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大数据岗位成未来十年最紧缺岗位,现在参加成都大数据工程师学习还来得及!

发布者: 成都达内     浏览次数:     发布时间:2019-01-04 09:54:21

当今大数据发展速度飞快,近几年异常火爆,大数据和人工智能时代已经到来。大数据相关职位将成为未来10年最紧缺的职位。...

  当今大数据发展速度飞快,近几年异常火爆,大数据和人工智能时代已经到来。大数据相关职位将成为未来10年最紧缺的职位。

  当前垄断工薪阶层钱财的支付宝,成为人们出门必用的工具。现在人们出门很少人带现金了,手机在手,天下我有。吃饭?支付宝,买东西?支付宝,看电影还是支付宝,扫一扫就付款成功,非常便捷。最近支付宝又出来搞事情了,支付宝首次在杭州肯德基KPRO餐厅上线刷脸支付,整个黑科技在全球范围内首次进行使用。这个创意是抓住年轻人喜欢尝试新鲜事物的特点,如果这个技术广泛投入使用,一定会在社会上掀起一场轩然大波。

  苏宁易购也不甘示弱,出现了刷脸购物,也就是说商店里没有导购员,只有机器人为你服务,人们拿了要购买的商品,屏幕上自动显示该商品的详细信息,在出门时抬头看一眼摄像头,就可以大摇大摆的出门走人。

  大数据相关职位将成为未来10年最紧缺的职位

  另外,就在各大商家在互联网界搞得火热时,京东也不甘示弱,正在筹划一场让年轻人心动的活动,即京东白条购车,具体是通过“先用一年,可退可换”的方式,让年轻群体拥有人生中第一辆车,这是刺激年轻人买车的一种方式,有利于京东将消费市场延伸到汽车领域,随着大数据和人工智能的快速发展和日益完善,相信很快这个活动就会跟大家见面,值得年轻群体的期待。

  大数据人工智能时代已经到来,大数据相关职位将成为未来10年最紧缺的职位,无论什么行业在未来都离不开大数据相关技术,你再不学习就会被时代淘汰。想要与时俱进,成为时代的领导者就来入行大数据。

  那么大数据行业又有哪些岗位是其中的佼佼者呢?成都达内大数据培训小编来给大家分享一下!

大数据岗位成未来十年最紧缺岗位,现在参加成都大数据工程师学习还来得及!

  01、信息架构师(也称为信息分析师)

  信息架构师负责设计概念数据模型,并与业务用户进行沟通和对话。其弥合了业务流程和IT环境之间的鸿沟,并与可能有助于选择概念数据模型类型(例如EER或UML)和数据库建模工具的数据库设计师密切合作。在数据准确性和数据完整性方面,一个良好的概念数据模型是存储高质量数据的关键要求。

  02、数据库设计师

  其职责是将概念数据模型转换为逻辑和内部数据模型,协助应用程序开发人员定义外部数据模型的视图,从而有助于数据安全。为了便于将来对数据库应用程序进行维护,数据库设计人员在创建强制实现数据一致性的各种数据模型时,应定义公司范围的统一命名约定。

  03、数据管理员

  数据管理员是数据质量(DQ)专家,负责确保实际业务数据和相应元数据的质量。他们通过执行广泛和定期的数据质量检查来评估数据质量(DQ)。除其他评估步骤外,这些检查涉及应用或计算最相关的数据质量(DQ)维度的数据质量指标和指标。

  显然,他们也需要主动采取行动,并进一步处理这些评估的结果。第一类应采取的措施是采取纠正措施。但是,数据管理员不负责自行更正数据,因为这通常是数据所有者的责任。对数据质量评估结果采取的第二种行动涉及深入调查所发现数据质量问题的根本原因。

  了解这些原因可能允许设计旨在消除数据质量问题的预防措施。预防措施可能包括修改数据来源的操作信息系统(例如,使字段成为强制性的,提供可能值的下拉列表,使界面合理化等)。

  总体而言,防止错误数据进入系统通常比事后纠正错误更具成本效益。但是,由于输入数据中存在不必要的数据质量问题,因此应注意不要减慢关键流程。

  04、数据库管理员(DBA)

  其职责是负责实施和监视数据库。其工作内容包括:安装和升级DBMS软件、备份和恢复管理、性能调整和监控、内存管理、复制管理、安全性和授权等。数据库管理员(DBA)与网络和系统管理员密切合作。

  其还与数据库设计人员进行交流,以降低运营管理成本,并保证达成一致的服务水平(例如响应时间和吞吐率)。数据库管理员(DBA)可以提供数据可用性和可访问性,以及其他两个关键数据质量维度。

  05、数据科学家

  数据科学家在数据管理的背景下是一个相对较新的职位。其负责使用最先进的分析技术分析数据,以提供新的见解,例如客户行为。数据科学家具有将ICT技能(如编程)与定量建模(例如统计)、业务理解、沟通和创造力相结合的多学科特征。

  一位优秀的数据科学家应该拥有Java、R、Python、SAS等语言的良好编程能力。编程语言本身并不重要,只要数据科学家熟悉编程的基本概念,并知道如何使用这些来自动执行重复任务或执行特定例程即可。

  显然,数据科学家应该有统计学、机器学习和/或定量建模方面的全面背景。从本质上讲,数据科学是一项技术练习。分析模型和商业用户之间往往存在巨大差距。为弥合这一差距,沟通和可视化设施是关键。数据科学家应该知道如何通过使用交通信号灯方法,OLAP(在线分析处理)设施,如果当时的业务规则等以用户友好的方式表示分析模型、附带的统计数据和报告。

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(责任编辑:徐老师)
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