互碰自赔办法(中保协[2008]257号)

互碰自赔办法(中保协[2008]257号)
互碰自赔办法(中保协[2008]257号)

交强险财产损失“互碰自赔”处理办法

一、总体思路

为进一步简化交强险理赔手续,提高客户满意度,准确归集交强险理赔成本,特制定《本办法》。

“互碰自赔”处理机制,就是对事故各方均有责任,各方车辆损失均在交强险有责任财产损失赔偿限额(2000元)以内,不涉及人员伤亡和车外财产损失的交通事故,由各保险公司在本方机动车交强险有责任财产损失赔偿限额内对本车损失进行赔付。

其他情形,参照《交强险理赔实务规程(2008)》处理。

二、适用条件

同时满足以下条件,适用“互碰自赔”处理机制:

1.两车或多车互碰,各方均投保交强险。

2.仅涉及车辆损失(包括车上财产和车上货物)、不涉及人员伤亡和车外财产损失,各方车损金额均在交强险有责任财产损失赔偿限额(2000元)以内。

3.由交通警察认定或当事人根据出险地关于交通事故快速处理的有关规定自行协商确定双方均有责任(包括同等责任、主次责任)。

4.当事人同意采用“互碰自赔”方式处理。

三、流程要点

(一)接报案

出险后,各方当事人均应向各自的承保公司报案。

1.保险公司接报案时应详细记录出险时间、出险地点、事故双方当事人、损失情况、责任划分等内容,并根据客户提供的事故原因、事故性质等基本信息初步判断是否满足“互碰自赔”条件。

2.初步判断可能满足“互碰自赔”条件的,应主动告知客户“互碰自赔”的适用条件、处理程序和注意事项。

交通警察已参与事故处理的,应提示客户留存《道路交通事故认定书》。当事人依据法律法规自行协商处理事故的,应提示客户注意记录对方车牌号、被保险人名称、驾驶证号码、联系方式、交强险保险公司等信息,指导客户填写《机动车交通事故快速处理协议书》。

3.接报案时不能够确定是否满足“互碰自赔”条件的,可引导客户查勘后确定。

(二)查勘定损

查勘人员要注意核实事故的真实性,填写查勘记录,并拍摄事故损失照片。查勘时初步估计满足“互碰自赔”条件的,应主动告知客户“互碰自赔”的适用条件、处理程序和注意事项,指导当事人填写《机动车交通事故快速处理协议书》,并签字确认。

1.交通警察参与事故处理并出具《道路交通事故认定书》,或当事人依据有关法律法规规定自行协商处理交通事故的,满足“互碰自赔”条件的,可由各事故方保险公司直接对本方保险车辆进行查勘、定损。

查勘人员事后发现痕迹不符或存在疑问的,可向对方保险公司调查取证,另一方保险公司必须积极配合。发现不满足“互碰自赔”条件的,应协助各方当事人通知本方保险公司参与处理。

2.当事人不能确定是否满足“互碰自赔”条件的,可就近共同由任一家涉案保险公司进行查勘估损。查勘的公司应判断是否满足“互碰自赔”的条件。满足条件的,按照“互碰自赔”方式处理,由各方保险公司分别对本方车辆进行定损。

进行查勘的公司应无条件向对方保险公司提供事故车辆损失照片等材料。未参与查勘的保险公司不得要求被保险人提供上述材料。

经一方保险公司查勘后按照“互碰自赔”方式处理的,未参与查勘的另一方保险公司必须无条件认可。未参与查勘的保险公司事后发现不满足“互碰自赔”条件的,可以向查勘公司或当地行业协会反映,但不得要求被保险人按原有流程处理。

各方保险公司也可相互委托进行定损。承保公司如果放弃查勘定损的,应该无条件认可查勘公司的定损金额。

3.出险地建有行业交通事故集中定损中心的,由各方当事

人共同到就近的定损中心进行查勘、定损。由各方保险公司分别对本方车辆进行查勘、定损。

4.对于当事人自行协商处理,但未及时报案的,保险公司对于存在疑点的案件,可勘验对方车辆,核实事故情况。

(三)赔偿处理

1.满足“互碰自赔”条件的,事故各方分别到各自的保险公司进行索赔,承保公司在交强险有责任财产损失赔偿限额内赔偿本方车辆损失。

2.原则上,任何一方损失金额超过2000元的,不适用“互碰自赔”方式,按一般赔案处理。即对三者车辆损失2000元以内部分,在交强险限额内赔偿;其他损失在商业险项下按事故责任比例计算赔偿。特殊情况下,参照《机动车交强险互碰赔偿处理规则(2008版)》中,“交通警察调解各方机动车承担本方车辆损失”相关规定处理。

(四)索赔材料

1.索赔申请书

2.责任认定书、调解书或自行协商处理协议书

3.损失情况确认书(定损单)

4.车辆修理费发票(原件)

5.驾驶证和行驶证(复印件或照片)

四、需要在业务系统中调整的内容

(一)在立案环节(最晚在理算环节),对“互碰自赔”案

件加注“互碰自赔”标识,并记录事故对方车号、保险公司名称,以准确统计互碰自赔数量、金额和所涉及的保险公司。

(二)对于加注“互碰自赔”标识的案件,允许在交强险财产损失限额项下赔偿本车损失。

(三)相关出险、赔付数据应及时上传车险信息平台。

各保险公司对于按互碰自赔方式处理的案件,应在结案后1日内上传相关案件。包括双方事故车辆号牌号码、出险时间、出险地点、责任划分、交强险赔款金额等。有条件的地区还可上传相关的事故照片。

车险信息平台对于上传的信息进行比对校验,对于无法比对的数据或比对发现不符的数据应向涉案保险公司进行提示。

涉案车辆中有异地车辆的,信息平台向涉案保险公司在出险地的分支机构进行提示。

五、注意事项

1.各保险公司应加强对事故真实性的勘查,利用车险信息平台等手段做好监控,防范道德风险。

2.被保险人机动车在异地出险,适用《本办法》,同时适用出险地保险行业协会、公安机关交通管理部门出台的相关规定。

3.各地保险行业应依据本《办法》,并结合本地公安机关交通管理部门颁布的《机动车交通事故快速处理办法》,细化制定统一的“互碰自赔案件”处理流程,并向社会公示。《机动车

交通事故快速处理协议书》(简称《协议书》),应以各地公安机关交通管理部门制定的格式为准。无《协议书》的,当事人应当以文字方式如实记载交通事故发生的时间、地点、当事人姓名、联系方式、机动车驾驶证号、机动车牌号,交强险的投保公司、保险单号、事故责任等内容,并共同签名。事故任何一方如果有无证驾驶、酒后驾驶、应投保而未投保交强险等情况的,请及时通知交通警察处理。

4.各地保险行业协会协调各保险公司建立“互碰自赔”的协调沟通机制,协调处理保险公司间的理赔争议和纠纷,对于定损标准争议应采取成立专家鉴定小组等方式,由行业内部协调解决,不能影响客户索赔,不得要求客户再次查勘、定损。

5.有条件地区可试点扩大“互碰自赔”的适用范围。例如:对于事故双方“一方全责、一方无责”的情形、对超过交强险财产损失责任限额的情形。具体操作细则由当地保险行业经监管部门同意后另行制定。

6.有条件地区可试点探索,客户就近查勘并定损,保险公司之间认可定损标准,理赔资料共享等机制。

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大数据工程师简历模板标准版 张* 居住地:北京 E-mail: 最近工作[1年6个月] 公司:XX有限公司 行业:房地产开发 职位:数据分析工程师 最高学历 学历:本科 专业:电子商务 学校:北京外国语大学 求职意向 到岗时间:一个月之内 工作性质:全职 希望行业:房地产开发 目标地点:北京 期望月薪:面议/月 目标职能:数据分析工程师 工作经验

2013/6—2014/12:XX有限公司[1年6个月] 所属行业:房地产开发 信息部数据分析工程师 1.房产二手市场业务数据整理分析、各门店业绩情况整理分析; 3.参与公司数据仓库开发; 4.参与开发过程中的各项工作; 2012/8—2013/5:XX有限公司[9个月] 所属行业:快速消费品 信息部首席信息官CIO 2.建立信息管理系统,从业务调研,系统开发,到后期实施全程主导参与; 2007/9—2012/6北京外国语大学电子商务本科 证书 语言能力 英语(良好)听说(良好),读写(良好) 基本情况 姓名 性别 女 出生日期 1985.11.21 民族 汉族

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单位性质:合资 所任职位:数据分析师 工作地点:青岛市 职责描述: 1、根据业务需求,制定用户使用行为数据的采集策略,设计、 建立、测试相关的数据模型,从而实现从数据中提取决策价值,撰 写分析报告; 2、跟踪并分析客户业务数据,为客户的发展进行决策支持; 3、完成对海量信息进行深度挖掘和有效利用,充分实现数据的 商业价值; 4、支持微博事业部等产品部门下的运营,产品,研发,市场销 售等各方面的数据分析,处理和研究的工作需求。 单位性质:国企 所任职位:数据分析助理 工作地点:青岛市 职责描述: 1、完成对行业销售及相关数据的分析、挖掘,熟练制作数据报表、撰写评估分析报告; 2、独立完成用户行为特征与规律的分析,关注市场动态与风险,为产品方向提出合理建议; 3、在分析师的指导下构建公司业务领域数据分析与挖掘模型和 方法论; 5、完成数据分析相关的需求调研、需求分析等。 项目经验 项目职责:

大数据培训学校哪个靠谱

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大数据工程师面试题

大数据工程师面试题 大数据工程师面试,对于很多人来说应该都不陌生了吧,虽说大数据就业前景很好,但想要成功进入名企,并不是一件容易的事情,不仅仅需要专业的技能,还需要你在面试的时候认真准备一下。面试的时候,我们会遇到各种各样的问题,千锋讲师今天就先讲解一下面试经常会遇到的问题,Hadoop是如何工作的? Hadoop是一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架,以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。所以说Hadoop解决了大数据如何存储的问题,因而在大数据培训机构中是必须学习的课程,也是面试中面试官非常注重的一个技术点。 Hadoop是如何工作的? Hadoop是从Google文件系统发源而来,并且他是一个用Java开发的跨平台的应用。核心组件有: Hadoop Common,拥有其他模块所依赖的库和基础

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大数据人工智能课程培训

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大数据工程师主要做哪些工作

1、什么是数据工程师 数据工程师这个概念其实很模糊,不同的人和公司对它赋予的含义也区别很大,感兴趣的可以看一下多智时代的相关文章。在这里,我们大概聊一下一般意义上的数据工程师在工作中会做什么? 集群运维:安装、测试、运维各种大数据组件 数据开发:细分一点的话会有ETL工程师、数据仓库工程师等 数据系统开发:偏重Web系统开发,比如报表系统、推荐系统等 这里面有很多内容其实是十分重合的,下面大致聊一下每一块内容大致需要学什么。 2、集群运维 数据工程师,基本上是离不开集群搭建,比如hadoop、Spark、Kafka,不要指望有专门的运维帮你搞定,新组件的引入一般都要自己来动手的。 因此这就要求数据工程师了解各种大数据的组件。 由于要自己的安装各种开源的组件,就要求数据工程师要具备的能力:Linux。要对Linux比较熟悉,能各种自己折腾着玩。

由于现在的大数据生态系统基本上是JVM系的,因此在语言上,就不要犹豫了,JVM系的Java和Scala基本上跑不掉,Java基本上要学的很深,Scala就看情况了。 3.ETL ETL在大数据领域主要体现在各种数据流的处理。这一块一方面体现在对一些组件的了解上,比如Sqoop、Flume、Kafka、Spark、MapReduce;另一方面就是编程语言的需要,Java、Shell和Sql是基本功。 4.系统开发 我们大部分的价值都会由系统来体现,比如报表系统和推荐系统。因此就要求有一定的系统开发能力,用的较多就是JavaWeb这一套了,当然Python也是挺方便的。 需要注意的是,一般数据开发跑不掉的就是各种提数据的需求,很多是临时和定制的需求,这种情况下,Sql就跑不掉了,老老实实学一下Sql很必要。 如果你也想学习大数据,就来课工场吧!课工场作为专业IT培训机构,专注于

大数据开发工程师需要懂哪些技术

大数据开发工程师需要懂哪些技术 想要学习大数据开发,第一件事并不是要找书籍或者是找视频教程,而是要了解一下大数据行业前景,了解一下成为大数据工程师需要具备什么样的能力,掌握哪些技能我当初学习大数据之前也有过这样的问题,作为一个过来人,今天就跟大家聊下大数据人才应该具备的技能。 首先我们要知道对于大数据开发工程师需要具备的技能,下面我们分别来说明: 用人单位对于大数据开发人才的能力要求有 技能要求: 1.精通JAVA开发语言,同时熟悉Python、Scala开发语言者优先; 2.熟悉Spark或Hadoop生态圈技术,具有源码阅读及二次开发工作经验;精通Hadoop生态及高性能缓存相关的各种工具,有源码开发实战经验者优先; 3.熟练使用SQL,熟悉数据库原理,熟悉至少一种主流关系型数据库;熟悉Linux操作系统,熟练使用常用命令,熟练使用shell脚本;熟悉ETL开发,能熟练至少一种ETL(talend、kettle、ogg等)转化开源工具者优先;

4.具有清晰的系统思维逻辑,对解决行业实际问题有浓厚兴趣,具备良好的沟通协调能力及学习能力。 以上就是想要成为大数据人才需要具备的技能 那么如何具备这些能力,怎么学习了,对于大多数人来说,目前只有通过参加大数据的培训,才能够系统的掌握以上的大数据技能,从而胜任大数据工程师的工作。 千锋大数据培训课程是“技术+管理”的集合,千锋大数据课程,不仅要提高学员对理论的认识,重点是强调学员的动手能力以及实战经验的累积。也就是说千锋大数据课程培训是在沿袭普通高校大体教学模式的基础上,结合新的教改方案,提高了专业课和实践教学内容在整个教学体系中的比重,让学生在学完大数据之后就能直接去企业上手项目开发。 想学习大数据的同学们,快来吧!千锋为你准备了长达两周的免费试听课程等你慢慢考虑!

大数据开发工程师(基础级)考试大纲

大数据开发工程师(基础级)考试大纲Big Data Development Engineer Level I Examination Outline BDDE考试大纲是CBDA国际认证培训中心基于大数据开发工程师等级认证标准而设定的一套科学、详细、系统的考试纲要。考纲规定并明确了BDDE大数据开发工程师认证考试的具体范围、内容和知识点,考生可按照BDDE考试大纲进行相关知识的复习。 大数据基础(占比10%) 1.大数据概念(占比2%) 2.大数据特点。(占比3%) 3.大数据处理流程(占比5%) 大数据Hadoop技术(占比70%) 1.Hadoop基础(占比5%) 2.Hadoop安装配置(占比10%) 3.分布式文件系统HDFS(占比15%) 4.分布式计算框架MapReduce编程(占比40%) 大数据数据仓库Hive(占比20%) 1.Hive概述(占比2%) 2.Hive客户端访问(占比2%) 3.Hive数据类型(占比1%) 4.Hive DDL、DML、Select语法(占比15%)

大数据开发工程师(基础级)考试大纲解析 Big Data Development Engineer Level I Examination Note 根据BDDE大数据开发工程师认证考试大纲,泰迪智能研究院给出了详细解析,以“领会”,“熟知”,“应用”三个不同的级别将每一个知识点进行分解,建议考生应该按照不同的知识掌握程度有目的性的进行复习。 1. 领会:要求应考者能够记忆规定的有关知识点的主要内容,并能够了解规定的有关知识点的内涵与外延,了解其内容要点和它们之间的区别与联系,并能根据考核的不同要求,做出正确的解释、说明和阐述。 2. 熟知:要求应考者必须熟悉的理论知识,并能够正确理解和记忆相关的理论方法,根据考核的不同要求,做出逻辑严密的解释、说明和阐述。 3.应用:要求应考者必须掌握知识点的主要内容,并能够结合工具进行商业应用,根据考核的具体要求,做出问题的具体实施流程和策略。 Part 1:大数据基础 ?大数据概念 1.领会:大数据基本概念、起源、目标及发展历程。 2.熟知:明确大数据的基本概念、发展历程,针对大数据的起源及要解决的问题 (即目标)有一定认知。 ?大数据特点 1.领会:了解大数据特点、对比传统小数据不同之处、应用场景及行业。 2.熟知:明确大数据3V、4V特点、针对不同的特点有明确的认知,对大数据的应 用场景及行业有比较清晰的认识。 ?大数据处理流程 1.领会:大数据存储、大数据传输,大数据预处理,建模预测及评估调优。 2.熟知:明确大数据存储、传输的通用技术、大数据预处理常用过程:数据抽取、 属性选择数据质量分析、数据分布分析、数据清洗、属性变换、数据规约,根据实际业务场景对不同数据进行不同的建模及调优。

BI工程师培训 解决BI新人80%的困惑_光环大数据培训

https://www.360docs.net/doc/564462885.html, BI工程师培训解决BI新人80%的困惑_光环大数据培训 不知道大家有没有这个感觉,你只要有机会看到一个职场新人做一样事,你就会从很多细节看出这个人做事靠不靠谱,从而留下深刻的第一印象,后面几年似乎也一直在佐证你的看法。 比如让新人每天写一个日报,从邮件的格式、表达就基本能判断出他有没有基本的表达逻辑能力,是否有写PPT的潜质,是否会换位思考? 当然我们不能陷入形式主义的陷阱,可能正好新人没注意呢,但细节还是很能暴露问题了,也往往决定了新人是否有个好开始,能否短期内获得同事的尊重。 这里就来谈谈BI职场新人,现在大数据如火如荼,BI似乎也迎来了春天哦,很多企业也特意加大了大数据人员的招聘工作,因此,有很多机会跟新员工相处。 以前新人培养,大多还是靠其自力更生的,往往扔到一边去取数,取个1年2年,成也就成了,不成也就不成了。现在大数据则有点时不我待,感觉时间窗口很小,今天都不知道明天会发生什么,因此,新人的培养有时会变得非常急迫,总想着最好3个月就独当一面。 记得笔者刚到公司的时候,自己刚到地市实习,然后未来的主管就打电话给我,告诉我现在公司非常缺人,说你是名牌大学毕业的,就等着你实习回来大展宏图了,非常激励人。 最近接触了很多同事新人,或多或少问了很多成长的问题,笔者将其中的五个问题取名为灵魂问题,给出自己的解答,希望于新人有所启示,也许,彪悍的人生就此开始。 问题一:新人如何做才叫作有效沟通? 新人开展工作最先接触的,估计是主管吧,其实通过第一次谈话,新人是需要获取一些关键信息的,比如工作职责和目标,大概怎么学习,如果谈完,还不知道如何开展,那有必要追问到底,一般还会安排师傅,那跟师傅谈话也一样,要获取能够开展工作的关键信息。 比如做数据建模,要问清楚有没有学习课程,假如没有,问清楚怎么接触环

数据挖掘工程师的现状和前景_光环大数据培训

数据挖掘工程师的现状和前景_光环大数据培训 数据挖掘工程师的现状和前景. 从事数据分析挖掘,哪些技术工具是必须要掌握的呢?在校学生应该学习哪些技能? 在工作中使用python,当然其他诸如R语言,熟练掌握常用的数据挖掘算法,具备数理统计理论基础,并熟悉常用的统计工具软件。对于在校学生我建议是先将编程基础打扎实,无论未来想从事数据挖掘行业的哪一类工作,对于变成算法和数学基础的要求都是一样的。还有就是数据库方面,涉及到数据的存储和处理,以后都是非常有用的。数学基础也很重要,概率论和线性代数是非常有用的工具,能够帮助理解算法模型,并且在业务处理过程中更好的读懂数据。还有就是多关心一些新技术的动态。虽然并不一定会用到,但是新工具和技术的诞生必将会给业界带来一些变革和方便。 数据挖掘从业人员的愿景? 数据挖掘就业的途径从我看来有以下几种,(注意:本文所说的数据挖掘不包括数据仓库或数据库管理员的角色)。 1:做科研(在高校、科研单位以及大型企业,主要研究算法、应用等) 2:算法工程师(在企业做数据挖掘及其相关程序算法的实现等) 3:数据分析师(在存在海量数据的企事业单位做咨询、分析等) 给想往大数据方向发展的朋友的建议? 数据方向的几个发展职位,数据科学家,数据分析师,数据工程师,数据架构师.每一种掌握的技能都不太相同,不过基本上编程能力都是必备的。同时掌握1门数据分析用的开发语言

诸如python,R,也是必备的推荐的技能包括了c/c++/java,这一类在工程应用中会经常遇到。数据库,关系型和非关系型的优点缺点都可以熟悉下。再来就是更复杂的分布式计算,云存储等框架结构。养成从数据角度去思考的思维模式。 数据挖掘现状与前景? 数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉。在中国各重点院校中都已经开了数据挖掘的课程或研究课题。比较著名的有中科院计算所、复旦大学、清华大学等。另外,政府机构和大型企业也开始重视这个领域。 众所周知,IT就业市场竞争已经相当激烈,而数据处理的核心技术—数据挖掘更是得到了前所未有的重视。数据挖掘和商业智能技术位于整个企业IT-业务构架的金字塔塔尖,目前国内数据挖掘专业的人才培养体系尚不健全,人才市场上精通数据挖掘技术、商业智能的供应量极小,而另一方面企业、政府机构和和科研单位对此类人才的潜在需求量极大,供需缺口极大。如果能将数据挖掘技术与个人已有专业知识相结合,您必将开辟职业生涯的新天地! 为什么大家选择光环大数据! 大数据培训、数据分析培训、大数据可视化培训,就选光环大数据!光环大数据,聘请专业的大数据领域知名讲师,确保教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时代潮流技术,将前沿技能融入教学中,确保学生所学知识顺应时代所需。通过深入浅出、通俗易懂的教学方式,指导学生更快的掌握技能知识,成就上万个高薪就业学子。 【报名方式、详情咨询】 光环大数据官方网站报名:https://www.360docs.net/doc/564462885.html,/

大数据工程师需要怎么入门_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金

https://www.360docs.net/doc/564462885.html, 大数据工程师需要怎么入门_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金 很多人都问大数据工程师工作辛苦吗?既然想要从事大数据工程师这个职位,就需要具备一定的专业技能,大数据工程师需要怎么入门? 大数据工程师需要怎么入门? 大数据工程师是一门含金量较高的职位,是不是掌握的技能越多,离大数据工程师更进一步了?小编给你们整理一些资料,让你们了解大数据工程师需要的入门技巧: 一、大数据工程师的工作内容 很多人对大数据工程师不了解,对大数据工程师的概念也很模糊,其实大数据工程师日常工作有三大类:集群运维、数据开发、数据系统开发。 1.集群运维:大数据工程师通常都运用hadoop、spark等集群安装、测试、运维各种大数据组件,大数据工程师需要具备一定的linux技能,负责组件安装测试、日常运维和性能优化。 2.数据系统开发:大数据工程师的数据系统开发工作基本上分为后天系统、业务系统和一般开发三类,大数据行业大部分价值都是系统来实现的,调度系统、报表系统和各种临时需求都要被满足。 3.数据开发:数据开发细分一点的话会有ETL工程师和数据仓库工程师,数据工程师在数据开发时需要进行数据接入、清洗和存储。

https://www.360docs.net/doc/564462885.html, 二、大数据工程师入门条件 1.大数据人才想要从事大数据工程师,首先就要了解大数据,知道大数据是干什么的。大数据范围广有各种各样类型的数据,而且数量比较庞大,单位级别最少也是TB甚至是PB或者更大,每天产生的数据信息需要进行汇总和存储分析,这就运用到了大数据相关技术,通过转化利用最有价值的信息,为企业带来利益实现自己的价值。 2.大数据工程师技能要求: Linux:详解linux下的管理命令、用户管理、网络配置管理,掌握shell 脚本编程。 Zookeeper:分布式协调服务介绍,安装部署和数据结构的掌握。 Hadoop:hadoop有两个核心,分布式文件系统HDFS和分布式计算框架Mapreduce,掌握MR的运行过程及相关原理。 Hive:精通基于hadoop的数据仓库,精通Hivesql的语法,精通使用Hivesql 进行数据操作。 在大数据行业里,需要学习的东西有很多,大数据工程师也需要与时俱进,不断提升更新自己,才能达到社会的要求。大数据工程师需要有专业技能和学习应变的能力,才能真正保持自己不会被社会所淘汰! 为什么大家选择光环大数据!

南京大数据培训机构怎么选

具备高薪福利待遇特点的大数据工程师,是当下很多人们羡慕的职业,因此想要学习大数据或者转行到大数据领域的人有很多,但对于很多人们来说,面对众多的培训机构,并不知道如何进行选择适合自己的培训学习。 想要选择专业的南京大数据培训机构,可以通过以下几方面内容进行辨别: 1、看免费试听 没有实践就没有发言权,没有试听过大数据课程,你怎么知道你给你上课的老师风格是不是你喜欢的,要是你不喜欢这个大数据培训老师的风格,觉得他在给你催眠,那么你以后上课,全部打算瞌睡到底吗?一家好的大数据培训学校,通常会提供免费试听的课程。 2、看师资力量 一个大数据培训学校之所以能够在市场上出名,不排除有大量的广告输出,但是还是得看这所大数据培训学校的师资力量,因为师资力量才是这所大数据培训学校的精神支柱和活字广告招牌,一般来说,如果这所大数据培训学校的师资力量很强大,那么这所大数据培训学校的实力也不容小觑。

3、看就业保障 大数据培训学费过万,当然没有过万的大数据培训学校,花了那么高昂的大数据培训学费,培训完,连个工作都找不到,那么你有没有上当受骗的感觉,所以一定要看这所大数据学校的就业保障,比如已就业大数据学员就业信息,机构是否有合作的公司企业,企业是不是会上门招聘等等,还要看其就业的后续服务好不好。 4、历届毕业生就业情况。 现在有不少大数据机构打着毕业后推荐就业的旗号吸引学生,很多机构几乎没有什么资源,学出来也得不到企业的认证,就更别想得到一个好的工作推荐了。所以大家在选择时,应多注意已毕业学员的去向以及薪资,一般培训机构的官网上都有写,大家可以多关注。 以上就是相关内容的介绍,相信大家对于这一问题会有更多的了解,同时如有这方面的需求,可以咨询一下南京和盈科技有限公司,专业从事软件人才培训的职业培训机构,培训讲师由具有丰富经验的资深软件工程师组成,经过多年的市场严格检验,和盈获得到了主流软件公司的认可,在业界具有良好的知名度和美誉度。

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大数据培训_大数据培训班_大数据培训课程 大数据与云计算的未来发展趋势和前景已经非常广阔:未来的互联网就是大数据和云计算的天下,大数据和云计算技术将是每位IT人员的必备技能。那大数据培训完可以从事哪些工作呢?千锋作为大数据培训机构的专业领先品牌,对大数据市场行情更是了如指掌。 学完大数据专业可以干什么工作 1.大数据系统架构师 大数据平台搭建、系统设计、基础设施。 技能:计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。 2.大数据系统分析师 面向实际行业领域,利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析应用。 技能:人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。 3.hadoop开发工程师 解决大数据存储问题。 4.数据分析师

不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义。 作为一名数据分析师,至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门,至少能用Acess等进行数据库开发,至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建,至少掌握一门编程语言。总之,优秀的数据分析师,应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。 5.数据挖掘工程师 做数据挖掘要从海量数据中发现规律,这就需要一定的数学知识,基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++。有时要用MapReduce写程序,再用Hadoop或者Hyp 来处理数据,如果用Python的话会和Spark相结合。 6.大数据可视化工程师 随着大数据在人们工作及日常生活中的应用,大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势,再到阿里云推出县域经济可视化产品,大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。

大数据工程师职业前景到底有多好

众所周知,当下大数据开发工程师是一个很吃香的职业,现在大数据技术人才短缺,在互联网圈里越久,资历越老,就越受欢迎。 但进来小编发现了一个“大数据工程师干不过35岁”的话题引人注目。大数据工程师真的这么神奇吗?听起来这么恐怖的大数据工程师究竟是个啥职位?? 谈大数据工程师职位之前我们先来聊聊互联网的职位发展,2018年是互联网低迷成为大数据开发工程师,别墅靠大海的一年。 各互联网大厂都纷纷传来裁员的消息,有的人前一天还在通宵忙着新品上线,隔天天就被裁员了,有人早上还写着、改着BUG,下午就被人事约谈。 而与之相对的,是19届毕业生已经开始走上舞台。据某招聘网站调查显示北京地区应届生期望薪资更是达到12992元。 “一代新人换旧人”,大数据是眼下非常时髦的技术名词,与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业。 通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。毫无疑问,对于未来,大数据必定会带来崭新的格局。 从移动支付到共享经济,从万物互联到智慧城市,从大数据这一概念被初步

接受,到刷屏的年度账单、听歌报告,大数据所创造的价值正在一步一步体现。 互联网、金融、电信、医疗、交通、民生,各行业都开始进行大数据应用,大数据的应用场景在未来更是有着无限可能。 数据工程师究竟是个啥神仙职位呢?先让我们来了解一下大数据是什么。 大数据本质也是数据,但是又有了新的特征,包括数据来源广、数据格式多样化(结构化数据、非结构化数据、Excel文件、文本文件等)、数据量大(至少也是TB级别的、甚至可能是PB级别)、数据增长速度快等。 在大数据行业中有很多领域;通常来说它们可以被分为两类:大数据工程,大数据分析。 这两个领域互相独立又互相关联。数据工程涉及平台和数据库的开发、部署和维护。 大数据工程师需要去设计和部署这样一个系统,使相关数据能面向不同的消费者及内部应用。对应的职位是大数据开发工程师、ETL工程师、算法工程师。 数据分析则是利用数据平台提供的数据进行知识提取;数据分析包括趋势、图样分析以及开发不同的分类、预测预报系统。

大数据开发培训课

大数据开发培训课 大数据的火爆我们是有目共睹的,学习大数据无疑都会选择一家专业的大数据培训学校,因为一般自学的效果都不是很好,毕竟大数据包含的技术知识太多了,首先要先了解大数据的一些基本概念。 一、基本概念 在讲什么是大数据之前,我们首先需要理清几个基本概念。 1.数据 关于数据的定义,大概没有一个权威版本。为方便,此处使用一个简单的工作定义:数据是可以获取和存储的信息。 直观而言,表达某种客观事实的数值是很容易被人们识别的数据(因为那是“数”)。但实际上,人类的一切语言文字、图形图画、音像记录,所有感官可以察觉的事物,只要能被记下来,能够查询到,就都是数据(data)。 不过数值是所有数据中很容易被处理的一种,许多和数据相关的概念,例如下面的数据可视化和数据分析,都是立足于数值数据的。 传统意义上的数据一词,尤其是相对于今天的“大数据”的“小数据”,主要

指的就是数值数据,甚至在很多情况下专指统计数值数据。这些数值数据用来描述某种客观事物的属性。 2.数据可视化 对应英语的data visulization(或可译为数据展示),指通过图表将若干数字以直观的方式呈现给读者。比如非常常见的饼图、柱状图、走势图、热点图、K 线等等,目前以二维展示为主,不过越来越多的三维图像和动态图也被用来展示数据。 3.数据分析 这一概念狭义上,指统计分析,即通过统计学手段,从数据中精炼对现实的描述。例如:针对以关系型数据库中以table形式存储的数据,按照某些指定的列进行分组,然后计算不同组的均值、方差、分布等。再以可视化的方式讲这些计算结果呈现出来。目前很多文章中提及的数据分析,其实是包括数据可视化的。 4.数据挖掘 这个概念的定义也是众说纷纭,落到实际,主要是在传统统计学的基础上,

大数据工程师培训都学习什么

大数据工程师培训都学习什么 随着缺口逐渐扩大,大数据人才的薪资将水涨船高,企业将在很长时间内疯狂抢夺大数据人才。在大数据人才的培养上,目前主要有两大主力:高等院校和职业教育机构。高等院校注重理论,技术落后,容易造成技术人才的滞后,职业培训教育机构注重实践,课程前沿,但费用也是不低的。所以在考虑要不要学习大数据之前,还是先看一下大数据工程师培训都学习什么吧!今天千锋小编先从Hadoop技术开始分享。Hadoop是大数据技术的首要学习的技术,先预热一下吧! 千锋小编除了多Hadoop入门视频教程的分享,还找了一些关于Hadoop的技术知识,都是零基础入门应该了解的技术知识,有助于自己学习Hadoop大数据技术。 Hadoop是如何工作的? Hadoop是从Google文件系统发源而来,并且他是一个用Java开发的跨平台的应用.核心组件有: Hadoop Common,拥有其他模块所依赖的库和基础工具,Hadoop分布式文件系统(HDFS), 负责存储, Hadoop YARN, 管理计算资

源, 和Hadoop MapReduce, 负责处理的过程。 Hadoop把文件拆成小块并且把他们分发给集群中的节点.然后,它使用打包的代码分发到节点上并行处理数据. 这意味着可以处理数据的速度会比使用传统的体系结构的更快. 一个典型的Hadoop集群都会有主节点和从节点或者叫工作节点. 主节点有一个任务跟踪器,任务调度,名字节点和数据节点组成.从节点通常作为一个数据节点和任务调度器,不过特殊的场景下程序可能只有数据节点然后在其他的从节点进行处理计算。 在大的Hadoop集群中,通常会使用一个专用的名字节点来管理HDFS节点的文件系统索引信息。这防止了文件系统的数据丢失和损坏。 Hadoop特性 Hadoop一直与大数据密切相关。随着物联网设备的扩展以及收集的数据量增加,因而Hadoop的处理能力需求也将增加。其快速处理大数据的能力意味着Hadoop系统对于做日常业务决定起着越来越重要的作用。

大数据工程师需要学习什么

大数据工程师需要学习什么 大数据技术,就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术,它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。大数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。 一、大数据采集技术 大数据采集一般分为大数据智能感知层:主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统,实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层:提供大数据服务平台所需的虚拟服务器,结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术,大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术,大数据的网络传输与压缩技术,大数据隐私保护技术等。 二、大数据预处理技术 主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。

1)抽取:因获取的数据可能具有多种结构和类型,数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型,以达到快速分析处理的目的。 2)清洗:对于大数据,并不全是有价值的,有些数据并不是我们所关心的内容,而另一些数据则是完全错误的干扰项,因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。 三、大数据存储及管理技术 大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来,建立相应的数据库,并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术,异构数据的数据融合技术,数据组织技术,研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术。 四、大数据分析技术 大数据分析技术。改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。 五、大数据展现与应用技术 大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来,为人类的社会

大数据开发工程师标准版学习心得

大数据开发工程师标准版学习心得虽然我们在学习之前写过大数据开发工程师的相关文章,但是整体上文章的内容都比较浅薄,假如是读者阅读了之后,可能只会产生大数据开发工程师比较好就业的这样一种想法,并不完全能提起他们的兴趣。当你了解的更多之后,有了自己的认识、见解,文章会更加有深度。总体来说,通过昨天的培训,我有以下三点心得体会。 一、了解发展背景。 了解行业的背景。就像是学生时代学习某次战争发生之前背景一样,能让你更加清晰的认识现在,了解到其发展的方向。例如传统行业的架构仅仅是垂直架构,而现在已经是分布式集群架构,传统用的技术只有Java Core、Web框架等,而互联网行业加入了微服、MQ、分布式事务处理、环迅技术等,缓存技术能够快速的分析,在传统行业这些都是达不到的。 了解岗位的发展。随着互联网技术的发展,互联网相关岗位也在增加,例如传统的技术岗开发工程师,现互联网技术岗已发展为系统架构、后端研发、大数据岗位,而大数据岗位又有大数据应用开发、大数据分析挖掘、大数据算法等等,岗位的增加,无疑就有了更多的就业机会,在我们的文章中可多做这样的宣传,吸引待就业人员、转行人员等。 二、大数据岗位现状。 了解大数据所要求的技术、就业要求、岗位类型、就业薪资、学历要求。首先让我印象最深的就是大数据岗位对学历的要求,这对于我们今后的文章就有了更加明确的目标人群。在写起大数据相关文章的时候,就不仅仅局限于它的就业有多好。最后便是Java的重要性。 三、我们的优势。 在昨天的学习中,不仅仅了解到我们有什么,还有我们优于竞争机构的有哪些。我们不能仅仅告诉别人我们有什么,你来吧。要告诉别人我们有什么,你能得到什么,而有哪些只能在我们这里得到。

大数据分析工程师培训

大数据分析工程师培训 想成为一位厉害的数据分析师吗,洞悉全局的感觉一定很棒,那你知道从哪些方面进行大数据分析培训才最有效吗?让我先为大家分析一下吧。 业务篇 1.业务为核心,数据为王 了解整个产业链的结构 制定好业务的发展规划 了解衡量的核心指标 有了数据必须和业务结合才有效果。需要懂业务的整体概况,摸清楚所在产业链的整个结构,对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解。然后根据业务当前的需要,指定发展计划,从而归类出需要整理的数据。最后一步详细的列出数据核心指标(KPI),并且对几个核心指标进行更细致的拆解,当然具体结合你的业务属性来处理,找出那些对指标影响幅度较大的影响因子。前期资料的收集以及业务现况的全面掌握非常关键。 2.思考指标现状,发现多维规律 ·熟悉产品框架,全面定义每个指标的运营现状对

·比同行业指标,挖掘隐藏的提升空间 ·拆解关键指标,合理设置运营方法来观察效果 ·争对核心用户,单独进行产品用研与需求挖掘 业务的分析大多是定性的,需要培养一种客观的感觉意识。定性的分析则需要借助技术、工具、机器。而感觉的培养,由于每个人的思维、感知都不同,只能把控大体的方向,很多数据元素之间的关系还是需要通过数据可视化技术来实现。 3.规律验证,经验总结 发现了规律之后不能立刻上线,需要在测试机上对模型进行验证。 技能篇 1.Excel是否精钻? 除了常用的Excel函数(sum、average、if、countifs、sumifs、offset、match、index等)之外,Excel图表(饼图、线图、柱形图、雷达图等)和简单分析技能也是经常用的,可以帮助你快速分析业务走势和异常情况;另外,Excel里面的函数结合透视表以及VBA功能是完善报表开发的利器,让你一键轻松搞定报表。 2.你需要更懂数据库

大数据人才需要具备哪些技能

大数据人才需要具备哪些技能 大数据人才需要具备哪些技能?在这个大数据时代下,高端精英人才的需求量越来越大,很多企业为 了寻求一个适合的人才更是不惜重金招聘。那么,一个合格的大数据人才需要具备哪些技能呢?下面就由 小编具体为大家介绍一下。 大数据人才需要具备哪些技能?随着大数据和人工智能保持着火爆的发展速度,2000-2017年期间, 中国的人工智能和大数据企业持续上升,短短几年间,大数据的发展企业像雨后春笋般,大量的大数据企业出现,导致大数据人才急缺,企业对人才高薪难求,企业不得不太高薪资来吸引人才。虽然薪资很高,但企业对大数据人才的要求也较高,算法工程师需求最大,同时,大数据工程师、芯片研发工程师等职位也是IT领域热招的职位。要求大数据人才技术精湛、项目经验丰富程度、团队合作能力和思想开拓能力。大数据人才需要具备的能力也较高,比如大数据工程师需要具备的能力有一下方面。 一、信息挖掘能力。每天都有数以万计的数据信息产生,这些数据中不乏有很多无用的信息,那到底什么样的信息可以被重新利用?这就考验了数据工程师对于数据灵敏的挖掘能力,挖掘出想要的有用的信 息进行分析,这是对工程师最基本的考量。 二、信息处理能力。无论是在哪个行业,对事态的处理都是考验能力最好的办法,在大数据行业也不例外。在高级分析技术方面,工程师独具的自主思考能力是无可替代的。大数据在处理时所运用的工具和技术具备很大的优势,工程师根据企业不同的业务性质做出不同的判断,造成不同数据分析所达到的不同目的。 三、计算机编码能力。作为大数据工程师,许多数据都是从人们的点击、浏览中生成的文字、语音、图像或者更为复杂的其他数据信息,所以这就要求了大数据工程师需要分析各种毫无头绪的信息。不过大数据分析面向的基本都是商业分析,所以这就需要工程师具备基本的计算机处理能力。 四、团队协作能力。大数据开发工程师的工作必然会在一个团队中完成。团队成员间的完美对接、无障碍交流对顺利完成项目起着至关重要的作用。而部门间的相互配合、有效沟通,也对项目的进度起到了关键的作用。逻辑思维能力也是身为一名大数据开发工程师的内在能力。良好的逻辑思维可以让一名大数据开发工程师在工作中时刻保持着思路清晰,头脑清醒,效率高。 现在大数据企业的抢人大战和大数据人才的超高薪是正常的市场经济行为,因为需求远远大过供给,而这样的情况在未来3-5年内不会有明显的改善。想学大数据的同学要抓住时机,早点入行大数据行业。 以上就是小编对大数据人才需要具备哪些技能的介绍,希望给大家带来帮助,更多关于大数据培训的问题,请关注尚学堂官网或点击咨询在线客服。

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