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AI时代就业指南 | 如何入门数据分析&数据挖掘?

数据分析数据挖掘联系和区别 联系:都是搞数据的 区别:数据分析偏统计,可视化,出报表和报告,需要较强的表达能力。数据挖掘偏算法,重模型,需要很深的代码功底,要码代码,很多= =。 怎么入门 请百度“如何成为一名数据分析师”或者“如何成为一名数据挖掘工程师”。英文好上Quora,不行上知乎,看看入门资料。 3. 需要学数学吗 都需要 数据分析:统计学,概率论, 数据挖掘:高数/数学分析,数值分析,线性代数,凸优化,运筹学(这些是基本)数字信号处理,模式识别,矩阵论(进阶) 6. 到底该选数据分析还是数据挖掘 代码能力强直接搞算法,弱就先做数据分析,慢慢来,不着急。 所有数据分析类的岗位要求里写的要求会GA,pu,uv分析的都是运营部门的!所有数据挖掘岗位里写的要求只有hadoop,spark,ETL的干的都是数据仓库的活!

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AI时代就业指南:数据分析师成长之路

本文分享文档是2017年4月23日在南山云谷举行的《未来已来:AI时代就业指南》沙龙活动嘉宾陈丹奕的《数据分析的成长之路》,查看活动回顾。 今日来分享数据分析的意义,职业规划以及数据分析的方法论和能力体系。整个分享过程一气呵成,特别在讲到数据分析师的主要工具的时候,所有学生都表示“那我就学python了”。想知道为什么? 以上为《数据分析成长之路》的全部内容,希望能帮到一些初入门或者还在观望状态的小伙伴有一个清晰的努力方向。若对您有帮助,请分享至朋友圈让更多人共享! END.

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    AI就业

    看完上次的《AI泡沫破灭,入坑者何去何从》的软文,不少同学问我关于AI就业怎么着手怎么看的问题。那我就谈一下关于AI就业的思路,给即将入坑或者准备入坑的同学做个参考。 在AI领域中,我们大多数就业的同学有一个误区,就是认为AI就等于“深度学习”,AI工程师就等于会深度学习。可是当他们听到别人戏称深度学习工程师是“调参工程师”以后就会变得心里非常矛盾。 数据分析 数据分析岗侧重的是对数据的统计和报表工作。这类岗位几乎在任何一个互联网企业都是需要的,甚至很多从事现代化生成的传统企业也是需要的。 这类岗位也会有别的名字称谓,比如大数据分析、大数据开发、报表……需要的能力主要是SQL语言的能力、统计学基础,还有一些机器学习的算法基础,最好还能可视化制作报表(会用HUE工具,HIVE工具,或者会用ECharts 具体就业的时候还是要切中其中的一个方向做一些项目落地的实战,这样出去说话才有底气。不要泛泛地什么都去一股脑地研究,那是要投入大量实践成本的。

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    AI时代就业指南:商业分析师的前世今生

    数据时代,诞生了很多新兴岗位和就业机会。商业分析数据分析数据挖掘、数据科学.....一时间把大家弄得云里雾里,傻傻分不清的情况下干脆把这些人都叫“搞大数据”的。 本文将通过几个简单的问答帮你了解商业数据分析师的前世今生。 Q1、商业数据分析师是做什么的? A:商业分析师能根据业务的需求,从数据中生成相应的报表,为决策提供支撑。 Q4、商业分析数据分析数据挖掘、数据科学有什么不同?他们对应的职位是什么? 对于大多数人而言,可以简单的理解为: 商业分析=数据分析 数据科学=数据分析+数据挖掘/机器学习+计算机工程 END. AI时代系列好文推荐: AI时代就业指南 | 如何入门数据分析&数据挖掘? AI时代就业指南:机器学习工程师求职须知 AI时代就业指南:普通程序员转行大数据十问十答 AI时代就业指南:如何成为一名优秀的算法工程师?

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    AI时代就业指南:数据科学人才成长之路

    小遍按:近日,首席数据官联盟发布的《2017大数据企业排行版》中PPV课被列为国内领先的7家大数据教育机构之一,其实小遍觉得我们更像是一个为大家服务的大数据技术社区,培训只是我们为大家提供的服务之一。 附件是PPV课大数据社区创始人江海涛在安迪曼咨询举办的《中国学习技术大会》上分享的ppt,欢迎大家留言和我们交流相关的话题! ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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    2018年数据挖掘就业前景大分析

    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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    AI时代就业指南-大数据职业发展与规划

    本文分享文档是2017年4月23日在南山云谷举行的《未来已来:AI时代就业指南》沙龙活动嘉宾黄崇远的《大数据职业发展与规划》,查看活动回顾。 ? 想要知道大数据的发展历程,行业变革,大数据岗位细分、工作职责、以及对应职业发展路线和相关学习建议?又或者想要了解大数据相关岗位的面试技巧和市场需求?莫急,且看以下分享:‍(注:横屏观看效果更佳) ? 以上为《大数据职业发展与规划》的全部内容,还意犹未尽吗?若对您有帮助,请分享至朋友圈让更多人共享!以及敬请期待明天下一位嘉宾陈丹奕分享《数据分析师成长之路》的内容,让我们一起拥抱大数据! END.

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    数据开发和大数据分析哪个就业发展好?

    数据围绕数据展开,涉及到数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等内容,涉及到的岗位也非常多。 01 两大就业方向 1、大数据开发工程师 分两种: 第一是编写一些Hadoop、Spark的应用程序; 第二是对大数据处理系统本身进行开发。对理论和实践要求的都更深一些,也更有技术含量。 大数据分析分析类需要对业务能够快速的了解、理解、掌握,通过数据感知业务的变化,通过对数据分析来做业务的决策,在技术上需要有一定的数据处理能力。 03 二者就业前景 大数据开发工程师的收入可达到了同类的顶级。在一二线城市,大数据开发的薪资基本上是10K+;拥有3-5年技术经验的人才可达到40K+。 大数据分析也是高收入技术岗位,拥有3-5年技术经验的人才薪资可达到30K。 从薪酬上看,一般情况下,开发类的薪酬会略高于与数据分析类的,这是由于岗位成本造成的。其实,任何领域的高端人才都是值钱的。

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    AI时代就业指南:数据挖掘工程师成长之路

    今年3月份时,谷歌开发的人工智能AlphaGo打败了全球最顶尖的围棋高手,轰动全世界,AI时代正式拉开序幕。 而自学习模型(或者说机器学习能力开发)正是数据挖掘工程师的强项,人工智能的诞生和普及需要一大批数据挖掘工程师。 那么在AI时代,如何才能掌握相关的技能,成为企业需要的数据挖掘人才呢? ? 一般机器学习步骤包括: 数据建模:将业务问题抽象为数学问题; 数据获取:获取有代表性的数据,如果数据量太大,需要考虑分布式存储和管理; 特征工程:包括特征预处理与特征选择两个核心步骤,前者主要是做数据清洗 特征选择对业务理解有一定要求,好的特征工程会降低对算法和数据量的依赖。 模型调优:所谓的训练数据都是在这个环节处理的,简单的说就是通过迭代分析和参数优化使上述所建立的特征工程是最优的。 另外就是企业实习,可以先从简单的统计分析数据清洗开始做起,积累自己对数据的感觉,同时了解企业的业务需求和生产环境。

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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。 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 24a76b97efd1834fac26ab14ec8ab82.jpg 三.大数据开发就业方向 大数据作为一门比较基础型的学科,无论是从数据开发及分析、还是从物联网一级人工智能算法训练领域来看,它都有着非常核心的技术以及职位需求 ,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 运维等多个方面来进行有效的分析问题并且去解决目前所遇到的问题以及困惑。

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    2018年java工程师就业前景数据分析

    但2018年java工程师的就业前景到底如何呢? 2018年的编程语言排行榜图片上的数据分析结果发现,位居前三名的分别为 Java、Python 和JavaScript ,但相比去年的数据,只有 Python 是岗位有所增长的。 Java编程语言独特的优势是任何语言都替代不了的,比如java是上千上万家企业通用的编程语言,java工程师依旧是当今吸金的行业,相比于其他行业而言,就业薪资更是甩出好几条大街,所以未来的程序员,不要担心就业前景

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    Python大牛带你做项目,数据可视化分析python就业

    Python大牛带你做项目,数据可视化分析python就业! ?

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    AI时代就业指南:Java 程序员如何转行做大数据

    这个解释对大多数人了解大数据已经足够了。 大数据有哪些职位? 如上,你已经知道,大数据有别于传统的数据处理和数据分析,具体的区别你可以看一下《小白也能理解的大数据数据分析》一文。 我这里仅强调几点: 并非所有的数据问题都是大数据问题; 大数据分析方法很多理论基础是基于传统数据分析的,两者之间并不存在明显的界限; 基于传统模式下数据分析,需求会逐渐下降,但是基于大数据生态下的大数据分析模式 将逐渐会需求增多,典型如以hive以及spark-sql为技术基础的大数据分析需求。 接下来,我们看一下大数据数据分析相关职位划分: ? 数据分析师: 精通业务,在企业中发挥的价值在于能够利用已有的数据资料进行观测,实验,研究分析出背后的一套规律为企业进行优化决策,包含运营、产品、战略规划等职位。

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    AI时代就业指南:大数据工程师到底应该会什么?

    数据领域包含哪些职位? 在大数据行业中有很多领域。通常来说它们可以被分为两类: 大数据工程 大数据分析 这两个领域互相独立又互相关联。 数据工程涉及平台和数据库的开发、部署和维护。 数据分析则是利用数据平台提供的数据进行知识提取。数据分析包括趋势、图样分析以及开发不同的分类、预测预报系统。对应的职位是数据分析师、数据挖掘工程师和数据科学家。对应的技能为下图中绿色圈。 ? (种类:准确/大约) 下面,我们举个例子说明上述工作内容: 情景 为分析一个公司的销售表现需要设计一个系统,为此你需要创建一个数据池,数据池来自于多重数据源,比如客户数据、领导数据、客服中心数据、销售数据 通过整合各种来源的数据创建一个数据池。 2. 每隔一定时间自动更新数据(在这个案例中可能是一周一次)。 3. 可用于分析数据(在记录时间内,甚至可能是每天) 4. 易得的架构和无缝部署的分析控制面板。 数据要求: 结构:大部分数据是结构化的,并具有一个定义了的数据模型。

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    当航线、就业、保险的数据分析过程遇上可视化

    摘要:数据分析在多数人看来是个与数据打交道的枯燥过程,但是,当它遇到可视化的时候,这些数字也能迸发出艺术感和色彩。分析过程可视化图在数据分析中具有广泛的应用。 ◆ ◆ ◆ 就业的耀斑 l 关于洞察 这张可视化分析图表反映了就业服务供应商对雇主的收费。 本张图表还能检测到非寻常的联系,例如: 某一组单独的服务供应商同多家雇主存在连接,但是连接网络却和图中其他的参与者不同 某家供应商只和一家雇主存在关系 服务供应商同时也是雇主 澳大利亚就业部是负责监管各类就业服务 图中的收费数据来自就业部,在导入Teradata Aster探索平台之后这些数据被进行分类,并且按时间、地点、种类分别测试了准确性;之后再进行纵向分析,检查流程和事件异常。 主要负责的数据挖掘、分析和快速的分析非结构化数据、半结构化数据分析工作。 ◆ ◆ ◆ 欺诈入侵者 l 关于洞察 此分析是一种检测潜在保险索赔诈骗的快速方法。

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    数据分析1382份简历:就业性别歧视真的存在吗?

    美国旧金山的一位数据侠Prasanna Parasurama通过对1382份简历的分析得出了结论:性别不平等往往和求职者的个人客观条件无关,而更多来自公司主管不可控的主观因素。 ▍用大数据的方法来衡量职场的性别不平等 在科技业,求职时的性别不平等一直是个重要话题。但针对该议题,在实际操作层面却鲜有基于大数据的系统性研究。 ▍样本和研究方法:基于1382份简历的数据分析 这次研究中用到的是一个数据工程师职位的1382名求职者的简历数据,其中1029人为男性,占74.4%,353为女性,占25.5%。 ▍数据分析:男性和女性技能相差不大,但女性被拒率更高 被拒率的差异: (图片说明:男女求职者的被拒比例) 男性和女性的被拒率分别为83.0%和88.6%,女性比男性高出5.6个百分点, 通过定性分析,我们可以看出技能分布在男女求职者上区别不大。 定量分析男女求职者在技能集合上的相似性,我们可以看出分布的标准差。

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    【一行分析】利用12000条招聘数据分析Python学习方向和就业方向

    但是天赋的选择又很多,例如数据分析,人工智能,爬虫,网络等天赋需要增加,很多人在学习python这个技能树上都不知道该怎么加点,一通乱点导致技能树加点加歪了都有可能,究其原因都是因为我们只是想学Python (来自凹凸数据),爬取了全国范围内大数据数据分析数据挖掘、机器学习、人工智能等相关岗位的招聘信息,在这以结果来倒推最优工作的选择,说人话就是画图来查找钱多事少离家近的工作 这篇分析只解决四个问题: 如何选择Python方向 如何选择就业岗位 如何选择就业城市 如何选择就业行业 解答这些问题 选择方向:哪个岗位工资最高? 所以想挑战高底薪的同学可以尝试学习这个方向,不然直接建议曲线救国,通过学会人工智能来投递数据分析岗(排在第12位),因为学习人工智能的难度和就业人工智能的难度是两个级别 之后有意思的是运营这个岗位,这个岗位相当于技术派的销售 有想法的读者可以学习Python的爬虫和数据分析,掌握获取数据的能力和数据分析的思维,来尝试这个岗位非常不错。

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    AI时代就业指南:普通程序员转行大数据十问十答

    需要强调的是: 1)并非所有的数据问题都是大数据问题; 2)大数据的很多分析方法很多理论基础是基于传统数据分析的,两者从理论基础和实践都不存在明显的界限; 3)基于传统模式下数据分析需求会逐渐下降,但是基于大数据生态下的大数据分析模式 数据分析师: 精通业务,在企业中发挥的价值在于能够利用已有的数据资料进行观测,实验,研究分析出背后的一套规律为企业进行优化决策,包含运营、产品、战略规划等职位。 普通程序员具体需要掌握的技能和职业规划请见《AI时代就业指南-大数据职业发展与规划》。 4. 普通程序员如何转行数据挖掘工程师? 普通程序员如何转行AI工程师? AI,也就是人工智能,并不仅仅包括机器学习。曾经,符号与逻辑被认为是人工智能实现的关键,而如今则是基于统计的机器学习占据了主导地位。 目前可以说,学习AI主要的是学习机器学习。 我们推荐机器学习路线是这样的,如下图: ?

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    数据时代,就业转型必备技能!

    5、R R语言已经成为了数据科学的宠儿。 6、Hadoop和Hive Hadoop比其他一些处理工具慢,但它出奇的准确,因此被广泛用于后端分析。 三、大数据开发就业方向 大数据作为一门基础科学,无论在数据开发及分析、物联网和人工智能算法训练领域,都有着核心技术和职位诉求,那么开发方向都有哪些对口的工作职位呢? 方向❶: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,大数据架构师等; 方向❷:大数据分析师,大数据高级工程师,大数据分析师专家,大数据挖掘师,大数据算法师等; 方向❸:大数据运维工程师等 大数据开发这块年龄影响比较小,因为搞大数据不是简单的编程,编程的份量连1/6都不到,很多时候需要你从服务器、存储、计算、运维等多个方面来分析问题解决问题。 在大数据行业内生存的时间越久,其经验也会越得到肯定,这也是大多数资深IT人士分析数据或将带来50、60岁的“老”专家的原因。 面对如此光明而诱人的前景,有远见的人,早已给自己安排了后路。

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    关于数据挖掘就业方面的问题?

    1.数据挖掘主要是做算法还是做应用?分别都要求什么? 这个问题太笼统,基本上算法和应用是两个人来做的,可能是数据挖掘职位。 实际情况不太清楚,由于数据挖掘和大数据这个概念太火了,肯定到处都有人招聘响应的岗位,但是二线城市可能仅仅是停留在概念上,很多实际的工作并没有接触到足够大的数据,都是生搬硬套框架(从我面试的人的工作经验上看即使是在北上广深这种情况也比较多见 只是在北上广深,可能接触到大数据的机会多一些。 前后端可能是要求精深,数据挖掘更强调广博,有架构能力更好。 4.目前在学习机器学习,如果想找数据挖掘方面的工作应该学习哪些内容? 掌握SQL,MySQL或者PostgreSQL都是比较常用的关系型数据库,搞数据的别跟我说不会用数据库。

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