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大家好，這是我自學數據的第二天，接下來，我會繼續把我每天學習到的東西進行總結和分享。 今天分享的是關於崗位，今天學的東西其實還更多一點，但我還沒消化，不好分享。 數據分析在崗位上主要分成兩個方向，而我們在學習之前或者說學到一定程度，就要找清楚自己的職業發展規劃方向，這樣才好進一步的深入學習。 ... 方向1：業務數據分析 業務數據分析的主要崗位有：數據運營專員、業務分析師、運營分析師、商業分析師、BI分析師、數據產品經理…… 業務數據分析方向需要熟悉行業知識、公司業務及相關流程，並且在此基礎上能有獨到的見解，可以根據數據分析來為公司的業務發展提供一定的建議和解決方案。 業務數據分析類的崗位不是單幹類型的，要有一定的溝通能力，除了自己部門的溝通外，還需要和運營、產品、市場、技術、客服等部門進行工作上的溝通對接。 數據分析思路、分析理論、數據分析方法這些都是必須要熟練掌握的，而常見的算法、產品和運營的分析思路等也需要熟悉，並且要根據實際情況靈活運用到工作中，優化方案且促進落地。 日常工作中需要用到的數據分析工具有：Excel、SQL、SPSS、R、Python、SAS、Tableau、PowerBI等軟體。 ... 方向2：數據挖掘算法研發 數據挖掘算法研發的主要崗位有：數據挖掘工程師、數據算法工程師、數據開發工程師、數據研發工程師、機器學習工程師等…… 數據挖掘算法研發方向崗位，需要熟悉公司業務和流程，推動數據挖掘理論在不同場景下的落地，解決產品線、企業經營等方面的實際問題。 此方向的崗位在技術層面需要更加強大，要有紮實的統計學、數據挖掘、機器學習理論基礎，並且要能夠利用高等數學知識推演高緯數學模型，還要熟悉聚類、分類、回歸、圖模型等機器學習算法，不僅要對常見的核心算法理解透徹，還需要有實際的建模經驗。 對於這偏技術型的崗位來說，具備紮實的計算器作業系統、數據結構等理論基礎是工作的保證，還需要掌握大數據依賴的計算機技術，包括：作業系統（Linux、shell等）、實時流計算（Spark、Storm）、海量數據處理（Hadoop、Hbase、Hive）、開發語言（C、C++、Java、Scala等）、數據分析與機器學習框架（R、Python、TensorFlow、Mahout等）。 ... 總的來說 如果你還在上大學，在讀計算機類型專業、或者想換專業的，可以往者數據挖掘算法研發類型的崗位，畢竟發展前景和工資收入是會更高的。而如果你在工作中，家裡不缺錢，可以讓你衣食住行都不用愁的，你也沉得住心去學，也可以試著往者數據挖掘算法研發的方向。其他的像我這種只是想著能從業餘時間慢慢自學然後轉崗的，那就跟我上車往者業務數據分析的方向吧。
內容簡介
目錄
Illuminate 0140-0233 44
Live 0234-0370 72
Eat 0371-0505 116
Care 0506-0577 156
Organize 0578-0645 180
Work 0646-0737 200
Express 0738-0872 228
Entertain 0873-0941 262
Connect 0942-1000 286
Directory 304
About the author 320
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詳細資料
- ISBN：9781592536382
- 規格：平裝 / 320頁 / 普通級 / 單色印刷 / 初版
- 出版地：台灣
- 本書分類：> > >
文章來源取自於：
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