현재 빅 데이터 고용에는 세 가지 주요 방향이 있습니다.
첫째, 데이터 분석 분야의 빅 데이터 인재,
둘째, 시스템이 개발한 빅 데이터 인재.
세 번째는 응용 개발의 빅 데이터 인재입니다.
그들의 기본 직책은 대형 데이터 시스템 R&D 엔지니어, 대형 데이터 애플리케이션 개발 엔지니어 및 대형 데이터 분석가입니다.
직업친구의 통계에 따르면 베이징 빅 데이터의 평균 임금:? 2 1000/ 월
구직자에게 큰 데이터는 경력의 한 방향일 뿐, 전문직은 무엇을 할지 결정하는 것이다. 빅데이터 종사자/구직자는 자신의 기술과 취미에 따라 자신에게 적합한 빅데이터 관련 직업을 선택할 수 있다. 다음은 빅 데이터와 관련된 5 가지 인기 작업입니다.
1, 시각화 도구 개발
시각화 개발이란 시각화 도구에서 제공하는 그래픽 사용자 인터페이스에서 인터페이스 요소를 조작하여 시각화 개발 도구에서 관련 애플리케이션 소프트웨어를 자동으로 생성하는 것을 말합니다. 모든 데이터를 여러 리소스와 계층에 쉽게 연결할 수 있습니다.
이전에는 데이터 시각화가 비즈니스 인텔리전스 개발자의 범주에 속했지만, Hadoop 의 등장으로 데이터 시각화는 독립적인 전문 기술과 일자리가 되었습니다.
2. 정보 아키텍처 개발
빅 데이터가 마스터 데이터 관리 열풍을 재점화했다. 기업 데이터를 최대한 활용하고 의사 결정을 지원하려면 매우 전문적인 기술이 필요합니다. 정보 설계자는 가장 효율적인 방식으로 데이터를 관리하고 활용할 수 있도록 주요 요소를 정의하고 아카이빙하는 방법을 알아야 합니다. 정보 설계자의 핵심 기술로는 마스터 데이터 관리, 비즈니스 지식, 데이터 모델링 등이 있습니다.
3. 데이터 과학 연구
데이터 과학자는 기업의 데이터와 기술을 기업의 상업적 가치로 바꿀 수 있는 새로운 업무 유형입니다. 데이터 과학이 발전함에 따라 점점 더 많은 실제 작업이 데이터를 겨냥하여 인류가 데이터를 이해하고 자연과 행동을 이해할 수 있게 될 것이다.
4. 데이터 예측 및 분석
마케팅 부서에서는 예측 분석을 사용하여 사용자 행동 또는 대상 사용자를 예측하는 경우가 많습니다. 예측 분석 개발자의 일부 시나리오는 데이터 과학자처럼 보입니다. 즉, 기업 내역 데이터를 기반으로 한 가정을 통해 임계값을 테스트하고 향후 성과를 예측합니다.
5, 데이터 보안 연구
데이터 보안 직책은 주로 기업의 대규모 서버, 스토리지, 데이터 보안 관리, 네트워크 및 정보 보안 프로젝트의 계획, 설계 및 구현을 담당합니다.
그렇다면 온라인 교육과 오프라인 교육 중 어느 것이 공부에 더 적합할까요?
첫째, 타지나 외성에 가서 수업하는 피로를 피했다.
셋째: 학습 시간이 길면 적어도 1 년은 배울 수 있다. 하지만 이렇게 오랜 공부 시간을 원하지 않는 학우들에게는 인터넷이 더 적합하다.
셋째, 기초와 단계가 다른 사람들은 같은 교육을 받을 수 있다. 기초가 부족해 탈락되는 현상을 피하다. 그러나 동시에 기초생의 시간도 지체할 수 있다.
"오프라인 교육"
온라인 교육 모델을 이미 알고 있으므로 오프라인 교육에 대해 알아보겠습니다. 사실, 오프라인 교육은 실제로 우리가 학교에서 배운 것과 같다고 말할 필요가 없습니다. 우리는 모두 같은 교실에서 함께 공부한다.
좋은 점은 모두가 함께 있으면 좋은 학습 분위기가 있고, 큰 데이터의 학습에 이롭다는 것이다. 자제력이 없는 많은 학우들에게 이 환경은 매우 중요하다. 그리고 나는 동창 선생님과 얼굴을 맞대고 교류할 수 있고, 무슨 문제가 있으면 제때에 해결할 수 있다.
단점은 반에 사람이 많아서 선생님이 모든 학생을 세심하게 돌볼 수 없다는 것이다. 하지만 주변에는 많은 학생들이 이해하지 못하고 도움이 필요하다.
큰 데이터를 배우는 초보자, 만약 당신이 훈련을 원한다면, 이 문장 가 당신에게 약간의 도움을 줄 수 있기를 바랍니다.
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