西安数据库工程师培训?大数据是眼下非常时髦的技术名词,与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业,通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。这群人在国外被叫做数据科学家(Data Scientist),这个头衔早由D.J.Pati和Jeff Hammerbacher于2008年提出,他们后来分别成为了领英(LinkedIn)和Facebook数据科学团队的负责人。而数据科学家这个职位目前也已经在美国传统的电信、零售、金融、制造、物流、医疗、教育等行业里开始创造价值。
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数学及统计学相关的背景
就我们采访过的BAT三家互联网大公司来说,对于大数据工程师的要求都是希望是统计学和数学背景的硕士或博士学历。沈志勇认为,缺乏理论背景的数据工作者,更容易进入一个技能上的危险区域(Danger Zone)—一堆数字,按照不同的数据模型和算法总能捯饬出一些结果来,但如果你不知道那代表什么,就并不是真正有意义的结果,并且那样的结果还容易误导你。“只有具备一定的理论知识,才能理解模型、复用模型甚至创新模型,来解决实际问题。”沈志勇说。
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虽然对于一些大公司来说,拥有硕博学历的公司人是比较好的选择,不过阿里巴巴集团研究员薛贵荣强调,学历并不是主要的因素,能有大规模处理数据的经验并且有喜欢在数据海洋中寻宝的好奇心会更适合这个工作。
除此之外,一个的大数据工程师要具备一定的逻辑分析能力,并能迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素。“他得知道什么是相关的,哪个是重要的,使用什么样的数据是有价值的,如何找到每个业务核心的需求。”联合国百度大数据联合实验室数据科学家沈志勇说。学习能力能帮助大数据工程师适应不同的项目,并在短时间内成为这个领域的数据;沟通能力则能让他们的工作开展地更顺利,因为大数据工程师的工作主要分为两种方式:由市场部驱动和由数据分析部门驱动,前者需要常常向产品经理了解开发需求,后者则需要找运营部了解数据模型实际转化的情况。
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