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lingling8826
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刘小贱爱花钱

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大数据工程师、大数据维护工程师、数据挖掘师、大数据算法师。

大数据开发方向:涉及的岗位诸如大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等。

数据挖掘、数据分析和机器学习方向:涉及的岗位诸如大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等。

1、提升程序设计能力。动手实践能力对于本科生的就业有非常直接的影响,尤其在当前大数据落地应用的初期,很多应用级岗位还没有得到释放,不少技术团队比较注重学生程序设计能力,所以具备扎实的程序设计基础还是比较重要的。

2、掌握一定的云计算知识。大数据本身与云计算的关系非常紧密,未来不论是从事大数据开发岗位还是大数据分析岗位,掌握一定的云计算知识都是很有必要的。掌握云计算知识不仅能够提升自身的工作效率,同时也会拓展自身的技术边界。

大数据算法工程师

97 评论(15)

瑶瑶瑶姚

算法工程师前景还是比较广阔的。算法(Algorithm)是一系列解决问题的清晰指令,也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。算法工程师就是利用算法处理事物的人。

138 评论(13)

陈家小鱼儿

大数据开发工程师,其实包括的具体的岗位很多,包括:大数据开发工程师、大数据架构工程师、大数据运维工程师、数据可视化工程师、数据采集工程师、数据挖掘工程师、机器学习工程师、深度学习工程师、算法工程师等等,都可以算是大数据开发工程师的范畴。

249 评论(13)

晓云1123

:首先,我当前选择大数据算法工程师这个职业是不错的选择,也是顺应时代发展的选择,随着工业互联网时代的到来,广大产业领域会释放出大量大数据专业人才的需求,而且随着大数据产业生态的逐渐完善和成熟,大数据领域对于人才的需求也会趋于多元化

265 评论(9)

哆咯哆咯咯

我觉得这份职业的就业前景是相当不错的,也有着非常多的难度,是一份很有含金量的工作,所以前景和潜力都是不错的。

190 评论(9)

樱桃鹿儿

随着大数据和人工智能领域的不断深入发展,自然语言处理、机器学习等方向成为求职的大热门,算法工程师也自然而然成为目前最炙手可热的岗位。虽然算法工程师一直被频频提及,但是许多人对这个岗位的了解还知之甚少。那么算法工程师究竟是做什么的?发展前景怎么样呢?

总体上来说,算法岗的前景还是比较广阔的,算法工程师的成长空间也足够大,如果能够做好规划,未来可以在技术领域走得很远,也可以体现出自身更大的价值。如果说消费互联网是程序员的时代,那么产业互联网很有可能就是算法工程师的时代。

算法工程师的就业前景:

如今,人工智能领域进入新的发展阶段,可以预见在不久之后AI技术将掀起一轮新的技术改革热潮。提到人工智能,我们就不得不提人工智能领域最炙手可热的岗位:算法工程师。随着AI技术的快速发展,促使企业在人工智能领域的探索热情日益高涨,因此优秀的算法工程师可以说是各大企业公司争抢的稀缺资源。

一方面是由于高校形成体系化的人才输出相对滞后。另一方面,人工智能领域的知识、技术门槛较高,跨界难度大。所以短期来看,这个岗位的人才缺口将被继续放大。

作为热门领域和人才供不应求的算法工程师,开出的薪资依旧让人羡慕眼红。根据各大招聘平台的统计,像北上广深这样的一线城市,平均薪资基本在20K出头。而在二三线城市,算法工程师的平均薪资大概也在10K左右。

由于算法工程师对于知识结构的要求比较丰富,同时算法工程师岗位主要以研发为主,需要从业者具备一定的创新能力,所以要想从事算法工程师岗位往往需要读一下研究生,目前不少大型科技企业对于算法工程师的相关岗位也有一定的学历要求。

352 评论(8)

王玉娜大王

学习大数据专业未来可以从事的工作有:1、算法工程师。算法工程师是通过算法搜索隐藏在大量数据中的特定内容的专业人士。这项工作有助于企业做出明智的决策,提高工作效率,降低错误率。数据挖掘已成为许多 IT 战略的重要组成部分,其大数据专业人员的需求量也很大。2、数据分析师。数据分析师是指从事行业数据收集、整理、分析、评估和预测的专业人员。他们主要关注从过去和现在的数据级别理解数据。最常见的就是一些行业通过一些系列的数据来预测和分析用户的行为、偏好或者目标用户,从而最大限度的发挥数据的商业意义。3、数据工程师。数据工程师主要从事数据的收集、分析、整理、维护等相关技术工作,重点是清洗数据,方便数据分析师和数据科学家使用,在数据中找到可以实现的关键点推动解决业务问题。4、数据产品经理。随着数字化运营等概念深入人心,数据产品也进入了人们的视线。数据产品是一种可以利用数据的价值来帮助用户做出更好决策的产品形式,而数据产品经理则使用这些产品来满足特定的数据使用需求。产品经理需要对数据产品的需求管理、设计规划、开发测试、优化更新等全生命周期负责。

238 评论(13)

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