大数据(big data)指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。
市场规模大
人才缺口大
职位薪资高
大数据工程师对演算法有相当好的理解。因此,数据工程师理应能运行基本数据模型。商业需求的高端化催生了演算高度复杂化的需求。很多时候,这些需求超过了数据工程师掌握知识范围,这个时候你就需要打电话寻求数据科学家的帮助。 在大数据行业中,数据工程师扮演的角色举足轻重,甚至可以说是不可或缺的。所谓数据工程师,其实本质上还是软件工程师,也就是我们常说的程序员,他们是整个大数据系统的构建者和优化者,数据工程师的职责就是保证数据接收、转移的准确性,维护系统的安全与稳定。和数据分析师不同的是,数据工程师一般不需要注意统计、分析和建模,他们的工作重点在于数据的架构、运算以及存储等方面,而数据工程师所需要具备的能力技能一般也就是超强的编程能力以及编写数据查询程序的能力。
在校计算机专业大学生,本科以上学历
社会再就业大学生,有兴趣从事大数据开发
想了解机器学习、人工智能,想掌握大数据技术
想深入学习大数据技术,想从事机器学习工作
1、大数据准确营销:每个人在互联网上买卖或行为,其过程(包括关注的页面、发表的图文、看过的视频等)全部是都是能够记载的。企业能够充沛应用这些数据停止准确营销。
2、大数据客户需求分析:大数据经过数据剖析,协助企业客户有效判别用户的信息需求和消费需求,停止准确产品开发,做到较大化的资源整合应用。
3、大数据智能交通管理:大数据能够按卡口称号、车道称号、车辆类型、车牌号码、车身颜色、车牌颜色、车速范围、车长范围、号牌段范围、时间范围等多项停止剖析,从而为制定交通计划提供科学根据。
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