我想和你聊天。
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我是一个男孩
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我想和你聊天，陪你。
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谢谢
不，谢谢。
大数据在网上被高度炒作。有很多培训课程在网上大肆宣传。其实这个定位还是很高端的。真正用大数据的公司很少，所以职位也很少。找工作很难。工资不是很高，说明大数据还没有发展起来。要说有未来，还要等到很多年后，而且还要看大数据的发展。如果这些年大数据不发展，就没有未来。以上言论也是我找工作的感受。有点极端，代表我个人情况，仅供参考。要说大数据工作不好，我有点极端，但正如我之前所说，网上有很多炒作是有道理的。
由于大数据是一个新兴领域，专业人才相对稀缺，高端人才是企业竞相争夺的对象。到2025年，我国数据人才缺口将达到200万，但数据人才供给严重不足，因此薪资待遇也非常不错。影响你薪资的主要是你的专业水平和工作能力。在技术岗位上，你是靠技术谋生的，所以你必须有使用技术的能力。大数据目前正处于应用阶段。大数据工程师未来还有很大的发展空间。 IT行业的薪资一直都比较高。从事大数据相关工作是一个不错的选择。
随着技术的进步，基于大数据开发的应用将会越来越丰富。由于计算机的计算能力和海量的真实可用数据不再是问题，以人工智能和深度学习为代表的智能应用也将变得更加智能和普及。我国大数据产业发展仍呈现稳步上升趋势。在政策的支持和资本的加入下，未来几年我国大数据规模仍将持续增长，但增速可能趋于平稳。我们所说的大数据与过去的传统数据不同。其生成方式、存储载体、访问方式、表现形式、来源特征等都与传统数据不同。大数据更接近于某一群体的行为数据。是全面的数据、准确的数据、有价值的数据。随着科学技术的进步，大数据逐渐从科学前沿渗透到各个行业。纵观国内外，大数据已经形成产业规模，并上升到国家战略层面。大数据技术和应用呈现纵深发展趋势。大数据的云计算技术和大数据计算框架不断推出，新的大数据挖掘方法和算法大量涌现，新的大数据模型和新的业务业态相继出现，传统行业开始使用大数据实现转型升级。趋大数据知识学习还是不错的，大部分主要是学习以下内容： 第一阶段：Java语言入门第二阶段：Java Web开发第三阶段：Java企业级主流框架第四阶段：Hadoop生态系统第五阶段：Spark生态系统第六阶段：项目实战与机器学习第七阶段：就业指导
1.如何成为一名大数据工程师。由于目前大数据人才短缺，企业很难招聘到合适的人才——他们必须拥有高学历，最好有大规模数据处理的经验。所以很多企业都会进行内部挖掘。 2014年8月，阿里巴巴举办大数据大赛。它把天猫平台上的数据拿出来，去掉敏感问题，然后放到云计算平台上，提交给7000多个团队进行比赛。比赛分为内部比赛和7a686964616fe59b9ee7ad9431333363383339外部比赛。 “这样既可以激励内部员工，也可以发现外部人才，让各个行业的大数据工程师都能涌现。”长期从事数据库管理、挖掘、编程的人包括传统的定量分析师和Hadoop工程师。而凡是工作中需要利用数据进行判断和决策的管理者，比如某些领域的运营经理，都可以尝试这个职位。各个领域的专家只要学会使用数据，也可以成为大数据工程师。 2、薪资福利作为IT职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入和福利可以说是名列前茅的。国内IT、通信、行业招聘有10%与大数据相关，且比例还在不断上升。大数据时代突然到来。国家发展势头强劲，但人才却十分有限。现在供应超过需求。在美国，大数据工程师的平均年薪高达17.5万美元。据了解，在国内顶尖的互联网企业中，同级别的大数据工程师的薪资可能比其他职位高出20%到30%，受到企业的高度重视。 3、职业发展路径由于大数据人才数量较少，大多数公司的数据部门普遍采用扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、高级研究员、部门主管三个级别。大公司可能会根据应用领域的维度划分不同的团队，而小公司则需要身兼多职。一些特别重视大数据战略的互联网公司会设立另一个高层职位——比如阿里巴巴的首席数据官。这个职位的大部分人都会往研究方向发展，成为重要的数据战略人才。另一方面，大数据工程师既懂业务、懂产品，也懂业务部门员工，因此也可以跳槽到产品部门或营销部门，甚至晋升到公司高层管理人员。
这三个软键之间的SQL语言有一些细微的差别，但是如果你掌握了一个软件的语言，其他两个软键可以大致互操作。掌握这门语言是因为阿里巴巴的数据存储在SQL数据库中。一方面，您可能需要通过编写SQL代码来重新组织数据库结构。另一方面，您需要能够灵活地从SQL 中导出您想要的内容。数据被分析。所以这是必须的
问
我找到了图灵写的两本书，一本是《SQL基础教程》，另一本是《SQL Server 2008基础教程》。我觉得前者更像是语言的学习，后者是软件的学习。我应该掌握哪一项？时间非常紧张。我只是想了解数据分析需要什么。等我到了这个位置再去深入研究其他人还不算太晚。请在补充问题中给我这两本书的目录。
跟进
滚，滚，滚，滚，滚，滚，滚，滚，滚，滚，滚，滚。
问
小学生？
数据分析师，发展前景巨大
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问
不过，赞准网却有很多新闻和一些信息。据分析，数据研发的薪资比数据分析师要好。其实我想知道真相。
他们的两个立场有什么具体区别吗？朋友。
跟进
数据研发主要是开发和挖掘一些数据，但是这个岗位的压力还是比较大的。数据分析师主要是分析一些数据，进行总结，制定计划。相对来说，压力并没有那么大。数据研发和数据分析都是相关且相似的，都可以学到一些东西，那为什么要选择一个有压力的呢？
问
但感觉阿里巴巴有4000多人。作为数据分析师，我们该如何发展？我想在大一努力工作。最近读了《Sharp SQL》和陆辉的《数据挖掘与基于数据的操作》。我学了spss软件，准备学excel数据分析。
就像学校招聘一样。
数据分析师的主要工作是利用数据解决企业遇到的实际问题，包括根据数据分析的原因和结果推理和预测未来制定计划，整理通过反复调查收集到的各种产品数据，以及对数据进行分类。和聚合等具有良好的发展前景。毕竟，数据分析行业在中国才刚刚起步。很多企业都需要这方面的人才，而且潜力很大。这个行业更加以商业为导向，以技术为辅助。真正的专家不是数据分析工具和技术，而是利用数据帮助企业在产品、价格、促销、获客、流量、财务、广告、流程、技术等方面提升价值的人。比如我是自学成才的数据分析师，毕业后进入决明工作。现在我已经基本实现了财务自由。不过，想要成为一名大数据分析师，还需要日积月累的坚持和积累。我相信有一天你可以实现这一目标。等级。
互联网是当前的流行趋势，大数据的发展是必然的。如果你想学习大数据，可以关注阔鼎学院，里面有大量的大数据视频教程供学生观看和学习。对于普通企业来说，大数据的作用主要体现在两个方面，即数据的分析利用和项目的二次开发。大数据的运用不仅标志着时代的进步，也激励人们探索更深层次的领域。
未来是大数据时代、人工智能的世界。平台很重要，真正可以边做边学。你会进步很快。
如今大数据持续流行，物联网、云计算、大数据、人工智能紧密相连。物联网的正常运作是通过大数据将信息传输到云计算平台进行处理，然后人工智能提取云计算平台中存储的数据进行活动。大数据需要特殊的技术来在可容忍的时间内有效地处理大量数据。适用于大数据的技术包括大规模并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据存储、云计算平台、互联网和可扩展存储系统。公司发展布局的需要催生了大量与大数据处理相关的专业，它们通过数据挖掘和分析影响企业的经营决策。大数据工程师e69da5e887aae79fa5e9819331333366303738到底应该知道什么？这个问题最终还是要根据企业的需求来落实。每个公司对大数据工作的要求不同：有的强调数据库编程，有的强调应用数学和统计知识，有的要求有咨询公司或投资银行的经验，有的希望找到懂产品的人和市场上的应用型人才。由于目前大数据人才短缺，企业很难招聘到合适的人才——他们必须拥有高学历，最好有大规模数据处理的经验。所以很多企业都会进行内部挖掘。长期从事数据库管理、挖掘、编程的人包括传统的定量分析师、Hadoop工程师，以及任何在工作中需要利用数据进行判断和决策的管理者，比如某些领域的运营经理。你可以尝试一下大数据工程师的职位。关于大数据工程师需要掌握的知识，不妨从以下7个方面入手：Java语言基础：Java开发入门、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组类和对象、数字处理和核心技术、I/O和反射、多线程、Swing程序和集合HTML、CSS和JavaScript PC端网站布局、HTML5 CSS3基础知识、WebApp页面布局、原生JavaScript交互功能开发、 Ajax异步交互、jQuery应用JavaWeb与数据库数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕Linux Hadoopt系统Linux系统、Hadoop离线计算概要、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架数据处理数据采集、数据处理、数据分析、数据呈现、数据应用Spark生态系统Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark-Streaming大数据处理、Spark-Mlib机器学习、Spark-GraphX图计算大数据分析-AI（人工智能）Data Analytics工作环境准备数据分析基础知识、数据可视化、Python机器学习1、Python机器学习2、图像识别神经网络、自然语言处理社交网络处理、实践项目：户外设备识别分析国内IT、通信、行业招聘中，有10%与大数据相关，而且比例还在不断上升。巨大的人才缺口直接导致企业高薪聘请大数据人才。
阿里巴巴的业务板块，如蚂蚁金服、优酷等，不时招聘数据分析人员。月薪在25000左右，但是要求比较高。因此，如果你想加入阿里巴巴，你需要有扎实的数据分析基础和能力，而且你必须熟悉阿里巴巴的业务。
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朋友们，你们知道真相吗？
说谢谢。
跟进
我真的不知道。作为一个从事研发和分析的人，我想我以后的工作会更加随意。关键时刻自己
问
嗯，谢谢你
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原发布者：hrmiaomiao719
招聘HR应该分析哪些数据以及如何分析？在这个一切都讲究效率和价值的时代，323131愚人节236313431303231363533e4b893e5b19e3133343623737招聘人员越来越认识到数据分析的价值：只有超越简单的招聘工作报告，通过日常招聘数据，细化总结，及时发现问题，深入探索数据分析的价值。我们才能真正取得进步。招聘摆脱常规的泥潭，不断优化，实现更高效率。招聘数据分析对HR的价值： 1、用流程数据展示工作成果，赢得信任。 HR人员每天都从事繁琐、重复的招聘工作。他们很忙，却不知道自己投入了多少，取得了什么成果？因此，一旦招聘结果不理想，面对用人部门的质疑，HR往往束手无策。由此可见，招聘流程数字化、招聘结果可视化是多么重要！对于核心职位的招聘尤其如此。关键人才难招已经成为普遍现象。招聘人才不再只是HR的职责。这已成为共识。招聘部门在招聘过程中的配合程度极大地影响着招聘结果。如果用程序数据来记录用人部门的绩效，有了输入和贡献，就可以理性地审视HR和用人部门需要改进的地方，从而明确职责，明确改进方向，赢得信任和支持的领导者。 2. 提炼和总结日常数据，发现招聘模式。随着数据时代的到来，招聘分析不再只是记录流程、撰写总结报告。成功招聘核心职位的员工需要多长时间？哪个环节效率最低？每个职位的需求趋势是什么？对于这一系列问题，持续的日常数据跟踪可以给出完美的答案，而一旦发现这些模式，必将为优化未来的工作带来巨大的价值。例如，有经验的HR可以通过看收到的简历数量来判断这个职位的招聘周期，通过看面试通过率来判断招聘周期。
1.了解大数据。要成为一名大数据开发工程师，首先必须熟悉关系型数据库，例如Oracle或MySQL。一旦熟悉了，对数据仓库的开发是有好处的。再次强调一下，大家一定对Hadoop很熟悉，它现在被应用在大数据领域。最常见的技术，它的HDFS可以实现分布式存储，而Yarn是一个优秀的资源调度框架。 2.大数据所需的技能。必须掌握的技能：Java高级（虚拟机、并发）、Linux基础操作、Hadoop（HDFS MapReduce Yarn）、HBase（JavaAPI操作Phoenix）、Hive（Hql基本操作及原理了解）、Kafka、Storm/JStorm、 Scala、Python、Spark（核心sparksql Spark Streaming）、辅助工具（Sqoop/Flume/Oozie/Hue等）
作为IT职业中的“大熊猫”，大数据工程师职业可谓是国内人才市场上一颗闪亮的明星。由于尚处于起步阶段，该领域人才缺口巨大。大数据是目前最令人兴奋的技术名称之一。大数据行业的爆发式发展，通过对数据的挖掘和分析，自然催生了一些与大数据相关的职业，比如互联网数据分析师、数据工程师等。公司影响其业务决策的情况并不少见。从事这一类职业的人在国外被称为数据科学家。这个标题最初是由D.J. 于2008 年提出的。 Pati 和Jeff Hammerbacher，后来分别成为LinkedIn 和Facebook 数据科学团队的负责人。数据科学家的职位现在已经开始在美国传统电信、零售、金融、制造、物流、医疗、教育等行业创造价值。然而，在中国，大数据应用还只是海平面上的一颗新星，不够成熟、不够耀眼。因此，更多的企业不会期望一个多面手来完成整个链条的所有环节，而是会利用自己现有的资源和短板，招募能够补充现有团队、帮助企业发展的人才。因此，每个公司对大数据工作的要求不同：有的注重数据库编程，有的注重应用数学和统计知识，有的希望找到懂产品、懂市场的数据应用人才。这些条件导致很多公司根据业务类型和团队分工，给这些处理大数据的人赋予了新的头衔和定义：比如数据挖掘工程师、互联网数据分析师、数据挖掘师、用户分析专家等。这些都是国内公司经常出现的头衔。这里我们将他们称为“大数据工程师”7a686964616fe59b9ee7ad9431333365653830。由于国内大数据工作还处于不发达阶段，能从浩瀚的数据中挖掘出多少有效价值，完全取决于工程师的个人能力。西线学院小编还为你列出了一些行业所需的数据分析人才包含的能力清单：如果你想成为一名数据工程师，你必须具备计算机编码能力、数学和统计学相关背景。当然，如果能掌握一些具体领域或行业相对深入的了解，对于快速判断和把握关键因素会更有帮助。从一些大公司的人才需求来看，拥有硕士或博士学位是更好的选择。不过，阿里巴巴集团研究员薛桂荣强调，学历并不是最重要的因素。您必须有大规模数据处理的经验并且喜欢处理数据。对在海洋中挖掘宝藏的好奇心更适合这份工作。因此，学历并不像经验那么重要。只要你有大规模数据处理的经验，你很快就能在数据行业大放异彩。