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最近两年人工智能技术愈发火热得人工智能者得天下的说法不胫而走，相关的培训机构也如雨后春笋那么，从大数据培训一般需要哆少费用班毕业的人进入大数据公司都在做什么工作呢？

　　1. 数据分析师

　　数据分析师 是数据师的一种，指的是不同行业中专门從事行业数据搜集、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、呈现数据實现数据的商业意义。

　　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等进行数据库开發，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。总之一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下

　　2. 数据架构师。

　　数据架构师是负责平台的整体数据架构设计完成从业务模型到数据模型的设计工作 ，根据业務功能、业务模型进行数据库建模设计，完成各种面向业务目标的数据分析模型的定义和应用开发平台数据提取、数据挖掘及数据分析。

　　从事数据架构师这个职位需要具备较强的业务理解和业务抽象能力，具备大容量事物及交易类互联网平台的数据库模型设计能仂对调度系统，元数据系统有非常深刻的认识和理解熟悉常用的分析、统计、建模方法，熟悉数据仓库相关技术如 ETL、报表开发，熟悉HadoopHive等系统并有过实战经验。

　　3. 数据挖掘工程师

　　一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业人员。这些知识可用使企业决策智能化自动化，从而使企业提高工作效率减少错误决策的可能性，以在激烈的竞争中处于不败之地

　　成为數据挖据工程师需要具备深厚的统计学、数学、数据挖掘理论基础和相关项目经验，熟悉R、SAS、SPSS等统计分析软件之一参与过完整的数据采集.整理.分析和建模工作。.具有海量数据下机器学习和算法实施相关经验熟悉hadoop，hivemap-reduce等。

　　4. 数据算法工程师

　　在企业中负责大数据产品数据挖掘算法与模型部分的设计，将业务场景与模型算法进行融合等；深入研究数据挖掘模型参与数据挖掘模型的构建、维护、部署囷评估，支持产品研发团队模型算法构建整合等；制定数据建模、数据处理和数据安全等架构规范并落地实施。

　　需要具备的知识有：扎实的数据挖掘基础知识精通机器学习、数学统计常用算法；熟悉大数据生态，掌握常见分布式计算框架和技术原理如Hadoop、MapReduce、Yarn、Storm、Spark等；熟悉Linux操作系统和Shell编程，至少熟悉Scala/Java/Python/C++/R等语言中的一种编程；熟悉大规模并行计算的基本原理并具有实现并行计算算法的基本能力

　　5. 数据產品经理。

　　数据平台建设及维护客户端数据的分析，进行数据统计协助数据化运营整理、提炼已有的数据报告，发现数据变化進行深度专题分析，形成结论撰写报告；负责公司数据产品的设计及开发实施，并保证业务目标的实现；进行数据产品开发

　　需要具备的技能有：有数据分析/数据挖掘/用户行为研究的项目实践经验 ；有扎实的分析理论基础，精通1种以上统计分析工具软件如SPSS、SAS，熟练使用Excel、SQL等工具； 熟悉SQL/HQL语句工作经历有SQL server/My SQl等的优先 ；熟练操作excel，ppt等办公软件,熟练使用SPSS、SAS等统计分析软件其中之一 ；熟悉hadoop集群架构、有BI实践经驗、参与过流式计算相关经验者加分 ；熟悉客户端产品的产品设计、开发流程

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