Liping的看法中，大数据工程师的作用非常重要，它不能与市场分开，因为大数据只能通过与特定字段的应用结合来产生价值。因此，一个或多个垂直行业的经验可以积累了申请人对行业的认知，这对于以后成为大数据工程师非常有帮助。因此，在申请此职位时，这也是一个更具说服力的额外点。
“他不能仅仅了解数据，而且还拥有业务思想。无论零售，医学，游戏或旅游业如何，您都可以对某些领域有一定的了解。最好与公司的业务方向保持一致。“我也播放了一个例子。“过去，我们说过一些奢侈品店主是势利的，一目了然，我们知道他们买不起它，但是这群人只是热衷于。我们认为他们是这个行业的专家。在考虑医疗保险业业务时，了解医疗行业不仅与在人们医院看医生的记录有关，而且还会考虑饮食数据。这些都是基于对该领域的理解。”
C大数据工程师的职业发展
如何成为大数据工程师
由于目前缺乏大数据才能，公司很难招募合适的人才 - 都有高等教育，并且最好拥有大型数据处理经验。因此，许多公司可以在内部发掘。
今年8月，阿里巴巴举行了一场大数据竞赛，以在TMALL平台上获取数据。在消除了敏感问题之后，将其放在竞赛中的7,000多个团队中，将其放在比赛中。“
Yan Liping建议那些长期从事数据库管理，采矿和编程的人，包括传统的定量分析师，Hadoop的工程师以及任何需要通过工作中数据做出决策的经理，例如在某些FieldSmanagers中的运营等等，可以尝试这个职位，只要学会使用数据，各个领域的专家也可以成为大数据工程师。
报酬
作为IT职业中的“大熊猫”，可以说大数据工程师的收入处理能够达到类似的顶级级别。根据Yan Liping的观察结果，有10％的国内IT，沟通和行业招聘与大数据有关，Yan Liping说：“大数据时代的出现突然出现，中国的发展势头非常有限，但人才非常有限。现在，这完全是供不应求的。”在美国，大数据工程师的平均年薪高达17.5万美元。据了解，在中国的顶级互联网公司中，相同水平的大数据工程师的薪水可能比其他职位高20％至30％，并且受企业的重视。
职业发展路径
由于大数据才能的数量少，大多数公司的数据部门通常是平坦的模型，大致分为三个级别：数据分析师，高级研究人员和部门董事。应用领域的维度，尽管在小公司中，他们需要有几个职位。特别强调大数据策略的一些互联网公司将拥有最高的职位 - 就像阿里巴巴的首席数据官员一样。”该职位上的大多数人都会发展研究方向并成为重要的数据战略才能。”Yan Liping说。另一方面，大数据工程师对业务和产品的理解不如业务部门的员工好。因此，它也可以将其转移到产品部门或市场部，甚至升至公司的高级管理层。
用阿里巴巴集团研究员Xue Guirong的话说，大数据工程师是一组“播放数据”的人，可以播放数据的商业价值并使数据成为生产力。大数据和传统数据之间的最大差异是它是在线，真实的 - 时间，大型和不规则形式，没有办法遵循，因此“玩”的人很重要。
Shen Zhiyong认为，如果您将大数据想象成非蓄积的矿山，那么大数据工程师的工作是“第一步，将数据集定位并绘制信息所在的位置，这等同于矿物质和采矿。可以直接判断的信息等同于冶炼。最后，应用程序，数据可视化等。”
因此，对历史，预测未来和优化选项的分析是播放数据时大数据工程师的三个最重要任务。通过这三个工作指示，它们可以帮助公司做出更好的业务决策。
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