當(dāng)下，大多數(shù)企業(yè)都明白大數(shù)據(jù)的作用。大數(shù)據(jù)——這個(gè)龐大甚至是有時(shí)是壓倒性的信息包含了企業(yè)日常經(jīng)營(yíng)的過(guò)程：銷售策略，營(yíng)銷郵件的打開(kāi)率，網(wǎng)站點(diǎn)擊量等等，利用好大數(shù)據(jù)也能讓你發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者的行為和心理。
這個(gè)時(shí)代是大數(shù)據(jù)時(shí)代，也是大數(shù)據(jù)人才稀缺的時(shí)代。由于中國(guó)人才缺口比較大，大數(shù)據(jù)也迅速成為行業(yè)和市場(chǎng)的熱點(diǎn)，更多的企業(yè)無(wú)論是對(duì)人才的招聘還是在培訓(xùn)都成了剛需，這也促使大數(shù)據(jù)人才的薪資在同崗位中是最高的，掌握大數(shù)據(jù)技術(shù)，工資提升40%左右是很常見(jiàn)的。”大數(shù)據(jù)的就業(yè)領(lǐng)域是很寬廣的，不管是科技領(lǐng)域，還是食品產(chǎn)業(yè)，零售業(yè)等等，都是需要大數(shù)據(jù)人才進(jìn)行大數(shù)據(jù)的處理，以提供更好的用戶體驗(yàn)，以及優(yōu)化庫(kù)存，降低成本，預(yù)測(cè)需求。下面一起看看大數(shù)據(jù)培訓(xùn)后大家在各個(gè)領(lǐng)域可以從事的工作崗位有哪些。
1、Hadoop開(kāi)發(fā)工程師
Hadoop是一個(gè)分布式文件系統(tǒng)（Hadoop Distributed File System），簡(jiǎn)稱HDFS。Hadoop是一個(gè)能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理的軟件框架， 以一種可靠、高效、可伸縮的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。所以說(shuō)Hadoop解決了大數(shù)據(jù)如何存儲(chǔ)的問(wèn)題，因而在大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)中是必須學(xué)習(xí)的課程。
2、數(shù)據(jù)分析師
數(shù)據(jù)分析師是數(shù)據(jù)師的一種，指的是不同行業(yè)中，專門(mén)從事行業(yè)數(shù)據(jù)搜集、整理、分析，并依據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)研究、評(píng)估和預(yù)測(cè)的專業(yè)人員。在工作中通過(guò)運(yùn)用工具，提取、分析、呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的商業(yè)意義。
作為一名數(shù)據(jù)分析師、至少需要熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大數(shù)據(jù)魔鏡等數(shù)據(jù)分析軟件中的一門(mén)，至少能用Acess等進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)，至少掌握一門(mén)數(shù)學(xué)軟件如matalab、mathmatics進(jìn)行新模型的構(gòu)建，至少掌握一門(mén)編程語(yǔ)言�？傊�，一個(gè)優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師，應(yīng)該業(yè)務(wù)、管理、分析、工具、設(shè)計(jì)都不落下。
3、數(shù)據(jù)挖掘工程師
做數(shù)據(jù)挖掘要從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律，這就需要一定的數(shù)學(xué)知識(shí)，最基本的比如線性代數(shù)、高等代數(shù)、凸優(yōu)化、概率論等。
經(jīng)常會(huì)用到的語(yǔ)言包括Python、Java、C或者C++，有些人用Python或者Java比較多。有時(shí)用MapReduce寫(xiě)程序，再用Hadoop或者Hyp來(lái)處理數(shù)據(jù)，如果用Python的話會(huì)和Spark相結(jié)合。
4、大數(shù)據(jù)可視化工程師
隨著大數(shù)據(jù)在人們工作及日常生活中的應(yīng)用，大數(shù)據(jù)可視化也改變著人類的對(duì)信息的閱讀和理解方式。從百度遷徙到谷歌流感趨勢(shì)，再到阿里云推出縣域經(jīng)濟(jì)可視化產(chǎn)品，大數(shù)據(jù)技術(shù)和大數(shù)據(jù)可視化都是幕后的英雄。
大家能從事的工作崗位并不只是上面的這幾個(gè)，還有很多細(xì)分崗位小編就不一一列舉了。想要在工作中立于不敗之地還是需要大家不斷給自己充電的。
擁有大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析工具確實(shí)是有幫助的，然而這也是一把雙刃劍：過(guò)于依賴數(shù)據(jù)，可能會(huì)讓我們忽視自己強(qiáng)大的直覺(jué)(甚至經(jīng)常是正確的直覺(jué))。這些直覺(jué)又無(wú)法量化。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，來(lái)自青年企業(yè)家理事會(huì)(YEC)的12位創(chuàng)業(yè)者提供了如下意見(jiàn)，告訴我們?nèi)绾卫么髷?shù)據(jù)，而不盲從數(shù)字，不至于所有商業(yè)決策都任憑大數(shù)據(jù)的擺布。
1.大數(shù)據(jù)只是指導(dǎo)作用，但不能是只依靠大數(shù)據(jù)
我認(rèn)為大數(shù)據(jù)是很有效的，但是我們?cè)谧銎放茽I(yíng)銷決策的時(shí)候不能完全以大數(shù)據(jù)“馬首是瞻”。應(yīng)該有一種有效結(jié)合了大數(shù)據(jù)和“直覺(jué)判斷”的方法。通過(guò)數(shù)據(jù)指導(dǎo)，我可以為品牌吸引新的用戶，但是我不會(huì)讓數(shù)據(jù)決定我和讀者之間互動(dòng)的形式。
2.讓自己對(duì)數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)，同時(shí)也要切合實(shí)際
人類容易犯錯(cuò)，但數(shù)據(jù)也會(huì)誤導(dǎo)我們。我把這種現(xiàn)實(shí)主義帶到了我所有的決策中。它確保我對(duì)數(shù)據(jù)保持負(fù)責(zé)，同時(shí)對(duì)它真正告訴我的東西保持合理的懷疑態(tài)度。
3.數(shù)據(jù)是ROI的一部分
大數(shù)據(jù)有他的重要作用，它簡(jiǎn)化了數(shù)十年來(lái)的記錄和研究。但大數(shù)據(jù)也不是萬(wàn)無(wú)一失的。當(dāng)我們觀測(cè)數(shù)據(jù)的趨勢(shì)時(shí)，需要對(duì)影響結(jié)果和數(shù)據(jù)流的其他因素保持關(guān)注。在我的報(bào)告中，大數(shù)據(jù)只是投資回報(bào)率的一小部分，還有很多工具和方法可以來(lái)發(fā)現(xiàn)商業(yè)趨勢(shì)。
4.理解商業(yè)數(shù)據(jù)需求
這取決于你的商業(yè)模型，你需要考慮你的數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)測(cè)量的難易性，還是為人為失誤留出了空間，你是在調(diào)查觀點(diǎn)，事實(shí)還是數(shù)據(jù)。在你全面使用大數(shù)據(jù)之前考慮這些要素，不要盲從大數(shù)據(jù)。這是你的業(yè)務(wù)，你才是這方面的專家
5.發(fā)現(xiàn)模式和趨勢(shì)
通過(guò)大數(shù)據(jù)工具和方法，我們可以迅速查閱大量數(shù)據(jù)，以揭示隱藏的規(guī)律、未知的聯(lián)系、市場(chǎng)趨勢(shì)、顧客偏好等等有用的商業(yè)信息。我們就能預(yù)計(jì)客戶需求或欲望，由此改進(jìn)服務(wù);在問(wèn)題出現(xiàn)之前，發(fā)現(xiàn)并減弱問(wèn)題的影響，并改進(jìn)管理決策。
6.了解數(shù)據(jù)的局限
我們竭力讓數(shù)據(jù)引導(dǎo)我們，而不是我們?nèi)ヒ龑?dǎo)數(shù)據(jù)。因?yàn)楣乐凳且粋�(gè)特殊的領(lǐng)域，數(shù)據(jù)和直覺(jué)有時(shí)會(huì)無(wú)法產(chǎn)生良性互動(dòng)。我們不斷地添加新的數(shù)據(jù)可視化和解釋，標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試，并在數(shù)據(jù)出問(wèn)題的時(shí)候可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)。
7.樹(shù)立數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)
在推行數(shù)據(jù)優(yōu)先的措施之后，我們高興的發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵指標(biāo)有了長(zhǎng)足的進(jìn)步。我們也不盲從于大數(shù)據(jù)，我們使用以往的銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估。我們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，知道這個(gè)模型的預(yù)測(cè)極限在哪里是非常重要的。
8.發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)背后的細(xì)節(jié)
要看到大數(shù)據(jù)背后的細(xì)節(jié)。并要基于這些細(xì)節(jié)來(lái)做出決定。
9.定性和定量分析結(jié)合
我們將定量數(shù)據(jù)(度量、調(diào)查、服務(wù)器日志數(shù)據(jù))與定性反饋(調(diào)查、訪談、用戶研究等)結(jié)合在一起。這給我們提供了一個(gè)更全面的視角來(lái)做出最明智的決定。數(shù)據(jù)可能會(huì)誤導(dǎo)決策，因?yàn)樗鼈冎粫?huì)講述部分內(nèi)容。
10.專注于獲得優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)質(zhì)量不一，也有優(yōu)劣之別。兜售原始數(shù)據(jù)、分析工具和儀表盤(pán)工具——旨在將機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能相結(jié)合——的公司比比皆是。重點(diǎn)之一是獲得優(yōu)質(zhì)、可靠的數(shù)據(jù);這樣，后續(xù)的決策就會(huì)水到渠成。
11.分析數(shù)據(jù)找到潛在客戶
大數(shù)據(jù)讓我的企業(yè)和銷售可以了解和預(yù)測(cè)用戶行為，比如人們?cè)谀男﹫?chǎng)景下網(wǎng)購(gòu)，購(gòu)買什么?未來(lái)幾個(gè)月用戶可能會(huì)轉(zhuǎn)移到哪些場(chǎng)景。這樣，銷售團(tuán)隊(duì)得以找出潛在顧客——真正有望購(gòu)買產(chǎn)品或服務(wù)的顧客，以及掌握向他們推銷的最佳時(shí)機(jī)。
12.讓數(shù)據(jù)證明你的直覺(jué)正確性
直覺(jué)告訴我們，登錄頁(yè)的某些設(shè)計(jì)會(huì)有不錯(cuò)的表現(xiàn)。但只有等數(shù)據(jù)量起來(lái)之后，我們才能看到實(shí)際的效果，以及這些設(shè)計(jì)的優(yōu)缺點(diǎn)。要判斷這些猜測(cè)是否準(zhǔn)確，數(shù)據(jù)是最有發(fā)言權(quán)的。在數(shù)據(jù)的引導(dǎo)下，我們將就內(nèi)容的取舍作出合適的決策。
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