大数据的就业前景如何(大数据分析就业前景如何)
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通过描述互联网行业大数据工程师的工作内容和能力要求,旨在向学校或民间兴趣团体的学生介绍大数据工程师在当前时期的作用。随着数字经济的蓬勃发展,大数据浪潮席卷而来。本文结合自身经验,探讨了当前时期大数据工程师的工作环境和面临的挑战。
大数据工程师的工作意义商业决策和程序开发过程越来越依赖于数据。从产品到运营,从算法到服务器,很多岗位的日常工作都需要结合数据。天猫的广告产品团队会根据不同方案下用户的点击率数据决定最终的广告互动形式;Tik Tok的运营团队会根据量化内容数据的热度,选择一些有爆发潜力的内容进入热榜或其他活动页面;算法工程师将东方瑞丽网后台积累的数据进行根化,用于训练机器模型的数据集;R & ampd服务器会根据应用数据监控异常指标变化,分析业务功能策略的有效性;管理团队会根据应用中的数据表现来调整投资或管理目标。
根据用户在不同产品方案下的反馈数据,选择最终方案的一整套流程和过程,被互联网业界称为ABTest。数据就像一个导航仪,在商业的海洋中指引企业走向正确的方向。大数据工程师是数据时代新兴的技术岗位之一。对于世界级的互联网应用,数据规模极其庞大。这些数据的生产和处理往往需要在由成千上万台计算设备组成的集群中完成,并用于每天成千上万的业务决策或功能模块开发。从数据仓库的构建到数据中心的概念,大数据工程师提供的数据服务越来越全面,在现代企业中的作用日益凸显。
现代社会越来越依赖数据,大数据工程师将面临越来越复杂的问题和挑战。这种挑战可以分为两种,一种是数据规模快速增长带来的挑战,一种是需求日益复杂带来的挑战。在大多数情况下,大数据工程师的工作是对不同业务系统的数据进行分类整合,输出易于使用的消息记录或数据指标,如不同地区的热门内容、不同用户群体的兴趣差异、不同市场的用户指标、不同系统的性能、不同模式的效果衡量等。
随着产品的成熟和发展,用户规模的增加会增加数据计算和存储的成本,给原有的计算和存储方案带来新的挑战。,业务的发展变化也会带来新的需求,从而导致数据生产逻辑越来越复杂。以计算活跃用户数为例。一个应用刚发布的时候,用户数大概几十万,用户数据可以存储在一个服务器上。在计算日活跃用户数据时,一台机器可以快速完成统计;后来这个应用的用户数量已经增长到了几千万,积累的用户数据存储在几十台机器组成的集群中。普通单机无法使用常规内存操作快速统计日活跃用户。
除此之外,为了在业务中优化策略,还会有建立用户画像的需求,比如需要统计具有一定行为的用户群体的活跃度,这必然会涉及到不同数据源之间的数据融合,更复杂的关系计算方法会催生更多对计算能力的需求。为了应对快速业务变化带来的挑战,数据团队的架构设计和模型设计水平需要不断提高。
商业阶段
早期发展阶段
发展中期
用户规模
x
10x
商业价值
x
100倍
数据规模
x
大数据就业前景和工资
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