~~简单的幸福~~
(1)大数据系统研发工程师:负责大数据系统研发工作,包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库架构设计以及数据库详细设计、优化数据库构架、解决数据库中心建设设计问题。他们还负责集群的日常运作、系统的监测和配置、Hadoop与其他系统的集成。(2)大数据应用开发工程师:负责搭建大数据应用平台、开发分析应用程序。他们熟悉工具或算法、编程、包装、优化或者部署不同的MapReduce事务。他们以大数据技术为核心,研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。(3)大数据分析师:运用算法来解决分析问题,并且从事数据挖掘工作。他们最大的本事就是能够让数据道出真相;此外,他们还拥有某个领域的专长,帮助开发数据产品,推动数据解决方案的不断更新。(4)数据可视化工程师:具备良好的沟通能力与团队精神,责任心强,拥有优秀的解决问题的能力。他们负责在收集到的高质量数据中,利用图形化的工具及手段的应用,一目了然地揭示数据中的复杂信息,帮助企业更好的进行大数据应用开发,发现大数据背后的巨大财富。
Lisa艳艳
1、数据挖掘工程师
数据建模、机器学习和算法实现;商业智能,用户体验分析,预测流失用户等;需要过硬的数学和统计学功底以外,对算法的代码实现也有很高的要求
2、数据架构师
需求分析,平台选择,技术架构设计,应用设计和开发,测试和部署;高级算法设计与优化;数据相关系统设计与优化,需要平台级开发和架构设计能力。成都加米谷大数据培训机构,大数据开发,数据分析与挖掘。
3、数据库开发
设计,开发和实施基于客户需求的数据库系统,通过理想接口连接数据库和数据库工具,优化数据库系统的性能效率等
4、数据库管理
数据库设计、数据迁移、数据库性能管理、数据安全管理,故障检修问题、数据备份、数据恢复等
5、数据科学家
数据挖掘架构、模型标准、数据报告、数据分析方法;利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换
6、数据产品经理
把数据和业务结合起来做成数据产品;平台线提供基础平台和通用的数据工具,业务线提供更加贴近业务的分析框架和数据应用
蜜糖Rose
说个大概吧
大数据开发工程师:负责公司大数据平台的开发和维护,负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等;
数据分析师:进行数据搜集、整理、分析,针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见;
数据挖掘工程师:商业智能,用户体验分析,预测流失用户等;需要过硬的数学和统计学功底以外,对算法的代码实现也有很高的要求。
数据库开发:设计,开发和实施基于客户需求的数据库系统,通过理想接口连接数据库和数据库工具,优化数据库系统的性能效率等;
数据管理:数据库设计、数据迁移、数据库性能管理、数据安全管理,故障检修问题、数据备份、数据恢复等;
数据科学家:清洗,管理和组织(大)数据,利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换;
数据产品经理:把数据和业务结合起来做成数据产品。
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