学习大数据需要具备的能力

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

学习大数据需要具备的能力

1. 数学及统计学相关的背景

就我们采访过的BAT三家互联网大公司来说,对于大数据工程师的要求都是希望是统计学和数学背景的硕士或博士学历。沈志勇认为,缺乏理论背景的数据工作者,更容易进入一个技能上的危险区域(Danger Zone)—一堆数字,按照不同的数据模型和算法总能捯饬出一些结果来,但如果你不知道那代表什么,就并不是真正有意义的结果,并且那样的结果还容易误导你。“只有具备一定的理论知识,才能理解模型、复用模型甚至创新模型,来解决实际问题。”沈志勇说。

2. 计算机编码能力

实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据工程师的一些必备要素。“因为许多数据的价值来自于挖掘的过程,你必须亲自动手才能发现金子的价值。”郑立峰说。

举例来说,现在人们在社交网络上所产生的许多记录都是非结构化的数据,如何从这些毫无头绪的文字、语音、图像甚至视频中攫取有意义的信息就需要大数据工程师亲自挖掘。即使在某些团队中,大数据工程师的职责以商业分析为主,但也要熟悉计算机处理大数据的方式。

3. 对特定应用领域或行业的知识

在颜莉萍(Nicole Yan)看来,大数据工程师这个角色很重要的一点是,不能脱离市场,因为大数据只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值。所以,在某个或多个垂直行业的经历能为应聘者积累对行业的认知,对于之后成为大数据工程师有很大帮助,因此这也是应聘这个岗位时较有说服力的加分项。点击咨询

相关文档
最新文档