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成为合格的大数据人才需要具备些什么技能,航天工程:将坚持以技术创新为发展驱动,提升公司核心竞争力

zong1226
2024-10-09
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一、成为合格的大数据人才需要具备些什么技能

成为合格的大数据人才,需要具备些什么技能?

大数据人才需要具备的能力一般较高,尤其是综合技术能力。比如拿大数据工程师来说,其需要具备以下几方面的技能:

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。

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。

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。

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。

学习路线建议

阶段一、大数据基础——java语言基础方面

Java语言和数据库等就无须赘述了,这是最基础的基本功。

阶段二、Linux&Hadoop生态体系

Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架。

阶段三、分布式计算框架和Spark&Strom生态体系

(1)分布式计算框架

Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX图计算。

(2)storm技术架构体系

Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解。

阶段四、大数据项目实战

数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用。

阶段五、大数据分析—AI(人工智能)

DataAnalyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习。

大数据工程师技术素质

1、Python机器学习;2、图像识别&神经网络;3、自然语言处理&社交网络处理;4、实战项目;5、户外设备识别分析。

二、大数据工程师都需要什么能力?

大数据工程师、大数据维护工程师、数据挖掘师、大数据算法师。

大数据开发方向:涉及的岗位诸如大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等。

数据挖掘、数据分析和机器学习方向:涉及的岗位诸如大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等。

需要的能力:

1、提升程序设计能力。动手实践能力对于本科生的就业有非常直接的影响,尤其在当前大数据落地应用的初期,很多应用级岗位还没有得到释放,不少技术团队比较注重学生程序设计能力,所以具备扎实的程序设计基础还是比较重要的。

2、掌握一定的云计算知识。大数据本身与云计算的关系非常紧密,未来不论是从事大数据开发岗位还是大数据分析岗位,掌握一定的云计算知识都是很有必要的。掌握云计算知识不仅能够提升自身的工作效率,同时也会拓展自身的技术边界。

航天工程:将坚持以技术创新为发展驱动,提升公司核心竞争力

北京

金融界2月26日消息,有投资者在互动平台向航天工程提问:董秘好:新质生产力相对于传统生产力而言的,是指大量运用大数据、人工智能、互联网、云计算等新技术与高素质劳动者、现代金融、数据信息等要素紧密结合而催生的新产业、新技术、新产品和新业态。请问公司在“发展新质生产力”方面有什么打算?

公司回答表示:公司将坚持以技术创新为发展驱动,不断提升公司核心竞争力,促进公司高质量可持续发展。

本文源自金融界AI电报

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机构由一批拥有10年以上开发管理经验,且来自互联网或研究机构的IT精英组成,负责研究、开发教学模式和课程内容。公司具有完善的课程研发体系,一直走在整个行业发展的前端,在行业内竖立起了良好的品质口碑。

大数据工程师技术素质
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