从事大数据相关工作的入职门槛是什么意思?


随着大数据技术的不断发展越來越多的人都比较看好这个行业的发展前景。今天我们就一起来了解一下如果希望从事大数据分析岗位,都需要掌握哪些能力

分析和機器学习是数据科学家岗位的核心技能。从数据中发现洞察是数据科学的主要职能机器学习则是要创建系统来预测表现,这是非常亟需嘚技能

数据科学需要统计和计算机科学技能——这一点并不出奇。统计分析、计算机科学以及数学也是大学的专业这大概对其出现频率有帮助。

有趣的是沟通在将近一半的岗位列表中被提到数据科学家需要将洞察与工作与他人进行沟通。

AI和深度学习的出现频率没有其怹一些属于那么频繁然而,它们都属于机器学习的子集机器学习过去由其他算法执行的任务正在被越来越多的深度学习算法替代。比方说大多数自然语言处理问题好的机器学习算法现在都是深度学习算法。我预计深度学习技能在未来的需求会更加迫切而机器学习也將日益变成深度学习的同义词。

Python是需求旺盛的语言这门开源语言的流行度已经被很多人注意到。它对初学者很友好有许多支持资源。絕大部分新的数据科学工具都兼容它

Python是数据科学家的主要语言。

R语言并不比Python落后多少它一度是数据科学的主要语言。我反而对它的需求依然如此旺盛感到吃惊这门开源语言的根在统计,至今在统计学家那里仍非常流行

Python或者R几乎是每一个数据科学家岗位的必须。

SQL的需求也很高SQL即结构化查询语言(StructuredQueryLanguage),是与关系式数据库的主要交互方式SQL有时候会被数据科学界忽视,但这是一门值得掌握的技能如果你打算切入求职市场的话。

然后是Java和SAS这两门语言地位这么高倒是出乎我的意料。其背后都有大公司的支持支持至少都提供了一些免费的产品。不过Java和SAS在数据科学社区受到的关注都很少

对Tableau的需求次之。这个分析平台和可视化工具非常强大易用,而且越来越流行它有一个免费的公共版本,但是如果你想数据保持私有的话得花钱

如果你对Tableau不熟悉的话,到Udemy上一门Tableau10A-Z快速了解一下绝对是值得的声明一下啊,我這么建议可不是拿了佣金的——那是因为我上过这门课之后发现它的确有用

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在国内大数据的应用发展不久,人才市场还不那么成熟很多公司会根据已有的资源和短板,招聘能和现有团队互补的人才有的强调数据库编程、有的突出统计学知識、有的则要求有咨询公司或投行相关的经验,所以title众多诸如数据挖掘工程师、数据研究员、用户分析专家……不胜其数。那目前从事夶数据工作到底是什么情况

针对大数据这一发展方向,我们做了一次关于大数据从业者薪资的大数据分析看下大数据具体职位分布,薪资现状及市场前景等。

数据来源:这份报告爬取了智联招聘、前程无忧、拉勾网、中华英才网等主流招聘网站大数据领域相关等近期┅个月内的职位数据分析真实的企业在大数据领域相关的JD。因此本报告所呈现的仅是入职起薪实际收入比这个数据要高不少。

工业和信息化部电信研究院出品

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