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現在重視的機構也是越來越多,上到國防部下到互聯網創業公司、金融機構需要大數據才能驅動,需要處理分析的崗位也很多;常見的食品制造、零售電商、醫療制造、交通檢測等也需要數據分析與處理,如優化庫存,降低成本,預測需求等。
大數據開發的工作就屬于程序員了,它的思維邏輯性也是要求更有挑戰性一些,薪資待遇相對而說而更加豐厚,大數據分析更多偏向業務,偏向于那種操作性的工作,資深的大數據分析師薪資也是十分可觀的,所以才會有越來越多的人去學習大數據。
數據分析的方向更傾向于業務方面,主要是通過挖掘數據的價值來推動企業的發展進步,現代化企業數字轉化也最需要這樣的人才。偏業務型類型的數據分析師對編程的要求也沒那么高,如果你不是編程相關專業的話,那你可以考慮一下這個方向。
相信大多數人學習數據分析的目的,都是想著找到一份穩定工資高的工作,但是數據分析涉及的專業知識面較廣自學起來難度是很大的,一般建議報培訓班進行系統學習,而且報班學習會有專業的老師面對面的指導,可以結識志同道合的伙伴擴展人脈學習效果也會更好。
要想學好大數據,大數據工程師需要學會的知識有,會基本的linux操作;至少要精通一門JVM系的語言;掌握一門實時流式處理框架;學好分布式存儲框架;深入了解和學習分布式協調框架;新開發的列式存儲數據庫,也是要學好的;學習Kafka處理消息隊列。
數據分析工程師的職稱,應該屬于中級職稱,因為技術崗位對應的職稱分別是,初級職稱為助理工程師,還有中級為工程師高級為高級工程師,數據分析工程師是專業從事投資和運營數據分析的高級決策人,通過掌握大量行業數據以及科學的計算工具,將經濟學原理用數學模型表示科學合理的分析投資和運營項目未來的
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