数据分析发展方向
数据可视化分析综述
数据可视化分析综述随着大数据时代的到来，数据可视化分析在各个领域中的应用越来越广泛。
本文将对数据可视化分析进行综述，包括发展历程、方法、应用场景和未来发展方向等方面。
一、数据可视化分析的发展历程数据可视化分析起源于20世纪80年代，当时主要应用于商业领域。
随着计算机技术的不断发展，数据可视化分析逐渐扩展到其他领域，如科学、工程、医学、社会学等。
在大数据时代，数据可视化分析显得尤为重要，已经成为人们理解和解释数据的重要手段。
二、数据可视化分析的方法数据可视化分析的主要方法包括数据采集、数据预处理和数据可视化的实现方法。
1、数据采集数据采集是数据可视化分析的第一步，其主要目的是收集和整理需要进行分析的数据。
数据采集的方法有很多，包括调查问卷、数据库查询、API接口等。
2、数据预处理数据预处理是对采集到的数据进行清洗、去重、格式转换等操作，以便于进行后续的可视化分析。
数据预处理的方法包括数据清理、数据变换、数据归一化等。
3、数据可视化的实现方法数据可视化的目的是将数据以图形或图像的形式呈现出来，以便于人们理解和分析。
数据可视化的实现方法包括图表法、图像法、动画法等。
其中，图表法是最常用的方法之一，如柱状图、折线图、饼图等。
三、数据可视化分析的应用场景数据可视化分析在各个领域中都有着广泛的应用，下面介绍几个典型的应用场景。
1、商业领域在商业领域中，数据可视化分析被广泛应用于市场分析、营销策略制定、财务管理等方面。
通过数据可视化分析，企业能够更好地理解市场和客户需求，制定更为精准的营销策略，提高财务管理效率。
2、科学领域在科学领域中，数据可视化分析被广泛应用于气象预报、医学成像、物理模拟等方面。
通过数据可视化分析，科研人员能够更好地理解和解释科学现象，加快研究进程。
3、工程领域在工程领域中，数据可视化分析被广泛应用于建筑设计、桥梁结构分析、能源优化等方面。
通过数据可视化分析，工程师能够更好地理解建筑结构和桥梁的受力情况，优化设计方案，提高能源利用效率。
数据科学与大数据技术专业就业方向及前景分析
数据科学与大数据技术专业就业方向及前景分析引言随着信息时代的到来，数据科学与大数据技术专业得到了广泛关注。
本文将对数据科学与大数据技术专业的就业方向及前景进行分析，并探讨该专业的发展趋势。
就业方向数据分析师数据分析师是目前数据科学与大数据技术专业的最热门职业之一。
数据分析师通过收集、整理和分析大量的数据，为企业决策提供支持。
他们需要掌握数据分析工具和技术，如Python、R、SQL等，能够从大数据中挖掘有价值的信息。
大数据工程师大数据工程师是负责处理和管理大规模数据的专业人员。
他们需要具备熟练的编程能力和深入理解大数据技术的知识，如Hadoop、Spark、NoSQL等。
大数据工程师通常在互联网公司、金融机构和科技企业等领域就业。
机器学习工程师机器学习工程师利用机器学习算法和模型，开发智能系统和应用程序。
他们需要了解统计学、数学和编程，并能运用各种机器学习框架和工具，如TensorFlow、Scikit-Learn等。
机器学习工程师在人工智能领域有广泛的就业机会。
数据科学家数据科学家是负责推动数据驱动决策的专业人员。
他们需要具备全面的数据科学知识和技能，包括数据收集、清洗、分析和可视化等。
数据科学家通常在研究机构、大型企业和创业公司等领域从事研究和开发工作。
前景分析数据科学与大数据技术专业的就业前景非常广阔。
随着社会各行各业对数据分析和智能决策的需求不断增加，相关专业人才的需求也相应增加。
以下是有关该专业前景的几个方面分析：就业率高数据科学与大数据技术专业毕业生的就业率相对较高。
根据调查数据显示，大多数专业毕业生能够在毕业后短期内找到工作。
尤其是在互联网、金融和制造等行业，对相关人才的需求非常旺盛。
薪资水平较高数据科学与大数据技术专业毕业生的薪资水平相对较高。
由于相关技术和知识的专业性和独特性，企业往往愿意提供较高的薪酬来吸引和留住人才。
同时，随着专业技能的提升和工作经验的积累，薪资水平还有进一步的提升空间。
大数据技术专业就业方向及前景分析
大数据技术专业就业方向及前景分析一、大数据技术专业就业方向随着信息时代的不断发展，大数据技术逐渐成为各行业的重要支柱之一，大数据技术专业的毕业生具备广泛的就业方向。
在当今社会，大数据技术专业的毕业生可以选择从事数据分析、数据挖掘、数据可视化、数据科学家等职业。
此外，云计算、物联网、人工智能等新兴领域也对大数据技术专业有较高的需求，为毕业生提供了更多的就业机会。
二、大数据技术专业就业前景分析1.需求持续增长: 随着各行业对数据处理能力的需求不断增加，大数据技术专业的就业前景持续看好。
数据在企业决策、产品改进、市场拓展等方面起到关键作用，因此大数据技术专业的毕业生将会受到广泛关注。
2.薪资优势显著: 大数据技术专业的毕业生由于技术含量较高，通常薪资水平较为优厚。
尤其在金融、医疗、电商等行业，大数据技术专业毕业生的薪水往往高于其他专业。
3.行业广泛应用: 大数据技术在多个行业有着广泛的应用，如金融、医疗、零售、物流等。
随着各行业数字化转型的加速推进，大数据技术专业毕业生的就业范围将不断扩大。
4.发展空间巨大: 大数据技术是一个前景广阔的领域，未来将会有更多的创新技术不断涌现。
而大数据技术专业的毕业生可以通过不断学习提升自己的技术实力，拥有更广阔的职业发展空间。
三、结语综上所述，大数据技术专业就业方向广泛，就业前景良好。
毕业生可以选择根据个人兴趣和发展方向，选择不同的就业领域，开拓自己的职业道路。
未来随着大数据技术的不断发展和创新，大数据技术专业的就业前景将会更加美好。
希望各位大数据技术专业的学子能够抓住机遇，不断提升自己，实现自己的职业梦想。
大数据技术就业方向及就业前景分析报告
大数据技术就业方向及就业前景分析报告在当今信息爆炸的时代，大数据技术成为了信息处理与分析的重要工具，也成为了许多企业和组织提升竞争力的关键。
本报告将对大数据技术的就业方向和前景进行分析，以帮助有兴趣进入该领域的人士更好地了解现状和未来发展趋势。
就业方向数据分析师数据分析师是大数据领域中的重要从业人员，他们负责收集、处理和分析数据，从中提取有用信息。
数据分析师需要具备良好的数据处理和统计分析能力，熟练运用各种数据分析工具，如Python、R等。
数据工程师数据工程师主要负责搭建、维护和优化数据处理系统，确保数据的高效流转和安全存储。
数据工程师需要具备良好的数据库知识和编程技能，熟悉大数据处理平台，如Hadoop、Spark等。
业务分析师业务分析师专注于将数据分析结果转化为业务行动建议，帮助企业做出正确的决策。
业务分析师需要具备良好的业务理解能力，能够将数据分析结果与业务实际紧密结合。
就业前景分析大数据技术在各个行业中的应用越来越广泛，对于拥有相关专业知识和技能的人士来说，就业机会较为丰富。
随着企业对数据分析和挖掘需求的增加，数据分析师、数据工程师等职位的需求也在不断增长。
而且，大数据技术的不断发展与创新将为从业人员提供更多的晋升和发展机会。
总的来看，大数据技术具有广阔的就业前景，不仅在传统行业中有着广泛应用，也为新兴行业提供了更多的发展机遇。
随着技术的不断进步和应用领域的拓展，大数据技术相关岗位的需求将会持续增长，未来的就业前景也将更加乐观。
结语通过本报告对大数据技术的就业方向及就业前景进行分析，我们可以看到大数据技术在当前和未来的发展中具有重要地位，为有志于从事大数据领域工作的人士提供了广阔的发展空间。
希望本报告能够为您在选择职业方向和规划职业发展提供一些参考和帮助。
大数据就业方向及前景论文
大数据就业方向及前景论文随着信息和通信技术的飞速发展，大数据行业也愈发兴盛。
大数据不仅是一种技术，更是一种产业趋势，其在各行各业都发挥着重要作用。
本文将探讨大数据行业的就业方向及前景。
大数据行业的就业方向数据分析师数据分析师是大数据行业中的重要角色，他们负责收集、清洗、分析和解释数据，为企业制定决策提供支持。
数据分析师需要具备良好的数据分析能力和逻辑思维能力，熟练掌握数据分析软件和工具。
数据工程师数据工程师负责搭建数据管道，管理和维护数据系统，保障数据的准确性和完整性。
数据工程师需要具备良好的编程技能和数据库知识，熟悉大数据技术和云计算平台。
业务智能分析师业务智能分析师是将大数据转化为可视化报表和洞察，帮助企业管理层做出正确决策的关键角色。
业务智能分析师需要具备数据可视化和数据沟通能力，熟练运用商业智能工具。
大数据行业的前景大数据行业前景广阔，具有巨大的发展潜力。
随着各行各业都在加速数字化转型，对数据的需求不断增加，大数据行业的就业需求也在不断扩大。
根据相关机构的统计数据，大数据行业的就业增长速度高于其他行业，薪资水平也相对较高。
另外，随着人工智能、物联网等新兴技术的发展，大数据行业将与这些领域产生更多的交叉融合，为大数据从业者提供更多的发展机会和广阔的职业空间。
可以预见，大数据行业将成为未来数年内最具发展潜力和吸引力的行业之一。
结语总的来说，大数据行业是一个充满机遇和挑战的行业，在就业方向和前景上都具有广阔的发展空间。
对于有志于从事大数据行业的求职者来说，不仅需要具备扎实的专业知识和技能，更需要不断学习和提升自己，与时代同步，抓住机遇，实现自身的职业发展目标。
愿每一位志在从事大数据行业的人都能在这个风起云涌的时代蓬勃发展，成就自己的事业梦想。
“互联网+”大数据时代数据科学的发展方向及应用分析
第3期2021年2月No.3February，20210 引言大数据最重要的是其庞大有用的信息，把有用的数据经过专业化的处理，就体现出数据极大的价值。
大数据对于企业准确把握每一个客户的需求，结合客户的需求制定营销战略，提高企业销售额具有重要的作用。
未来大数据技术战略将在各领域、各行业中得到广泛的应用，其中是网络平台和软件的开发，最明显地在网络平台购物能感觉想要的东西，购物平台或软件会就会自动推荐，使得人们的生活更加方便、快捷，同时对推动国民经济的发展有积极作用。
1 现阶段“互联网+”大数据发展状况分析随着网络信息技术的高速发展，用户规模在不断地扩大，相关的行业增加呈直线上升的趋势。
移动手机成了人们日常生活中必不可少的电子产品，互联网的数据进行连接，只需一部手机就可以随时随地观看新闻，还可以用手机购物，互联网时代极大地改变了人们的生活。
例如：以前出行还要到很远的车站买票，并且售票处人多需要排队，浪费时间。
如今一部手机就可以网上购票，节省时间的同时避免了不必要的麻烦。
大数据的发展促进了计算机软件的开发，使得办公和学习更加方便。
随着互联网时代的到来，大数据使得企业能够准确地掌握客户的需求，帮助企业结合客户的需求，推荐最佳的产品，提高企业效率，同时用户在很短的时间内能够快速地找到自己需要的产品。
互联网和大数据的终极目标是用户，体验最能体现出互联网和大数据的价值，围绕用户而服务[1]。
因此，未来“互联网+”大数据发展中，重视用户体验和反馈，而不是过于重视数据结果。
2 “互联网+”大数据时代科学发展分析对大数据进行应用，数据信息的收集、存储和提取数据中有价值的信息才是极其重要的。
在人们日常信息的浏览中就可以提取每个用户的需求和爱好，收集数据只是其中最基础的环节，可以给出一个大概的信息；大数据重要的功能是信息储存，网络计算机有很强的计算能力，存储也是大数据中的一个环节，有利于互联网相关企业对用户进行全面管理，有助于企业对不同类型的用户进行分类，给用户提供作者简介：顾文钧（2000— ），男，江苏南通人，本科生；研究方向：数据科学与大数据统计。
大数据技术主要就业方向及前景分析
大数据技术主要就业方向及前景分析
导论
随着信息时代的来临，大数据技术正逐渐成为各行各业不可或缺的一环。
在今
天的社会中，大数据技术已然成为了人们亟需掌握的技能之一。
本文将深入探讨大数据技术的主要就业方向以及未来前景。
大数据技术的主要就业方向
数据分析师
大数据的爆炸性增长带来了数据分析师的需求。
数据分析师通过解读数据，为
企业制定业务策略提供支持。
### 数据工程师数据工程师擅长建立数据基础设施、编写程序以及保障数据的顺利流转。
### 大数据架构师大数据架构师负责设计大
数据系统，包括数据湖、数据仓库等，确保数据安全存储和高效利用。
### 商业
智能分析员商业智能分析员主要负责挖掘数据中的商业价值，提供决策支持和战
略规划。
大数据技术的前景分析
高薪就业
大数据技术人才供不应求，各类企业争相招聘大数据专才，薪资优厚。
### 行业需求不断增长各行各业都迫切需要大数据技术来辅助决策，随着大数据应用的
深入，需求将持续增长。
### 技术创新潜力巨大随着科技的不断发展，大数据技
术也在不断创新，未来将有更广阔的发展空间。
结论
大数据技术已经深刻地改变着我们生活的方方面面，将来的发展前景将更加广阔。
对于有志于从事大数据相关行业的人来说，不仅可以获得高收入，还能享受到行业的快速发展以及不断变革的机遇。
因此，了解大数据技术的就业方向和前景是至关重要的。
以上，就是本文对大数据技术的主要就业方向及前景进行的分析。
希望读者能
从中获得有价值的信息，为自己的未来规划提供一定的参考。
大数据技术的就业前景和就业方向
大数据技术的就业前景和就业方向引言随着信息时代的到来，大数据变得越来越重要，对于企业和组织来说，利用大数据进行分析和挖掘已经成为提升竞争力和业务效率的关键。
因此，大数据技术在各行各业的应用越来越广泛，使得大数据技术相关职位的需求不断增长。
本文将探讨大数据技术的就业前景和就业方向。
就业前景1.高薪就业：由于大数据技术的就业需求迅速增长，相应的薪资水平也在逐步上升。
根据市场调研数据显示，与其他行业相比，从事大数据相关职业的人员，薪资水平普遍较高。
2.就业需求大：根据国内外市场数据，大数据技术人才缺口巨大。
当前从事大数据相关工作的人数远远无法满足市场需求。
据统计，大数据工程师的需求量近年来以每年近30%的速度持续增长。
3.多领域应用：大数据技术已经渗透到各个行业。
不论是金融、医疗、零售、交通、能源还是制造业等，大数据技术在这些行业中都扮演着重要的角色。
因此，从事大数据行业，可以选择的就业领域非常广泛。
就业方向1.数据工程师：数据工程师是负责构建和维护大数据基础设施的专业人员。
他们需要精通大数据技术栈、分布式计算和数据处理，能够搭建和运维大数据平台。
数据工程师所面临的挑战包括数据的收集、存储、处理、清洗和调优等方面。
熟悉Hadoop、Spark、Kafka等工具是必备的技能。
2.数据科学家：数据科学家是负责从大数据中挖掘有价值的信息和洞察的专业人员。
他们需要具备大数据分析、机器学习、统计学等方面的知识和技能。
数据科学家需要使用各种算法和模型来处理和分析大数据，从中提取出对业务有意义的信息。
3.数据分析师：数据分析师是负责对大数据进行分析和解读的专业人员。
他们需要具备数据分析、统计学、数据可视化等方面的知识和技能。
数据分析师需要通过数据分析和可视化工具，将庞大的数据转化为有用的洞察，为企业提供决策支持。
4.数据架构师：数据架构师是负责设计和规划大数据系统架构的专业人员。
他们需要理解企业需求，并根据需求设计合适的数据架构，保证数据的安全性、完整性和可靠性。
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数据分析员所在部门：市场研究公司数据部 上级职位：数据部经理 主要工作内容/职责/流程: 根据数据分析方案进行数据分析，在既定时间内提交给市场研究人员.
应聘数据分析员,要遵守岗位职责: 1. 持证上岗。
2. 热爱本职工作，具有高度的责任心和忘我的工作精神，爱岗敬业，工作认真细致，能认真完成公司交给的各项工作任务。
3. 要求掌握较深的业务知识和计算机应用知识，能用行业各种应用软件进行各种数据分析和综合数据处理，加工成有用的信息提供领导进行决策；能配合系统管理员进行计算机网络维护及管理。
4. 负责本公司计算机信息网络数据的收集、传递（主要是上报）和管理工作，对各网点上报的数据和本机房传递的信息数据，要做好详细的“数据传递纪录”，对未按时间要求漏报和数据有误的网点要及时督促，每月将各经营站、点数据上报情况通报一次；负责各类数据的整理、汇总和分析处理工作，及时向本公司领导及有关部门上报信息数据，做好相关纪录；负责本公司网络信息数据的安全管理，及时做好各类数据及报表的备份工作，做好归档、保管工作，做好信息数据的保密工作，严禁向未授权单位、部门及个人提供各类信息数据；负责机房文件收发、归档和保管工作。
5. 遵守特定的工作时间：必须等各网点数据传输完毕核对无误后才能下班。
数据分析员的工作不算很累,比较程序员的工作轻松多了.至于前途问题谁都说不定啊.月薪的话,就要看你是做在什么公司做什么数据分析了.在公司当然有前途,月薪高. 知己知彼，IT公司对数据挖掘相关从业者的的要求 原文地址：知己知彼，IT公司对数据挖掘相关从业者的的要求作者：bicloud 经常有人咨询数据挖掘该学什么，怎么学，先看看各公司的要求，对着摸索着学习。 路走对了，就不怕远，wish u good luck！
1.一淘广告技术 算法工程师-数据挖掘 工作年限 3年以上 学历要求 硕士 岗位描述 1. 对数据敏感，热爱数据挖掘领域的工作 2. 思维敏捷，良好的逻辑分析能力、良好的沟通及组织能力，能在一定压力下工作 3. 计算机、统计、数学、信息技术硕士以上学历 4. 有丰富的数据分析、挖掘、清洗和建模经验以及独立开展研究项目的经验 5. 有用户行为分析项目经验者优先 6. 熟练掌握C 或Java开发，有hadoop开发经验者优先 岗位要求 1. 你需要面对每天数千万的活跃用户、数十亿的PV、数亿的商品 2. 你需要利用各种可能的数据挖掘技术对这些海量数据进行分析、建模、验证，找到预测用户后续行为的正确方法 3. 你需要建立完善的分析、建模、验证流量，不断快速迭代的优化用户行为预测模型
2.支付宝 数据分析师-数据挖掘方向 工作年限 3年以上 学历要求 本科 岗位描述 1、对海量业务数据进行分析挖掘，产出有效的模型供业务部门数据化运营使用； 2、通过数据分析或数据挖掘等手段，提升风险管理系统风险识别的覆盖率和准确率。 岗位要求 1、3年以上风险管理及相关领域数据分析和挖掘工作经验； 2. 本科及以上学历； 3、具有深厚的统计学、数学、数据挖掘等相关知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练使用SQL； 4、精通一种及以上数据挖掘工具，具有海量数据挖掘、分析相关项目实施经验，参加过完整的数据挖掘项目并有成功案例；有文本挖掘经验尤佳； 5、有网络安全知识背景或从业经历者优先； 6.、具有一定的商业洞察力，思维敏捷，良好的逻辑分析能力、良好的沟通及组织能力，能在较强压力下工作。 备注：深入到部门,支撑业务发展
3.淘宝网数据平台 数据挖掘工程师 工作年限 3年以上 学历要求 本科 岗位描述 1、三年以上数据分析和数据挖掘相关工作经验； 2、数学、统计、计算机等相关专业本科及以上学历； 3、深刻理解并熟练掌握统计学、数据挖掘的算法和技术； 4、精通SPSS Clementine/SAS EM等数据挖掘平台，熟悉hive，精通SQL； 5、具有丰富的海量数据挖掘项目实施经验，能独立完成挖掘项目的规划和实施； 6、具有良好业务敏感性和数据敏感性； 7、有互联网及个性化推荐项目经验的优先考虑 岗位要求 1、从海量数据发现归纳规律，指导业务发展，挖掘淘宝卖家、买家用户行为特征，构建行为模型； 2、通过数据研究支持产品底层算法预演和算法实施方案； 3、研究淘宝网买家行为，构建开放式个性化推荐算法竞赛平台； 4、深入理解产品方向和战略，通过数据分析，通过数据分析为产品优化、新功能开发提供支持； 5、协助并指导新人完成相关数据挖掘项目
4.淘宝网-会员营销管理 数据挖掘师 工作年限 3年以上 学历要求 本科 岗位描述 1、根据淘宝网会员运营的需要，负责会员行为研究方向和应用的规划； 2、负责建立业务分析、数据挖掘工作的整体规划，推进实施； 3、根据数据挖掘模型、统计数据结合业务运营需要、消费者行为心理进行研究，并固化相关研究成果应用于业务实践； 4、在充分理解业务需求的基础上，主动用数据分析的方法帮助业务线解决问题、发现机会，推动业务发展； 5、行业动态研究、竞争对手策略跟踪，及时将行业前沿业务、技术领域落地为业务运营方案/规划。 岗位要求 1、统计学、数学、计算机、经济学、管理信息系统、心理学等专业； 2、数据分析相关经验，包括业务分析、数据挖掘等相关项目经验； 3、能掌握用户需求，对数据敏感，具有独立的基于会员分析和运营的思路，并能落地为业务应用； 4、熟悉消费领域业务分析理论与方法。互联网、电信、银行、保险、零售等行业业务应用及数据分析相关工作经验； 5、良好的沟通协调能力、资源整合能力和团队合作能力。
5.淘宝商城-产品技术部-数据挖掘 数据挖掘工程师 工作年限 1年以上 学历要求 不限 岗位描述 1、对淘宝用户数据进行挖掘分析，挖掘用户行为特征； 2、挖掘用户偏好，开发个性化推荐（商品、服务、工具等）算法。 岗位要求 1、二年以上数据分析/挖掘相关工作经验； 2、熟悉常用数据挖掘算法和技术原理，有丰富挖掘项目经验； 3、熟练使用挖掘工具，熟悉Oracle、Mysql等数据库，精通SQL； 4、具有良好的逻辑分析能力、沟通能力和文字表达能力； 5、具有优秀的分析问题和解决问题的能力； 6、熟悉一门开发语言，有软件开发经验； 7、自己开发编写过挖掘算法或者对算法优化痴迷的优先。
6.淘宝商城-产品技术部-数据挖掘 数据挖掘专家 工作年限 5年以上 学历要求 本科 岗位描述 1、对淘宝用户数据进行挖掘分析，挖掘用户行为特征； 2、深入研究某一方面用户行为特征，支持业务部门的数据化运营； 3、规划、构建淘宝用户个性化精准推荐引擎。 岗位要求 1、五年以上数据分析/挖掘相关工作经验； 2、精通数据挖掘算法和技术原理； 3、挖掘工具熟练，熟悉Oracle、Mysql等数据库，精通SQL； 4、数据掘项目经验丰富，在挖掘模型应用上有成功案例； 5、对数据挖掘方法论有深刻理解，能独立规划挖掘模型解决方案的体系架构； 6、具有良好的逻辑分析能力、沟通能力和文字表达能力； 7、具有优秀的分析问题和解决问题的能力； 8、有个性化精准推荐项目经验，或开发过推荐算法或有团队管理或项目管理经验优先考虑。
7.新浪微博 算法研发工程师 职位描述： 1.负责研究并优化在线广告的竞价模型； 2.负责研发对海量数据的分析和挖掘算法，改进广告质量； 3.利用机器学习算法改进广告算法投放，包括广告的排序、CTR预估、广告筛选、自动分类等； 4.研发基于统计和机器学习的排序算法，包括模型的改进和选取、特征的选取及评估、训练的有效性等相关工作。 职位要求： 1.本科学历以上，计算机或数学相关专业； 2.熟悉搜索引擎、机器学习、自然语言处理、数据挖掘等，有相关项目经验优先 3.精通类Linux平台下的C/C 语言开发； 3.深刻理解各种常用数据结构和算法； 4.有较强的分析和解决问题能力，逻辑性强； 5.善于沟通，良好的团队合作意识、有持续自我学习的能力和意愿。
8.推荐研发工程师 职位描述： 1.负责推荐相关算法研发； 2.进行海量数据处理技术研发、优化； 3.进行用户行为分析研究。 职位要求： 1.重点学校本科及以上学历，计算机或数学相关专业； 2.有数据挖掘相关经验，有自然语言处理、搜索/推荐技术相关经验优先； 3.精通C、C 开发，熟悉Linux开发环境； 4.掌握1-2种脚本语言； 5.学习能力强、有责任感、团队合作意识、抗压力强。
豆瓣 算法与数据挖掘工程师(自然语言处理方向) 职位描述: 1. 维护与改进豆瓣的文本挖掘、搜索相关的算法和应用 2. 为网站的改进和推广提供数据和分析支持 3. 跟踪互联网领域相关的算法进展和发展趋势 职位要求: 1. 热爱探索和钻研,相信算法能够改变人们的生活 2. 熟悉自然语言处理和信息抽取(IR)的相关算法 3. 能够使用C独立实现复杂的算法结构 4. 极佳的逻辑分析能力和学习能力,善于应对各种智力挑战 5. 本科或本科以上数学、物理、计算机或其他相关领域的训练 返回顶部 9.算法和数据挖掘专家(推荐系统方向) 职位描述: 1. 维护与改进豆瓣的推荐与数据挖掘算法 2. 为网站的改进和推广提供数据和分析支持 3. 跟踪互联网领域相关的算法进展和发展趋势 职位要求: 1. 热爱探索和钻研,相信算法能够改变人们的生活 2. 熟悉海量数据处理和挖掘的基本算法, 或有高性能科学计算的相关经验 3. 能够使用 C独立实现复杂的算法结构 4. 极佳的逻辑分析能力和学习能力,善于应对各种智力挑战 5. 本科或本科以上数学、物理、计算机或其他相关领域的训练
10.baidu 搜索研发部_数据挖掘/统计研发工程师 工作职责： -研究数据挖掘或统计学习领域的前沿技术 -从系统应用的角度，利用数据挖掘/统计学习的理论和方法解决实际问题 职位要求： -优秀的分析问题和解决问题的能力，能够把合理的思路成功应用于实践 -良好的逻辑思维能力，能够从海量数据中发现有价值的规律 -具有统计或数据挖掘背景，并对机器学习算法和理论有较深入的研究（如对分类、聚类、序列标注、回归等应用算法有较深理解和实践经验，或对半监督、无监督学习以及自适应学习有较深的理论研究）
11.网页搜索部_机器学习高级研发工程师 工作职责：
-负责面向搜索相关策略的机器学习模型、方法的研究和构建