挖机安全工程师怎么样
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数据分析师岗位重在“分析”,数据挖掘工程师岗位重点是要“挖掘”。
1、【数据分析师】:基于业务,通过数据分析手段发现和分析业务问题,为决策作支持。一般招聘这类岗位的公司规模都不会太小,人数可能不是一个唯一的衡量指标,但是业务规模肯定比较大,反而言之,业务规模太小的公司就没什么可分析的了。
2、此岗位重在“分析”,首先要有一定的数据灵敏度和数学底子,知道在什么样的数据规模下,需要看什么样的数据指标。了解常规的数据挖掘算法,可以使用一些工具得到预期的结果。当然用工具的话是需要公司支持一些数据分析软件的,SPSS啊,Clementine什么的,如果没有,说句难听的,弄个Excel表格在有些公司也叫数据分析师。当然有些数据分析师Excel玩儿的可以很溜,可以用Excel模拟一个CTR预估算法的迭代过程。
3、【数据挖掘工程师】:偏技术,通过建立模型、算法、等提供一些通用的解决方案,当然也有针对某业务的。岗位重点是要“挖掘”,所以对于人的要求就是要熟悉挖掘的方法,挖掘的工具,或者至少知道在什么平台应该用什么工具,面对什么样的需求应该怎么解。
4、简单来说就是负责接收需求产出结果,大部分公司的数据挖掘工程师都比较被动,比如找你说“我要2022年内的明星数据,而且要知道他们每个人在什么年代拍过什么类型的片子”,这时候你就需要做数据采集,加工整理,结果产出。中间可能会加一些数据可视化或者算法工作,但都要求不高。
5、编程底子不错的,适宜做数据挖掘工程师。数学不错有商业头脑的,适宜做数据分析师。
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bazepiao
新兵答主
12-05 TA获得超过45个赞
你要是有基找个师傅再学一下可以,要是没基那基本上是学不会的! 推荐你去哈尔滨时代挖掘机学校,老师手把手教,练习时间每天4小时以上,保证毕业时手法娴熟!学校还推荐工作! 祝你成功!
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首先,阿里是个大公司,虽然很多部门都在招数据挖掘工程师,但是由于每个部门的需求不同,层次也不一样,因此对于人员的技术要求实在是说不清楚。我一直觉得我所在的部门一定是全阿里技术最菜的了,然而经过和其他部门的同学交流之后才发现原来还有更菜的存在。题主如果想进阿里,可能的话,最好能提前联系好部门,想做科研型的研究算法底层的话最好去iDST(似乎北京地区的部门在算法上总体要比杭州做的好一些),其他部门如搜索和安全部似乎也有类似岗位,可以提前联系。看题主描述要做空间,应该是要去高德了吧,具体有没有这种部门不太了解。至于其他的一线业务部门,如我之前所在的部门,所做的工作一般比较low,下面会详细说。这些岗位的工作根据部门的差异会比较大,当然,毕竟岗位的名字都是叫数据挖掘工程师,工作当中自然也会有许多相同之处。下面谈一为一线业务部门每天数据挖掘工程师都在做些啥。
跑数据,每天最重要也是最耗时间的事情就是跑数据。为此你经常需要和SQL打交道,在我们部门所有新入职的数据挖掘工程师都需要到数据研发工程师(管数据仓库的)岗半年。想想好多人在一个部门可能也就呆两三年。一岗半年也是很醉。如此决定的原因是为了让你熟悉业务。身为数据挖掘工程师,如果对于数据仓库里的数据都不能做到完全理解,直接跑算法纯粹属于抓瞎。照我们老大的说法就是你要“培养数据的感觉”,对此我还是深表赞同。但是久而久之你会慢慢发现这尼玛和当初自己想象中的数据挖掘工作不一样啊,我是想来当算命先生的,怎么过来就成了在数据仓库搬砖的了。sad but true。如果题主无法接受这样的工作状态,建议你还是找更偏研究一些的岗位,不要来一线业务部门。
【导读】一般来说,我们找工作都是从写简历开始,一份优秀的简历,能够帮助你在HR筛选当中快速被选中,获得下一步的面试机会。大数据工程师是近年来的新兴技术岗,瞄准这个岗位的不少。那么,今天小编就为大家分享大数据工程师个人求职简历怎么写?
通常来说,HR筛选简历,比较关注的几个部分如下:
毕业院校以及学历,对应的专业或者研究方向;工作年限;工作经历,即跳槽史;项目经历;对于自己擅长东西的总结汇总。
而作为大数据工程师这样的技术岗位,各个岗位还有一些相应的加分点,比如说:
数据挖掘工程师,HR会着重关注毕业学校以及最高学历,并且这项将会占据整体面试评分中不低的一部分。因为,作为以算法为核心基的数据挖掘工程师,没有一个好的学校、学历,以及对口的研究方向做支撑,是很难在理论这块站得住脚跟的。
而对于普通的大数据工程师,这块要求相对就可以放低了,因为大学学的东西对后面所掌握的技能知识影响并没有那么大。
其次,对于公司经历相对较好的小伙伴,公司背景也是小小的加分项,毕竟好公司还是有一定的背书能力的。
那么,对于那些公司经历相对不是那么耀眼的小伙伴,简历重心就需要适当放在项目经验上,弥补公司经历的不足。
以上就是小编今天给大家整理发送的关于大数据工程师个人求职简历怎么写的全部内容,希望对大家有所帮助。所谓不做不打无准备之仗,总的来说随着大数据在众多行业中的应用,大数据技术工作能力的工程师和人员是很吃香的,希望各位小伙伴们再接再厉,越来越优秀。