Planes profesionales futuros para ingenieros de big data

Si desea comprender el plan de carrera o el plan de estudios de un ingeniero de análisis de datos para mejorar sus habilidades y conocimientos profesionales, creo que la forma más precisa y específica es consultar los requisitos laborales del puesto de contratación, para que podamos aprender los nuestros. habilidades de manera académica. Echemos un vistazo a los siguientes requisitos de contratación:

1. Responsable de la planificación, análisis y diseño de la plataforma de big data, comprensión de la arquitectura general y redacción de documentos de soluciones técnicas relevantes

2. Responsable de la implementación, desarrollo y mantenimiento de la plataforma de big data;

3. Cooperar con los analistas de BI para completar la definición de modelos de análisis de datos y la implementación de algoritmos para los objetivos comerciales;

4. Realizar exploración en campos técnicos y reservas relacionados.

Requisitos:

1. Licenciatura o superior, competente en C/C o JAVA.

2 Familiarizado con varias estructuras de datos y algoritmos de uso común. y tener suficiente experiencia en el desarrollo de bases de datos en red en Linux;

3. Se prefieren los solicitantes con más de 2 años de experiencia práctica en C

4. se prefieren; como hadoop, hbase, hive, etc.

5. Bueno para comunicarse y cooperar con otros miembros del departamento.

Otro requisito de contratación es:

Responsabilidades laborales:

1. Comprender y explorar las necesidades del usuario y realizar modelos de datos;

2. Utilice herramientas profesionales de análisis estadístico para resumir patrones a partir de datos masivos, aprovechar valores potenciales y proporcionar una base para la toma de decisiones.

Requisitos:

1. Licenciatura o superior en matemáticas, estadística, informática o inteligencia artificial, aproximadamente 2 años de experiencia a tiempo completo en análisis y minería de datos, excelente maestría. El título también es aceptable;

2. Buena sensibilidad de los datos, bueno para extraer información efectiva de datos masivos para análisis, minería y modelado;

3. , SAS, lenguaje R y MatLab;

4. Familiarizado con tecnologías de bases de datos, como Oracle, SQL, MongoDB

5. Se prefieren los big data.

Creo que, después de ver esto, deberías tener una visión muy clara de los ingenieros de análisis de datos. ¡Vamos, Ba!