외국에서 데이터 과학, 즉 큰 데이터를 읽는 것은 직업을 구하기가 쉽지 않습니까?

기본적으로 국내에서는 빅데이터 인재에 대한 수요가 여전히 크다. 이 가운데 이른바 소비금융과 P2P 업계는 특히 이 방면의 인재가 필요하다. 이들 회사는 대출 위험을 통제해야 하고 더 이상 불을 붙일 수 없는 빅 데이터 개념까지 더해야 하기 때문에 이른바 Fintech 는 자신의 빅 데이터 수단을 언급해야 한다. 또한 고객의 위험 정보를 분석하고 사기 위험을 식별하기 위해 큰 데이터를 사용하여 매우 감동적입니다. 그러나 중국의 빅 데이터 취업에 허풍을 떠는 사람이 적지 않다. Fintech 와 같은 회사, 특히 비교적 작은 회사를 찾는 데 얼마나 걸리는지 JD 가 얼마나 멋진지 보지 마세요. 하지만 이들 회사는 수요가 많기 때문에 신중하게 선택해야 한다.

또 한 가지 방향은 진지한 IT 업종, 외자, 민영이 모두 있지만, 약간 저급한 느낌이 들며, 데이터베이스 경험이 풍부하고, C, Java, SQL 을 이해하고, Hadoop 을 할 수 있다는 것이다.

또 다른 방향은 비즈니스 정보 컨설팅 회사, Merkle 과 같은 외국 기업, 비슷한 사기업입니다. 특별한 기본 데이터 구조에 접근할 필요가 없습니다. SAS, R 등의 소프트웨어를 이용하여 일부 상업 정보에 대한 데이터 분석을 하는데, 일반적으로 정밀 마케팅을 위한 것이다. 이것은 비즈니스 분석가입니다. 너는 또한 좋은 표현력과 의사소통 기교가 있어야 한다. 하지만 이들 회사는 채용 정보가 많지 않아 더 많은 관심을 기울여야 한다고 생각한다.

데이터 마이닝은 실제로 비즈니스 분석가와 다릅니다. 전자는 더 많은 통계 지식, 수학 지식, 그리고 더 강력한 코딩 능력이 필요하다. 국내에서 이 방면의 인재를 필요로 하는 업종은 대형 보험회사나 은행과 비슷하며, BAT 등 일부 IT 업계도 필요하다.