大数据挖掘工程师指从大量的数据当中通过算法搜索隐藏在数据当中知识的专业技术人员。搜索到的知识可为企业的决策智能化、自动化,提高企业的工作效率,减少出错。数据挖掘工程师需要有深厚的数学、统计学、数据挖掘理论基础以及相关的项目经验,熟悉SAS、SPSS、R等统计分析软件的应用,具有机器学习和算法实施的相关经验。
数据分析师有前景吗
课程简介
掌握数据分析基础理论和常用分析法,并能结合专业统计软件完成数据分析工作。
掌握数据分析和数据挖掘高级算法,操作相关软件应用于实际案例。
将数据分析技能与具体业务结合,在学习工作中独立完成数据分析工作并解决当前问题。
课程从理论到应用,系统进阶,由浅入深,偏于实际应用
有一定R语言编程基础,想从事机器学习算法应用类岗位
已工作1-3年,个人发展遭遇瓶颈,希望进阶的的数据分析师
负责开发业务理解与特征工程的业务数据工程师、算法工程师
负责应用机器学习算法解决商业分析问题的数据项目经理、数据产品经理
有数理统计基础
深入业务,理解业务运作逻辑,利用数据分析手段,对业务数据指标进行数据监测、业务分析,包含但不限于业务过程和项目运营指标,业务结果指标等;
业务数据分析体系设计,例如业务数据报表体系、薪酬绩效指标体系,激励分析体系等;
业务项目专项分析,数据产品需求分析,对接数据产品建设;
本科以上学历,经济学、统计学、计算机等或者数据处理高度相关专业,3-5年数据分析工作经验;
练使用SQL等数据库查询语言优先, 对数据敏感, 有商业敏感度,具有较强结构化思维、逻辑思维能力, 具备优秀的信息整合和分析能力;
工作细致、专业、严谨, 有较好的自驱力。
就业方向有哪些?下面让我们来分析一下吧
数据开发工程师
数据工程师属于技术岗,他们负责搭建数据库、处理数据、维护数据安全等工作,主要是服务于数据的使用者,比如上文中的数据分析师、数据产品经理以及数据建模师。
数据运营
主要负责运营活动的效果分析,并且提出更好的运营解决方案。
数据产品经理
数据产品不但要运用埋点原理,使用工具抓取数据并分析,还要参与数据化产品的制作、挖掘用户数据需求、提炼数据产品方案、设计和推广数据产品的使用等。
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