大数据职位所需的数据场技能
除了报表统计外,还需要对数据的有很强的解读能力。电商中的个性推荐技术,商业与银行中的欺骗检测,智能手机中语音识别等等技术,让我们浑身便散发出大数据与机器学习的各种场信息,给人以满满的正能量。
01 数据场
学过物理的小伙伴,都知道世界充满了电场和磁场。了解过佛学的人,都知道世界充满了念力场与信息场,通过信息场,可以与更高一级的文明进行沟通。
有的人一出现,浑身便会散发出强大的气场。现在是数据时代,整天和数据打交道,要培养自己的数据场。开句玩笑的话,以后往人群中一站,还未开口,浑身便散发出大数据与机器学习的各种场信息,给人以满满的正能量。
说起“大数据”一词,也是真正被吵够了。连做个简单的统计也叫大数据,做个表格、画个图形出来,就叫大数据了。凡是不和“大数据”沾边,就感觉已经落伍了。其实,很多人除了知道简单的统计外,根本不了解大数据是什么。甚至连Hadoop都不知为何物,更别谈机器学习了。
大数据是一个概念也是一门技术,是在以Hadoop为代表的大数据平台框架上进行的各种数据分析技术。包括了实时数据处理、离线数据处理;还包括了数据分析,数据挖掘,和用机器学习算法进行预测分析。
概念吵着吵着就变味了。用“大数据”来代表一切,有些不太合理。目前比较合适的一个词是数据科学(Data Science),做数据科学的可以叫数据科学家。当然真正到科学家这个级别,要求是非常高的,需要有完整的数据知识体系。
也许小时候的梦想就是当科学家,现在终于不用上博士就可以实现了。虽然很多都只是自己团队或者公司封的职位。接下来,可以看看,在数据方面上,大概有哪些职位。
02 数据职位
限于个人的阅历与认识,在此只是列举其中一部分出来。
2.1 开发相关
主要有数据抓取,也即通常说的网络爬虫。需要考虑数据抓取的实时性与完整性,还有数据及时更新,数据去重等等。严格来说,和通常意义上的大数据相关性不大,主要是后端开发的一系列技术,其中也会涉及分布式的一些技术。
ETL开发,ETL为Extract、Transform和Load的缩写,即数据抽取,转换与装载。将各种来源的数据进行收集、规范和存储起来。可以是离线的方式,存储在以Hadoop为代表的大数据集群中。也可以是实时的展现在报表系统中。如果是实时的,也叫实时数据流开发,通常和Storm框架或者Spark Streaming技术相关。
Hadoop平台开发,专指以大数据框架为基础,并在此基础上进行二次开发或者数据流开发。对数据平台做开发与改进,只能是程序员的工作了,根据业务需求,对现有的平台进行改进与优化。因为是平台相关的,通常需要Java与Scala的专业程序员,这块和数据分析基本没有太大关系。
另外还有纯前端的数据可视化技术开发,或者纯运维的大数据集群管理等等。
2.2 报表分析
商业智能分析,包括报表分析,运营或者销售分析,这一块以Excell、SPSS和R为代表。主要是指对针对具体业务,对现有的数据进行统计分析,期待从中发现一些规律与趋势。
数据分析报表,也是最常用的数据分析师职位的一些工作,通常产出以报表为主。这块很多时候会与运营部门的需求相关,技术上主要以成熟的工具为主。
当数据量一大,就会涉及在集群环境下的分析,分析师通常很熟悉SQL,这也是构建于Hadoop之上的Hive能被大众熟悉的原因。
除了报表统计外,还需要对数据的有很强的解读能力,能分析和解读出一些现象产生的原因,同时需要针对这些问题,提出一些可能的应对方案,以便对业务策略或者商业方向上有更多的指导。
一些专业领域分析,如网络安全分析,金融领域分析。这些领域的分析,通常需要用领域知识,深入现象背后去挖掘出产生的原因,不仅要具有很强的分析能力,也需要很强的领域知识。
2.3 算法挖掘
做为数据科学中的重头戏,便是数据挖掘和机器学习了。在线电商中的个性推荐技术,商业与银行中的欺骗检测,智能手机中语音识别(Siri),机器翻译,图像识别等等。
涉及大量机器学习算法,包括分类、聚类和个性推荐等常用数据挖掘技术。也包括数据分析的很多基础,和数据分析偏重的报表产出并不同,并不强调产出大量的报表,通常是在现有数据基础上的产出新数据,用于服务业务系统。
还可以推广到人工智能,其中涉及大量的数据处理与挖掘技术。比如机器人,无人驾驶,总之是尽量的在某些领域达到或者超过人类。人类能处理如下内容:
Number: 数据(数)
NLP: 自然语言处理(文字)
Pic: 图像处理(图片)
Voice: 语音识别(语音)
Video: 视频处理(视频)
个性推荐: (集体智慧与社交化)
其中会用到大量的机器学习算法,包括深度学习,从而达到服务人类的目的。
03 生态与周边
关于数据的统计、分析与挖掘,这些概念的侧重点不一样。数据统计,利用统计学的知识,产出数据和报表;数据分析,除了产出数据和报表外,还需要分析其中原因,最好能找出对应的策略;数据挖掘,需要在数据分析的基础上,发现新的,有价值的知识及潜在的规律。如果只是对原有的数据进行统计分析,而没有对未知的事物进行预测,是不算数据挖掘。
数据相关的职位各种各样,我们要构建数据场时,抽取其中的各种技能出来,组成自己的技能表。最近读到一篇文章:《机器学习职位需要的七个关键技能》
文章描述了机器学习需要的七个技能,以及需要这些技能的原因,主要技能如下:
编程语言(Python/C++/R/Java);
概率与统计;
应用数学与算法;
Unix/Linux工具集;
高级信号处理技术(特征提取);
大量阅读,适应快速变化,更新自己;
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21《Python数据分析极简入门》 第2节 3 Pandas数据查看 这里我们创建一个DataFrame命名为df: importnumpyasnpi ...
2024-11-21越老越吃香的行业主要集中在需要长时间经验积累和专业知识的领域。这些行业通常知识更新换代较慢,因此随着年龄的增长,从业者能 ...
2024-11-20数据导入 使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件或使用read_excel()函数读取Excel文件。 支持处理不同格式数据,可指定分隔 ...
2024-11-20大数据与会计专业是一门结合了大数据分析技术和会计财务理论知识的新型复合型学科,旨在培养能够适应现代会计业务新特征的高层次 ...
2024-11-20要成为一名数据分析师,需要掌握一系列硬技能和软技能。以下是成为数据分析师所需的关键技能: 统计学基础 理解基本的统计概念 ...
2024-11-20是的,Python可以用于数据分析。Python在数据分析领域非常流行,因为它拥有丰富的库和工具,能够高效地处理从数据清洗到可视化的 ...
2024-11-20在这个数据驱动的时代,数据分析师的角色变得愈发不可或缺。他们承担着帮助企业从数据中提取有价值信息的责任,而这些信息可以大 ...
2024-11-20数据分析作为现代信息时代的支柱之一,已经成为各行业不可或缺的工具。无论是在商业、科研还是日常决策中,数据分析都扮演着至关 ...
2024-11-20数字化转型已成为当今商业世界的热点话题。它不仅代表着技术的提升,还涉及企业业务流程、组织结构和文化的深层次变革。理解数字 ...
2024-11-20在现代社会的快速变迁中,选择一个具有长期增长潜力的行业显得至关重要。了解未来发展前景好的行业不仅能帮助我们进行职业选择, ...
2024-11-20