私はIT業界の給与を選択しました
IT業界は、新たな日の出産業、高速の増加です。今、情報化社会は、ある最も急速に成長しているIT業界です。9％の全国平均GDP成長率は、すでに非常に高速であり、近年のIT産業の発展は30％、あるいは40％が伝統産業の4倍である最小限のコストで最大の価値を作成することができます。
ビッグデータの才能の需要と状況分析
ビッグデータに関する国家重点を置いて、政府の支援ビッグデータ、企業におけるビッグデータは、ルートを取る花や実を結びます。今後3〜5年は、中国が180万件の人事データが、唯一の約30万人が必要になります。Zhaopinビッグデータジョブサーチ、条件を満たすために27627のジョブの合計;ヘッドハンティング仕事探し、大規模なデータネットワーク、条件を満たすために万の+ジョブの合計を、将来の大規模なデータ就職、条件を満たすために56664のジョブの合計を自由心配フック大規模なデータネットワークを引っ張ります仕事の検索、条件を満たすために万の+ジョブの合計。
ビッグデータシステムのR＆Dエンジニア、開発エンジニアビッグデータ・アプリケーション、ビッグデータ分析、データの可視化エンジニア：才能のためのビッグデータ業界の需要のいくつかの種類があります。
ここでは大規模な研究データ交換QQグループをお勧めします：606 859 705、グループは、ビッグデータの科学の発展で、ビッグデータをあなたが学習している場合、あなたは小さなシリーズへの参加を歓迎しており、我々はすべてのパーティのソフトウェア開発され、随時、乾燥を共有する（唯一の大歓迎高度の私自身の一種の最新のビッグデータと高度なデータ高度な開発コースのコピーを含むソフトウェア開発の関連データ）、およびビッグデータを結合するために、小さなパートナーを掘り下げたいです
群集のためのビッグデータの第二に、変換
1は、少しJavaのだろう
シリコンバレーで発見されるJava、およびJavaベースのフレームワークでは、最大のハイテク企業、骨の足場となっています。あなたが過去と大規模なシステムを構築する必要性をプロトタイピングに移動し、そうであればJavaは、多くの場合、あなたの最良の選択です。
2、少しのPythonになります
Pythonは、多くの場合、大規模なデータ処理フレームワークでサポートされています。
3、少しRになります
R言語は、科学的データの寵児となっています
第三に、大規模なデータエンジニアは何をしているのですか？
1.大規模データシステムズR＆Dエンジニア：ビジネスモデルを構築するための大規模な非構造化データ、大規模なデータストレージ、データベース構造の設計、中央のデータベース設計に対処するため、データベースの最適化フレームワークを含むビッグデータのシステム開発を担当、データクラスタにも責任がしばらくなどの日常業務やシステムを監視、才能のこのタイプは、システムが必要とされる大規模なデータを設定する任意の機関の構成です。
2.ビッグデータアプリケーション開発エンジニア：ビッグデータアプリケーション開発プラットフォームおよび分析アプリケーションを構築するための責任が、彼らはツールやアルゴリズムに精通している必要があり、プログラミング、異なるのMapReduceを最適化し、展開、彼らはビッグデータ技術や業界のソリューションに基づいてさまざまなアプリケーションを開発プログラム。（これはラインに最高のスタートを訓練することです）。
3.大規模データアナリスト：主にデータマイニングに従事し、彼らはまた、更新されたデータ・ソリューションをプッシュし、データは同時に、真実を明らかにしましょう、解決し、問題を分析するためのアルゴリズムを使用。
4.データの可視化・エンジニア：収集されたデータの品質に責任を、グラフィカルツールおよびアプリケーションの手段の使用は、明らかにユーザーがより良いビッグデータアプリケーションの開発を支援するための複雑な情報データを公開します
第四に、ビッグデータ分析は何ですか？
データ解析は、有用な情報を抽出し、結論を形成しない、適切な統計的方法を用いて分析され、収集されたデータの大量を詳細に検討し、プロセスデータを要約します。
データ解析は、「データ」を含み、一方の二つの側面の収集、処理および並べ替えデータを「分析する」、それはまた、データの分析を含む、貴重な情報と業績の人形を抽出します。ビッグデータの学習交換基：606 859 705
データ分析の結果は、通常、分析レポートの形で提示されています。データ分析のために、分析は、引数の両方が不可欠であり、引数がデータです。
05大きな仕事分析データ解析
1、ビジネス統計分析：企業データを理解するには、ビジネス上の問題は、企業がより良い意思決定の情報を助ける予測モデルを開発することがわかりました。
2、データ鉱夫：知識発見の蓄積は、リスク管理や顧客関係管理のマーケティングのニーズを満たすために根深い顧客識別、肖像画、することができ、データマイニングアルゴリズムの様々な精通している必要があります。
3、ビッグデータの分析：大規模な異種データ、およびデータの収集、保管、クリーニングのための他のツール。同時に、データ鉱山労働者、レポート作成、ビジネスアナリスト、統計的な協力が作業を完了するために、
4、ビジネスサポート：事業報告書やビジネス分析を作成します。
5、スタッフの報告：SQLクエリと報告手順を書きます。
6、データ管理：データアクセスは、担当者のニーズに便利なサービスを提供すること。
7、データアーキテクト：アーキテクチャと処理を渡すために必要な方法で、データの品質管理モデルの開発・設計、プラットフォーム・アーキテクチャ担当者：責任ある経営管理プラットフォームのインストール、設定、管理およびメンテナンス。
データアナリストと行うには、特定の物事の発展の方向
データ分析は、それは二つの方向に分かれています。
トラフィッククラスは、データアナリスト、データアナリストの更なる技術的なタイプです。
ビジネスクラスのデータアナリストの主な仕事は、それが例えば、私たちのビジネスの全体的な成長を推進することで、そのほとんどを行う操作は、作業を行うようなもので、彼の営業部門の販売に加えて、例えば、それのいくつかをレポートを開発します取締役の年間パフォーマンスがどうなる予測し、彼は次の四半期に基づいて行われますが、もちろん、これは時間より少ないデータで、この四半期を予測しただろう。データの量は、この時間は、彼はもちろん、これらの一次のために、に従って来年のために今年のデータを予測するためのデータ分析を使用する必要があることに十分な大きさです。そのため、ビジネスデータアナリスト、主に中間レベルの種類は、あなたが高い高さを呼び出す到達することができるようになります。
今の技術アナリストの種類が何であるか、主な仕事の技術的なアナリストのタイプは、それが私たちの銀行の私たちの共通の決意は、リスク管理システムを持っていることを例として、特定の問題を解決することです私たちは私がリスクのレベルを選択し終えた後、その後になりますそれは私に多くのオプションを提供します。この時点で、それは有価証券の開口部を占めて行うことであることをどのようなリスクコントロールの、例えば、決定するために、各個人に属していることである：R1.R2です.R3私のリスクレベルは、私が耐えることができるので、我々はこの問題を解決する非常に明確なリスク能力された後。それは、この時点で表示されます。
もう一つは、それがさらに基づいてモデルを構築する必要があることです例えば、このようなAPPなど今日の見出しは、勧告は、それは、私たちの好みに応じて、それをお勧めすることが何であるかに基づいて機能が装備されており、開発者がさらなる発展を行うことができますその後、どのようにそれは実際にはそれほど正確であると来ることができる、ゆえのデータでこれを行うために、そのプラットフォームにこの機能を再開発し、将来の開発者のための良好なモデルを確立するために、大規模なデータモデル確立の最終的な分析の後に、それをもお勧めします物事のビッグデータ技術アナリスト方向。