大数据就业方向了解一下

随着大数据在国内的发展,大数据相关人才却出现了供不应求的状况,大数据分析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。那么,大数据的就业方向有哪些呢?我们该如何择业呢?

大数据是眼下非常时髦的热词,同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业,通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。随着大数据在国内的发展,大数据相关人才却出现了供不应求的状况,大数据分析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。那么,大数据的就业方向有哪些呢?我们该如何择业呢?

数据行业从广义上讲可以分为以下几个职位:

一、数据分析

数据分析师是对数据、数据指标的解读,通过对数据的分析,来解决商业问题。

主要有包括:

(1)业务监控:诊断当前业务是否正常?是否存在问题?业务发展是否达到预期?如果没有达到预期,问主要问题在哪?是什么原因引起的?

(2)建立分析体系:这些数据分析师已经对业务有一定的理解,对业务也相对比较熟悉,更多帮业务方建立一套分析体系,或者更高级是做成数据产品。例如:营销活动。分析师会告诉业务方,在活动前你应该分析哪些数据,从而制定恰当的营销计划。在营销过程中,你应该看哪些数据,从而及时做出营销活动调整。在营销活动,应该如何进行活动效果评估以及行业未来发展的趋势分析。

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二、数据挖掘工程师

数据挖掘工程师多是通过对海量数据进行挖掘,寻找数据的存在模式,从而通过数据挖掘来解决具体问题。其更多是针对某一个具体的问题,是以解决具体问题为导向的。例如:聚类分析,通过对于会员各种人口统计学、行为数据进行分析,对客户进行分类,更好地理解客户,知道公司会员是到底如何?高、中、低低价值的客户构成,既可以后期公司的运营提供指导,提高活动效率,可以指导公司的营销。

做数据挖掘工程, 必须精通数据库。很多时候,你模型的数据预处理,可能完成在数据库里完成,你用到的数据库技巧更高。必须要会成熟的数据挖掘工具、数据挖掘算法,等,当然如果你会一、二款开源软件,并会写一些程序代码那是最好的,大公司都喜欢用开源的软件。

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三、数据建模师

这个职位与数据挖掘工程师还是有本质区别的。数据建模师,更多偏向于中、小数据量,而且其使用更多更多是统计学的方法,数据建模师其实很少会提到算法这个词。但是有时候,这二个模型越来越没有明确的分工,一般来说都会二个职位的人都会去学习对方的知识,所以这二个职位有合并的趋势。

新进入数据行业的同学,可以根据自己的背景背景选择相应的职位,学数据、统计学的朋友更多可以偏向于建模师,而计算机特别是写编程好的同学,可以走数据挖掘工程师,也许适应性更好,但这不是绝对的。

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数据分析就业选择公司的三条参考标准:

第一点:去供职于那些利用数据分析来做市场战略定位的公司;

如果一个企业是凭借数据学来做到自己与其他竞争对手之间的「切割」,公司核心竞争力是构建在数据和分析工具上,那么整个公司都会瞄准数据学发力,所有的资源都是围绕着数据分析投入。它会更加愿意投资,获得数据领域最顶尖的人才,打造最优秀的底层系统,不断地将最前沿的算法和计算技术推向极致,开发各种不可思议的工程产品来展现数据学的魔力。

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第二点:去为一个拥有着伟大想法的公司工作;

找到一家拥有足够数据量,并且已经开始着手做一些有趣事情的公司。几乎所有的公司在成长过程中,数据量都会不断扩大,但是如果你选择了一家已经拥有足够级别数据量的公司,那么它的潜力,可发展性将会提升到另外一个层次。

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第三点,去选择给一家即将进入空白市场的公司。

当评估市场机会的时候,去选择一个还没有将成型的解决方案的公司。一个白手起家,闯入陌生领域的公司有可能没有非常稳定的公司组织结构,这固然让人觉得有点儿不靠谱,但是作为数据分析师来说,这个地方是充满最多创意性和自由的地方。在从来没有人涉足的领域去构建一些东西,这样性质的工作同样是可以评估测量的。不要光是看重设计中「数学」以及「统计」的地位,而且还要重视「数据通道」,「API」。

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