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大數(shù)據(jù)專業(yè)的就業(yè)前景怎么樣

時間:2021-12-04 12:29:50 就業(yè)指導(dǎo) 我要投稿

大數(shù)據(jù)專業(yè)的就業(yè)前景怎么樣

  大數(shù)據(jù)采集與管理專業(yè)是一個幫助企業(yè)掌握大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的各種典型問題的解決辦法的專業(yè)。下面是小編為你整理的大數(shù)據(jù)專業(yè)的就業(yè)前景,希望對你有幫助。

大數(shù)據(jù)專業(yè)的就業(yè)前景怎么樣

  大數(shù)據(jù)專業(yè)就業(yè)前景

  大數(shù)據(jù)人才稀缺

  據(jù)數(shù)聯(lián)尋英發(fā)布《大數(shù)據(jù)人才報告》顯示,目前全國的大數(shù)據(jù)人才僅46萬,未來3-5年內(nèi)大數(shù)據(jù)人才的缺口將高達(dá)150萬。

  據(jù)職業(yè)社交平臺LinkedIn發(fā)布的《2016年中國互聯(lián)網(wǎng)最熱職位人才報告》顯示,研發(fā)工程師、產(chǎn)品經(jīng)理、人力資源、市場營銷、運營和數(shù)據(jù)分析是當(dāng)下中國互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)需求最旺盛的六類人才職位。其中研發(fā)工程師需求量最大,而數(shù)據(jù)分析人才最為稀缺。領(lǐng)英報告表明,數(shù)據(jù)分析人才的供給指數(shù)最低,僅為0.05,屬于高度稀缺。數(shù)據(jù)分析人才跳槽速度也最快,平均跳槽速度為19.8個月。

  根據(jù)中國商業(yè)聯(lián)合會數(shù)據(jù)分析專業(yè)委員會統(tǒng)計,未來中國基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)分析人才缺口將達(dá)到1400萬,而在BAT企業(yè)招聘的職位里,60%以上都在招大數(shù)據(jù)人才。

  大數(shù)據(jù)專業(yè)就業(yè)方向

  大數(shù)據(jù)主要的三大就業(yè)方向:大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研發(fā)類人才、大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)類人才和大數(shù)據(jù)分析類人才。

  在此三大方向中,各自的基礎(chǔ)崗位一般為大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)工程師和數(shù)據(jù)分析師。

  大數(shù)據(jù)專業(yè)人才就業(yè)薪資

  1、基礎(chǔ)人才-數(shù)據(jù)分析師

  北京數(shù)據(jù)分析平均工資: 10630/月,取自 15526 份樣本,較 2016 年,增長 9.4%。

  數(shù)據(jù)分析師崗位職責(zé)

  業(yè)務(wù)類別:技術(shù)

  業(yè)務(wù)方向:數(shù)據(jù)分析

  工作職責(zé):

  1. 根據(jù)公司產(chǎn)品和業(yè)務(wù)需求,利用數(shù)據(jù)挖掘等工具對多種數(shù)據(jù)源進(jìn)行診斷分析,建設(shè)征信分析模型并優(yōu)化,為公司征信運營決策、產(chǎn)品設(shè)計等方面提供數(shù)據(jù)支持;

  2. 負(fù)責(zé)項目的需求調(diào)研、數(shù)據(jù)分析、商業(yè)分析和數(shù)據(jù)挖掘模型等,通過對運行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析挖掘背后隱含的規(guī)律及對未來的預(yù)測;

  3. 參與數(shù)據(jù)挖掘模型的構(gòu)建、維護(hù)、部署和評估;

  4. 整理編寫商業(yè)數(shù)據(jù)分析報告,及時發(fā)現(xiàn)和分析其中變化和問題,為業(yè)務(wù)發(fā)展提供決策支持;

  5. 獨立完成項目需求管理、方案設(shè)計、實施管理和項目成果質(zhì)量的把控;

  6. 參與編寫項目相關(guān)文檔。

  教育背景:

  學(xué)歷:本科其它:

  經(jīng)驗要求:工作經(jīng)驗:3-5年

  任職要求:

  1. 統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)或計算機、數(shù)理統(tǒng)計或數(shù)據(jù)挖掘?qū)I(yè)方向相關(guān)專業(yè)本科或以上學(xué)歷;有扎實的數(shù)據(jù)統(tǒng)計和數(shù)據(jù)挖掘?qū)I(yè)知識;

  2. 熟練使用數(shù)理統(tǒng)計、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘工具軟件(SAS、R、Python等的一種或多種),能熟練使用SQL讀取數(shù)據(jù);

  3. 使用過 邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、聚類 等的一種或多種建模方法;

  4. 3年以上數(shù)據(jù)分析工作經(jīng)驗,征信從業(yè)背景人員優(yōu)先;

  5. 具有金融行業(yè)項目經(jīng)驗的相關(guān)經(jīng)驗者優(yōu)先考慮;

  6. 主動性強,有較強的責(zé)任心,積極向上的工作態(tài)度,有團(tuán)隊協(xié)作精神。

  能力素養(yǎng):

  良好的分析、歸納和總結(jié)能力,善于分析、解決實際問題; 主動性強,有較強的責(zé)任心,積極向上的工作態(tài)度,有團(tuán)隊協(xié)作精神。

  2、大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師

  北京大數(shù)據(jù)開發(fā)平均工資:30230/月。

  大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師/專家 崗位指責(zé)(引自 滴滴出行):

  職位描述:

  1、構(gòu)建分布式大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺,參與和構(gòu)建公司包括海量數(shù)據(jù)存儲、離線/實時計算、實時查詢,大數(shù)據(jù)系統(tǒng)運維等系統(tǒng);

  2、服務(wù)各種業(yè)務(wù)需求,服務(wù)日益增長的業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)量;

  3、深入源碼內(nèi)核改進(jìn)優(yōu)化開源項目,解決各種hadoop、spark、hbase疑難問題,參與到開源社區(qū)建設(shè)和代碼貢獻(xiàn);

  崗位要求:

  1、計算機或相關(guān)專業(yè)本科以上學(xué)歷(3年以上工作經(jīng)驗);

  2、精通C++/Java/Scala程序開發(fā)(至少一種),熟悉Linux/Unix開發(fā)環(huán)境;

  3、熟悉常用開源分布式系統(tǒng),精通Hadoop/Hive/Spark/Storm/Flink/HBase之一源代碼;

  4、有大規(guī)模分布式系統(tǒng)開發(fā)、維護(hù)經(jīng)驗,有故障處理能力,源碼級開發(fā)能力;

  5、具有良好的溝通協(xié)作能力,具有較強的分享精神;

  6、對Kudu、Kylin、Impala、ElasticSearch,github等系統(tǒng)有深入使用和底層研究者加分;

  3、Hadoop開發(fā)工程師

  北京hadoop平均工資: 20130/月,取自 1734 份樣本。

  Hadoop開發(fā)工程師崗位職責(zé)(引自新浪網(wǎng)):

  職位描述:

  1.參與優(yōu)化改進(jìn)新浪集團(tuán)數(shù)據(jù)平臺基礎(chǔ)服務(wù),參與日傳輸量超過百TB的'數(shù)據(jù)傳輸體系優(yōu)化,日處理量超過PB級別的數(shù)據(jù)處理平臺改進(jìn),多維實時查詢分析系統(tǒng)的構(gòu)建優(yōu)化;

  2.分布式機器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)平臺的構(gòu)建與優(yōu)化(包括常見的LR、GBDT、FM、LDA、Word2Vec及DNN等);

  3.深入源碼改進(jìn)各種開源大數(shù)據(jù)項目(包括Hadoop、Spark、Kafka、HBase等)。

  任職要求:

  1.計算機或相關(guān)專業(yè)本科以上學(xué)歷;

  2.熟悉Linux環(huán)境下開發(fā),熟練掌握C++/Java/Scala等一種以上編程語言;

  3.熟悉Hadoop生態(tài)系統(tǒng)相關(guān)項目,精通以下項目之一的源碼(Hadoop/Spark/Kafka/HBase/Flume/ElasticSearch/Druid/Kylin);

  4.具備良好的學(xué)習(xí)能力、分析能力和解決問題的能力。

  4、數(shù)據(jù)挖掘工程師

  北京數(shù)據(jù)挖掘平均工資:21740/月,取自 3449 份樣本,較 2016 年,增長 20.3%;

  數(shù)據(jù)挖掘工程師招聘要求(引自螞蟻金服集團(tuán)技術(shù)部):

  工作職責(zé):

  1、在分布式系統(tǒng)上進(jìn)行數(shù)據(jù)計算、挖掘、和實現(xiàn)算法;

  2、數(shù)據(jù)倉庫模型設(shè)計和建立;

  3、數(shù)據(jù)梳理流程的實現(xiàn)和維護(hù);

  4、物流場景下的地址文本、空間屬性研究和分析。

  任職資格:

  1、本科以上學(xué)歷,有扎實的統(tǒng)計學(xué),數(shù)據(jù)挖掘,機器學(xué)習(xí),自然語言識別理論基礎(chǔ),一種或幾種以上的實際使用經(jīng)驗。

  2、熟悉聚類、分類、回歸等機器學(xué)習(xí)算法和實現(xiàn),對常見的核心算法和數(shù)據(jù)挖掘方法有透徹的理解和實際經(jīng)驗。

  3、深入理解Map-Reduce模型,對Hadoop、Hive、Spark、Storm等大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲于運算平臺有實踐經(jīng)驗。

  4、有扎實的計算機理論基礎(chǔ),至少熟悉一種編程語言,Java優(yōu)先。

  5、有三年以上互聯(lián)網(wǎng)公司或者海量數(shù)據(jù)處理工作經(jīng)驗,大數(shù)據(jù)挖掘、分析、建模經(jīng)驗

  5、算法工程師

  北京算法工程師平均工資: 22640/月,取自 10176 份樣本。

  算法工程師 招聘要求(引自美團(tuán)點評數(shù)據(jù)平臺部):

  職位描述:

  互聯(lián)網(wǎng)公司背景優(yōu)先

  A、廣告算法

  崗位職責(zé):

  1.負(fù)責(zé)點擊率預(yù)估等主要廣告算法的技術(shù)選型;

  2.負(fù)責(zé)核心算法的開發(fā);

  3.負(fù)責(zé)廣告大數(shù)據(jù)處理流程的建設(shè)及相關(guān)工具的研發(fā);

  4.負(fù)責(zé)廣告技術(shù)研究項目的推進(jìn)與管理;

  職位需求:

  1.計算機或相關(guān)專業(yè)本科以上學(xué)歷,3年以上相關(guān)工作經(jīng)驗;

  2.熟練掌握一門開發(fā)語言;

  3.有機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)知識;

  4.在廣告、搜索、推薦等相關(guān)領(lǐng)域之一有技術(shù)研究工作經(jīng)驗;

  5.有較強的溝通協(xié)調(diào)能力;

  B、推薦算法

  職位描述:

  1. 參與各個產(chǎn)品線的個性化推薦系統(tǒng)的研發(fā);

  2. 分析用戶行為數(shù)據(jù),并設(shè)計合理的推薦算法模型及策略,并優(yōu)化推薦排序;

  3. 通過對用戶行為數(shù)據(jù)的挖掘,對用戶進(jìn)行建模,精準(zhǔn)刻畫用戶各種屬性;

  職位要求:

  1. 全日制本科及以上學(xué)歷,計算機相關(guān)專業(yè);

  2. 熟練掌握各類個性化推薦算法,并有開發(fā)個性化推薦系統(tǒng)的實際項目經(jīng)驗;熟練掌握各類回歸及排序算法,能夠利用相關(guān)算法進(jìn)行推薦排序的優(yōu)化;

  3. 熟練掌握分類、聚類、回歸、降維等經(jīng)典機器學(xué)習(xí)算法和技術(shù),能夠根據(jù)實際問題選擇合適的模型和算法并進(jìn)行相應(yīng)的開發(fā);

  4. 有較強的工程架構(gòu)和開發(fā)能力,能夠?qū)崿F(xiàn)支撐千萬級用戶和TB級用戶行為數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)或算法;

  5. 掌握python、matlab等腳本語言,熟悉各類數(shù)據(jù)挖掘工具(如weka、Mahout),能夠快速建立模型并進(jìn)行驗證;

  C、算法工程師

  崗位職責(zé):

  1、開發(fā)和優(yōu)化用戶行為數(shù)據(jù)挖掘,文本分類和語義理解,社交網(wǎng)絡(luò)分析,網(wǎng)頁搜索,推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域的特定算法

  2、能夠很快學(xué)習(xí)和利用state-of-the-art的算法解決實際產(chǎn)品問題,提升產(chǎn)品用戶體驗

  任職資格:

  1、有一定的研究、實驗的能力,優(yōu)秀的分析問題和解決問題的能力

  2、理解自然語言處理、機器學(xué)習(xí)、網(wǎng)頁搜索,推薦系統(tǒng),用戶數(shù)據(jù)分析和建模的基本概念和常用方法,有相關(guān)領(lǐng)域的實際項目研發(fā)或者實習(xí)經(jīng)歷者優(yōu)先。

  3、熟悉C++, Java或Python,熟悉Linux或類Unix系統(tǒng)開發(fā),有較強的編程能力。 能獨立實現(xiàn)線上算法模塊者優(yōu)先。

  4、對大數(shù)據(jù)處理平臺和工具有一定經(jīng)驗者優(yōu)先, 包括: Hadoop, Hive, Pig, Spark 等

  大數(shù)據(jù)專業(yè)課程設(shè)置

  大數(shù)據(jù)專業(yè)將從大數(shù)據(jù)應(yīng)用的三個主要層面(即數(shù)據(jù)管理、系統(tǒng)開發(fā)、海量數(shù)據(jù)分析與挖掘)系統(tǒng)地幫助企業(yè)掌握大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的各種典型問題的解決辦法,包括實現(xiàn)和分析協(xié)同過濾算法、運行和學(xué)習(xí)分類算法、分布式Hadoop集群的搭建和基準(zhǔn)測試、分布式Hbase集群的搭建和基準(zhǔn)測試、實現(xiàn)一個基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并實現(xiàn)一個的數(shù)據(jù)操作等等,實際提升企業(yè)解決實際問題的能力。


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