學習大資料分析有前途嗎?

時間 2021-06-05 06:39:34

1樓:歷歷在目

大資料分析在很長一段時間都是很重要的崗位。高階的資料分析師,既要迅速掌握業務需求,又懂得如何轉化為資料模式,懂得ETL轉換,為資料工程師和資料科學家提供輸入,並對結果負責。這是乙個很有前途又高薪的工作

2樓:時光機

必須有,資料是企業的核心資產,資料分析是對資料價值的挖掘,大中型企業都會越來越看重。若要做的好,需要熟悉一些常用語言和工具,語言有sql、python,工具簡單的有excel,強大有BI工具,以及informatica、GI大資料中颱等資料開發工具。

3樓:大慶

大資料主要的三大就業方向有大資料系統研發類人才、大資料應用開發類人才和大資料分析類人才。在此三大方向中,各自的基礎崗位一般為大資料系統研發工程師、大資料應用開發工程師和資料分析師。像一些大資料專業的學生,學的技術知識也是大資料技術知識,那要是學習大資料開發還有前途嗎?

學完之後能找到工作嗎?

其實,所有的公司,大到世界500強,小到創業公司,他們都需求資料人才。就像馬雲說的一樣「我們已從IT時代進入了DT時代,未來我們的汽車、電燈泡、電視機、電冰箱等將全部裝上作業系統,並進行資料整合,資料將會讓機器更『聰明』。DT時代,資料將成為主要的能源,離開了資料,任何組織的創新都基本上是空殼。

」所以,未來的大資料的就業還會持續增長,發展空間也是極大的,而你選擇大資料分析相信也是不錯的決定。

大資料分析中,有哪些常見的大資料分析模型?

牛博 模型其實就是一數學函式對映,從應用層角度來看,會有一些通俗的名字,簡單羅列一下 一 使用者模型 二 事件模型 三 漏斗模型 四 熱圖分析模型 五 自定義留存分析模型 六 粘性分析 七 全行為路徑分析 八 使用者分群模型 九 Session 分析 十 間隔分析 十一 分布分析 十二 營銷廣告投放...

大資料分析和大資料研發的區別?

Rorschach 比較常見的情況下,大資料分析這種強調的是從複雜的資料和關係裡面尋找關係 趨勢等等顯著地統計量來給決策提供資訊支援的。比較強調的能力是公司所在行業的領域知識,資料分析能力,對資料的敏感程度,資料視覺化技術,溝通能力特別是面向非技術職能人員的共同能力。大資料開發人員有一部分是做資料平...

如何搭建大資料分析平台?

帆軟 通常來說,企業內部的運營和業務系統每天會積累下大量歷史資料,一些企業最多是對一些零散的資料進行淺層次的分析,真正的海量資料其實並沒有得到真正有效的分析利用。同時,隨著系統的不斷增加和積累,沉澱在系統深處的資料也更加難以提取和整合,後期的報表展示和視覺化分析也就成了空殼應用。所以大資料分析平台的...