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前景】“数据分析”成了“金饭碗” !

三年前,“数据科学家”这种职业还基本不存在,如今“数据分析”成了“金饭碗”。 世界迈进了大数据时代。 在很多企业,由于有巨量数据需要分析数据分析员成为一个必须的职位,连一些看上去和数据毫不相关的企业,也需要数据分析员进行数据分析,帮助做出更好的决策。 美国商业分析软件与服务供应商sas公司大中华区总裁吴辅世介绍,大数据需要大分析,大分析需要新技术,但企业还需要新人才。 看到市场对数据人才的追求日益激烈,很多大学开始专门开设数据分析类专业。 例如,南加州大学马歇尔商学院就专门开设了商业数据分析的硕士项目。该项目介绍的第一句话就是:商业数据分析是现在全美增长最迅速的领域。

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2018年数据挖掘就业前景分析

Python语言的崛起让大家对web、爬虫、数据分析数据挖掘等十分感兴趣。数据挖掘就业前景怎么样?关于这个问题的回答,大家首先要知道什么是数据挖掘。 数据挖掘基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等,高度自动化地分析企业的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决策。 那么当今社会,数据挖掘就业前景可观吗?掌握数据挖掘的技术到底能不能让我们顺利的找到一份好工作,今天小编就来和大家说一说。 大数据时代我们为什么要重视数据挖掘。 现在各个公司对于数据挖掘岗位的技能要求偏应用多一些。目前市面上的岗位一般分为算法模型、数据挖掘、数据分析三种。 Python课程集数据挖掘、数据分析、框架与实战、Python项目爬虫,服务集群,网站后台,微信公众号开发等内容为一身,是小白变身全栈Python开发工程师的绝佳历练场。

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    写给新手,关于数据分析师职业前景

    数据分析前我们首先要明确分析目的和内容,对于数据分析师而言,他们的进阶需求无外乎是各个企业对数据分析师的职位要求。 在传统行业中,数据分析更多存在移动、银行、超市等行业,在这些行业中你才会偶尔听到数据分析师这个职位,也许更多是听到数据挖掘工程师、数据建模师。 行业未来发展的趋势分析:这应该是数据分析师最高级别,有的公司叫做战略分析师/商业分析师。 数据分析师的职位级别划分 不同公司对数据分析师的职位划分稍有不同,在一些中小型企业,没有成立独立的数据中心前,数据分析的相关职位往往是在譬如市场部、运营部这些部门之下,通常数据分析成员在2-4人不等。 对于一些大型企业,有独立的数据部门的企业,其数据分析团队人员则是十到百人不等,其职位头衔有通俗的总监、经理、主管划分,也有助理、资深、专家之类的划分。(Via:36数据)

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    Go语言的前景分析

    GO语言前景分析 这段时间比较忙,相信很多朋友大概都知道,如果不知道的话,可以参考我上篇文章跨维度的打击,是可以直接秒杀的,里面有介绍,大家可以看看。 抓住时代的趋势 在上篇文章中,也就是那个跨维度的打击,是可以直接秒杀的中,提到这个时代的问题,这次针对go语言的前景分析,其实我也想讲一下时代的问题。 尤其是以太坊的出现,完全是用go来写的,对go语言的促进非常非常。另外一个就是区块链联盟,由ibm所发起的超级账本,它主要针对企业级的联盟链儿。 其实前景再好,还是靠大家自己,如果想学习Go的话,现在就开始可以行动了,我自己的公众号flysnow_org,还有博客http://www.flysnow.org上都有一系列的文章,大家都可以看一下,从最浅的到最后的深入的都有

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    写给新手,关于数据分析师职业前景

    数据分析前我们首先要明确分析目的和内容,对于数据分析师而言,他们的进阶需求无外乎是各个企业对数据分析师的职位要求。 在传统行业中,数据分析更多存在移动、银行、超市等行业,在这些行业中你才会偶尔听到数据分析师这个职位,也许更多是听到数据挖掘工程师、数据建模师。 建立分析体系:这些数据分析师已经对业务有一定的理解,对业务也相对比较熟悉,更多帮业务方建立一套分析体系,或者更高级是做成数据产品。例如:营销活动。 行业未来发展的趋势分析:这应该是数据分析师最高级别,有的公司叫做战略分析师/商业分析师。 数据分析师的职位级别划分 不同公司对数据分析师的职位划分稍有不同,在一些中小型企业,没有成立独立的数据中心前,数据分析的相关职位往往是在譬如市场部、运营部这些部门之下,通常数据分析成员在2-4人不等。

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    数据智能的前景光明,数据产业才是宇宙第一产业 | 咖周语录

    2015年开始,中国积极支持大数据产业的发展,并逐渐提升至战略层面,这给大数据企业提供了良好的发展空间,也会推动大数据产业生态的建设。数据智能的前景光明 数据产业才是宇宙第一产业。 编辑 | 张宏 官网 | www.datayuan.cn 微信公众号ID | datayuancn 涂子沛最新演讲:数据智能的前景光明 数据产业才是宇宙第一产业 ? 8月13日,在北京大学创业训练营“云智信”大数据与人工智能发展论坛上,著名大数据专家涂子沛发表了 《数据智能的前景、挑战和阴影》的主题演讲,深刻揭示了大数据与人工智能的未来发展路径以及存在的问题。 这是我们今天基于大数据时代的智能。数据不是石油,不能一桶一桶的卖,数据是土壤。未来,数据产业才是真正的宇宙第一产业。” 数据智能是什么 在大量数据的基础上,加上一点逻辑,加上一点统计。 目前已成功应用于佛山南海、江西吉安、九江、江苏苏州等地,通过数据统筹、实现数据的聚、通、用,快速完成数据梳理、编目、采集、提质、规范、管控、应用、决策分析以提升数据价值,保障数据共享和应用服务。

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    HarmonyOS特点与应用前景分析

    HarmonyOS的特点分析 华为公司新近推出的经历十年多时间自主研发的鸿蒙操作系统(HarmonyOS),是基于微内核的全场景分布式OS,可按需扩展,实现更广泛的系统安全[4]。 HarmonyOS拥有分布架构、内核安全、生态共享、运行流畅四优势。鸿蒙OS生态的两核心要素包括自身的微内核结构和方舟编译器。 HarmonyOS结构分析 鸿蒙OS是全新的基于微内核的面向全场景的分布式操作系统。鸿蒙OS的微内核已发展到seL4,seL4的核心非常小,不到9000行C代码。 对于微内核,由于用内存管理单元MMU对进程空间进行隔离保护,没有授权的进程将无法访问其他进程的空间,从而阻止了恶意程序对其他进程数据的窃取。 HarmonyOS创新点分析 HarmonyOS是一款“面向未来”、面向全场景(移动办公、运动健康、社交通信、媒体娱乐等)的分布式操作系统。

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    经济前景不明下 2022 数据库预期与分析

    ,让内存式的数据库成为主流 6 图数据库,基于关系方式的研究 7 开源数据库的快速增长 8 数据库作为服务的方式推出 下面针对文字中的内容,进行解读 1 云数据库,在一篇关于 未来的数据库市场在云上的文章 2 数据库管理趋向于自助性服务 这部分文字主要在说明自动化或数据库自治会改变数据库的使用的方式,一个自主型的数据库系统会根据数据存储的不同类型,来对数据进行更有效的管理,在数据的处理上通过上载,处理 这里的好处是,数据库不在需要管理,整体的工作向商业化数据分析迁移。 另外内存式的数据库产品本身,也会跟随这硬件架构的变化而变得更加强悍,如未来整体的内存系统替换容量磁盘系统,此时整体的硬件支持整体的数据全部在内存中运行。 其中图数据库主要应用于,商业关系分析,以及反欺诈等项目中,通过图数据库本身来发现与商业关系中有关的人员,或者有欺诈嫌疑人有关系的其他人员等。

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    最全大数据就业前景分析!此篇文章给你答案

    但是,对于我们来讲,大数据这个行业就业前景怎么样呢?这对于迷茫的我们来说其实是一个非常重要的信息。 随着大数据时代的日益普及。大数据这个行业就业大军即将进入。 从教育层面来看,2019年量的高校都已经开始开设了大数据专业,所以我们可以预料到的便是真正的竞争压力即将开始。 9267b5738c6a912eef5efeb90f44eff.jpg 一.大数据人才需求及现状分析 从目前来看,随着我们国家渐渐的开始对大数据进行重视,我国政府也开始对大数据进行大力扶持,大数据技术开始在我们的企业中生根发芽 ,大约有1000多个职位满足条件;所以,从各大数据来看,高薪工作其实是只要你敢想,并且敢付出,你就已经胜利了一半,这样的话你还会害怕高薪的人不是你自己吗? ,那么接下来可以来具体分析一下关于大数据开发方向都会哪些对口的工作职位 ①:大数据工程师,大数据开发工程师,大数据维护工程师,大数据研发工程师,等; ②:大数据分析师,大数据高级工程师,大数据分析师专家

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    数据分析师工资高嘛?浅谈数据分析前景与弊端

    许多人已经看到了数据分析行业的普及和良好待遇,但是他们不知道数据分析师的具体薪水。对于这个问题,我们需要分析三个方面,第一是数据分析师的薪水是如何分配的。 在这种大趋势下,数据分析思维不再仅仅是数据分析师的“专业”,包括销售,市场营销,运营,计划,产品和其他前端职位需要使用数据分析来帮助他们工作的人员,甚至包括后台财务人员,法律事务,人员等也需要通过数据分析来提高效率 数据分析师的前景和弊端 数据分析师的前景 首先,每个人都需要了解数据分析师在他的视野中拥有非常巨大的财富。数据分析不是一项简单的技术工作。这是一项潜力巨大的工作。在这项工作的背后,有很多机会。 滴滴出行数据分析团队的负责人刘普已经在许多公司工作了多年。在此期间,他从一名普通的数据分析员成长为精通技术和业务的数据专家。 数据分析师的劣势 数据分析师在数据分析中,像探索性分析本来应该是数据分析的工作,但是我知道大多数企业数据分析当前都没有完成这项工作。

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    从拉勾网数据看深圳数据分析师的职业前景

    利用这篇文章提到的方法对拉勾爬虫,然后进行数据分析。通过对局部地区某一岗位的总体分析,找出该地区该职位的职业发展前景规律。 本文基于拉勾上2016年12月到2017年1月深圳地区数据分析师招聘数据,为这一行业的朋友作为参考;虽然数据略为过时,但变化也不大,规律依然适用。 区域分析 ? 各区职位数 ? 空间分布 ? 数据分析师的技术要求 公司排名 高薪岗位top20 ? 高薪岗位排名 综合人气top20 ? 综合人气排名 结论 在现今的市场认知中,数据分析师主要还是开发类职业。 如果你要在深圳找数据分析师的岗位,请去南山区,优先去科技园附近。 离数据挖掘、分析和应用还有不少距离)。

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    猎聘:分析70万在线职位后,告诉你数据分析前景

    金融行业普遍重视产品与运营层面的数据分析,除此之外最为重视对客户的分析。而对于风险、信用、信贷与投资领域的分析则是金融行业特色,反映出数据分析已在金融核心业务线上都发挥着重要作用。 三、 数据分析师的薪酬数据分析 ? 无论是初级还是高级岗位,企业都愿意为分析师提供高于行业平均水平的薪酬。 数据分析师的女:男比例达到1:2,这一比值远远高于其他技术类职位。需要指出的是,这既是男性数据分析师的幸福福利,也从侧面反映出女性在数据分析能力以及数据敏感度方面具有独特的优势所在。 ? )以及数据变现能力(企业运营、产品策略、市场研究、品牌管理、需求分析等)等四综合性能力,最终还需要得出对企业具有建设性意见的结论性研究成果。 结束语:总而言之,数据分析师是一个极具发展前景的新兴职业: 从行业背景角度 大数据代表着新一代生产力,是万物互联的基础,企业都已将“大数据”提升到最高战略层面,期待其在企业运营、产品策略、市场研究、品牌管理领域发挥关键性作用

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    OpenCV视频分析背景提取与前景提取

    基本思想 OpenCV中支持的两种背景提取算法都是基于模型密度评估,然后在像素级对图像进行前景与背景分类的方法,它们具有相同的假设前提 – 各个像素之间是没有相关性的,跟它们算法思想不同的方法主要是基于马尔可夫随机场理论 基于像素分类的背景分析方法 自适应的背景提取(无参数化/ KNN) 基于GMM的背景提取 基于模糊积分的背景提取 这些背景建模的方法一般都可以分为如下三步完成 背景初始化阶段(背景建模提取) 前景检测阶段 (视频分析前景对象检测) 背景维护与更新(视频分析过程中) 视频分析中,工作方式如下: 算法介绍 实现对前景与背景像素级别的建模,最常见的是RGB像素的概率密度分布,当对象没有变化的时候,通过连续的 componet进行建模,计算表达如下: 基于GMM的核密度估算需要考虑初始输入componet数目参数、OpenCV中实现的另外一种方法是基于简单的核密度估算方法,然后通过KNN对输出的每个像素进行前景与背景分类 ,实现了更加快速的背景分析

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    量子机器学习简介与应用前景分析

    这种对数据的依赖是一种强大的训练工具。但它也导致了潜在的陷阱。如果机器经过训练以发现和利用数据中的模式,那么在某些情况下,它们只会延续当前人类智能特有的种族、性别或阶级偏见。 ? 但是,机器学习固有的数据处理设备也有可能产生可以改善人类生活的应用程序。比如,“智能”机器可以帮助科学家更有效地检测癌症或更好地了解心理健康。 它们从中学到的数据具有经典形式。算法运行的机器也是经典的。 我们在量子机器学习这个新兴领域工作,探索量子力学这一物理学分支是否能够改善机器学习。 量子机器学习的其他分支关注量子理论如何指导计算机用于学习的方法,或者它们从中学习的数据,以及在量子框架中微调经典机器学习的工具和技术。 ? 最近,如annealing量子机器学习技术通过优化金融资产的收益率或信用评级计算,显示出其商业前景。 机器学习中的量子技术也可能在医学技术或药物设计中变得更重要,因为支撑化学的原理基本上是量子的。

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    2018年最具就业前景的6编程语言!

    2018年即将到来,Coding Dojo(编码道场)近期发布了 2018 最具就业前景的 7 编程语言。 分析了来自 Indeed 的25门编程语言、栈和框架的数据,以找出雇主最需求的七个数据数据基于每种语言的工作发布数量。 需先说明的是,国内和国外的情况有所差异,以下数据分析仅供参考。 它还广泛用于科学计算,数据挖掘和机器学习。 机器学习开发人员的持续增长和需求正在推动 Python的 普及。 IT行业就业前景好使毋庸置疑的,可以从很多权威的数据看到,在最具潜力的薪酬职业中,前二十位里面IT行业总是占有大比重的。 在从事之前如果要选择培训机构,一定要谨记: 培训学习也有一定规律,学员首先要分析自己的性格特点、优劣势、职业规划和培训机构的课程输出方向是否匹配; 其次不要轻信培训机构的各种承诺,越是有实力的机构“赠送

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    OpenCV视频分析背景提取与前景提取

    基于像素分类的背景分析方法 自适应的背景提取(无参数化/ KNN) 基于GMM的背景提取 基于模糊积分的背景提取 这些背景建模的方法一般都可以分为如下三步完成 背景初始化阶段(背景建模提取) 前景检测阶段 (视频分析前景对象检测) 背景维护与更新(视频分析过程中) ? 视频分析中,工作方式如下: ? 算法介绍 实现对前景与背景像素级别的建模,最常见的是RGB像素的概率密度分布,当对象没有变化的时候,通过连续的N帧进行建模生成背景模型 ? 基于GMM的核密度估算需要考虑初始输入componet数目参数、OpenCV中实现的另外一种方法是基于简单的核密度估算方法,然后通过KNN对输出的每个像素进行前景与背景分类,实现了更加快速的背景分析。 画面解释:最左侧是输入视频的一帧,有一只小兔子在跑,中间是背景建模,右侧是前景检测,生成的移动对象mask,可见小兔子作为移动目标被成功捕获!

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