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大数据和数据挖掘哪个岗位好(大数据和数据挖掘哪个岗位好一点)

时间:2023-12-21 本站 点击:0

导读:很多朋友问到关于大数据和数据挖掘哪个岗位好的相关问题,本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答,供大家参考,希望对大家有所帮助!一起来看看吧!

数据挖掘/大数据方向 以及视频处理方向 哪个就业更好

视频处理方向就业选择更广泛一点,但是数据挖掘/大数据方向科研性较强,而且应用这方面知识的主要是大型电子商务公司,大型企业等,一般只有大型的企事业单位才有可能积累下海量数据,才会需要数据挖掘。

大数据是包含数据挖掘的,数据挖掘是大数据分支中的一项,也是基础,学习BI方向的话,数据挖掘是基础,两者是息息相关的,数据挖掘的概念出来的比较早,早期数据仓库建模就已经用到了数据挖掘,而大数据是这几年比较火的,趋势很好,以后都是大数据时代了,目前很多大型企业都在做大数据,择业前景还是很好的,大数据内容很丰富,有hadoop、流处理、分布式、NAS/SAN等等。视频处理在当前视觉展示方面极具潜力,视频处理技术在社会生活中现在及将来都将不可或缺。就业方向比较广泛,可以根据自身特长定向发挥,如影视、动漫、图像处理技术优化等。

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大数据的就业方向?

该专业毕业的学生可以去对大数据处理有需求的各行业部门,如银行、商业机构、电信、电商公司等入职,也可以从事数据采集、管理、分析与挖掘方面的工作。

1、大数据工程师:从事数据采集与管理工作,需要较强的IT专业能力,这个岗位也有很多别名,如hadoop工程师、javag工程师(大数据)、ETL工程师等,关键看其岗位职责和技能需求,别看名字。应届生月薪平均在10k以上。

2、大数据分析师:从事数据资源开发与利用,主要工作是数据分析、和数据挖掘,能出图表、出报告。需要数量使用一些分析工具,比如spss、SAS,如果能使用编程的方式灵活进行数据分析,就更好了,比如python或R.这个岗位也有别名,比如数据分析师,商务智能分析师。应届生月薪大约在8k以上。

3、算法工程师:从事机器学习,构建人工智能模型,也称机器学习工程师,在商业领域,也有称为商务智能工程师的。该岗位需要很强的数学分析能力和编程能力,是三个岗位中的金领职位,也是月薪最高的职位,应届生月薪目前在15K以上。

大数据毕业后去什么岗位就业?

如下:

1、大数据开发工程师

大数据开发工程师,很多公司都在招聘的热门技术人才,工资也是相对于其他方向更高一些。想要成为大数据开发工程师需要掌握计算机技术、hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统等知识,具备分布式存储、分布式计算框架等技术。

2、大数据分析师

大数据分析师是数据师的一种,指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义。

作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门,至少能用Acess等进行数据库开发,至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建,至少掌握一门编程语言。总之,一个优秀的数据分析师,应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。

3、数据挖掘工程师

做数据挖掘要从海量数据中发现规律,这就需要一定的数学知识,基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。

经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++,我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序,再用Hadoop或者Hyp来处理数据,如果用Python的话会和Spark相结合。

大数据人才稀缺,前景广阔。

大数据行业人才稀缺,市场需求量大。目前大数据行业人才仅为50万,而实际上整个行业人才需求超100万,可谓人才缺口巨大。而且,大数据覆盖各行各业,应用领域十分广泛。大数据在金融、医疗、交通、电商、农业等多个行业都有应用。近年来人工智能、物联网也是迅速发展,而大数据也是这些新兴技术的基础,未来大数据还将成为全行业的基石。

大数据行业的薪资也是普遍较高的。IT行业本就是薪资较高的行业,而大数据作为IT行业的新宠,高薪也是很常见的。目前,大数据行业的平均月薪能够在15K-20K左右,非常优秀的大数据人才月薪30K也是有的,所以说大数据也是个高薪的职业。

数据分析师,数据挖掘师,大数据工程师,三者的工作有何区别?

大数据是互联网上海量的数据挖掘,而数据挖掘更多的是针对企业内部的小数据挖掘,数据分析是进行有针对性的分析和诊断,大数据需要分析的是趋势和发展趋势,数据挖掘主要是发现问题和诊断。

数据分析更多采用统计学的知识,对原数据进行描述性和探索性分析,从结果中发现价值信息来评估和修正现状。数据挖掘不仅仅用到统计学的知识,还要用到机器学习的知识,这里会涉及到模型的概念。数据挖掘具有更深的层次,来发现未知的规律和价值。

数据分析是将数据转化为信息的工具,而数据挖掘是将信息转化为认知的工具。如果我们想从数据(即认知)中提取某些规律,我们往往需要将数据分析与数据挖掘相结合使用。

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