大数据专家是企业中至关重要的角色,他们负责管理和分析海量的数据,以揭示隐藏的商业洞察,驱动决策制定,并优化业务流程。他们运用高级分析技术,如机器学习和数据挖掘,为企业创造价值。
1. 深厚的统计学和数学基础,精通大数据处理工具,如hadoop、spark、hive等。
2. 熟练掌握至少一种编程语言,如python、r或java,用于数据清洗、建模和可视化。
3. 具备良好的数据库知识,包括sql和nosql数据库的使用和管理。
4. 对业务领域有深入理解,能将数据分析结果转化为实际的业务策略。
5. 强烈的解决问题和创新思维能力,能够在复杂的数据环境中找到关键信息。
6. 出色的沟通技巧,能够向非技术背景的团队成员清晰地解释数据分析结果。
大数据专家的工作日常包括但不限于:
1. 设计和实施大数据解决方案,确保数据的安全性和完整性。
2. 从各种数据源收集、整合数据,进行预处理和清理,为分析做好准备。
3. 运用统计模型和算法,对数据进行深度分析,发现模式、趋势和预测。
4. 制作报告和可视化,以直观方式展示分析结果,为管理层提供决策依据。
5. 与跨部门团队合作,理解和解决业务问题,推动数据驱动的决策制定。
6. 持续监控和优化数据基础设施,提升数据处理效率和质量。
1. 数据架构设计:构建高效、可扩展的大数据存储和处理系统。
2. 数据安全:确保数据隐私和合规性,遵守相关法规和企业政策。
3. 实时数据分析:处理实时数据流,支持即时业务决策。
4. 预测模型开发:建立预测模型,预测市场趋势、客户行为等,助力企业战略规划。
5. 数据治理:制定和执行数据质量管理策略,保证数据的准确性和一致性。
6. 技术创新:跟踪大数据领域的最新技术和趋势,引入创新方法以提升分析能力。
大数据专家是企业的数据导航者,他们通过解读复杂数据,为企业提供战略指导,推动业务增长和竞争优势。他们的工作不仅涉及技术实施,更关乎如何将数据转化为实实在在的商业价值。
第1篇 大数据专家岗位职责任职要求
大数据专家岗位职责
大数据平台开发专家/leader 1.负责实现公司大数据处理、分析的平台化
2.根据实际需求,制定系统实现目标、系统实现计划
3.协调团队成员,齐心协力完成系统建设
职位要求:
1.具有较深的大数据技术栈,熟悉常用的大数据处理组件。
2.精通大数据etl处理架构,精通基于hive的数据仓库架构和建设
3.具有比较扎实的java开发基础。
4.熟练掌握hadoop生态组件,例如:mr、hdfs、spark、hive、hbase等
5.逻辑思维清晰,有较强的团队协作能力,踏实上进。 1.负责实现公司大数据处理、分析的平台化
2.根据实际需求,制定系统实现目标、系统实现计划
3.协调团队成员,齐心协力完成系统建设
职位要求:
1.具有较深的大数据技术栈,熟悉常用的大数据处理组件。
2.精通大数据etl处理架构,精通基于hive的数据仓库架构和建设
3.具有比较扎实的java开发基础。
4.熟练掌握hadoop生态组件,例如:mr、hdfs、spark、hive、hbase等
5.逻辑思维清晰,有较强的团队协作能力,踏实上进。
大数据专家岗位
第2篇 大数据专家岗位职责
大数据专家 任职要求:
1、 本科及以上学历,8年及以上工作经验;
2、 具备深厚的分布式系统或数据库系统的理论基础,熟悉分布式计算系统的工作机制,具有分布式文件系统、分布式数据库系统、集群存储系统等架构设计经验;
3、 对大数据基础架构和平台有深刻理解,对基于hadoop的大数据体系有深入认识,具备相关产品(hadoop、spark、hive、hbase、pig、kafka等)项目应用研发经验 ;
4、 具备优秀的团队意识和沟通能力,学习能力和主动性强,具有钻研精神,充满激情,乐于接受挑战;
5、 有bat等大型企业工作经验优先考虑。
任职要求:
1、 本科及以上学历,8年及以上工作经验;
2、 具备深厚的分布式系统或数据库系统的理论基础,熟悉分布式计算系统的工作机制,具有分布式文件系统、分布式数据库系统、集群存储系统等架构设计经验;
3、 对大数据基础架构和平台有深刻理解,对基于hadoop的大数据体系有深入认识,具备相关产品(hadoop、spark、hive、hbase、pig、kafka等)项目应用研发经验 ;
4、 具备优秀的团队意识和沟通能力,学习能力和主动性强,具有钻研精神,充满激情,乐于接受挑战;
5、 有bat等大型企业工作经验优先考虑。
第3篇 高级大数据专家职位描述与岗位职责任职要求
职位描述:
职位描述:
岗位职责:
1、全面了解电商和互联网行业数据,结合公司实际业务情况进行技术选型及大数据底层架构的战略规划;
2、参与大数据基础架构和技术体系的规划建设,包括数据采集平台、数据资产管理与治理平台、数据质量及稳定性保障体系、数据处理智能化和自动化体系的建设;
3、负责架构优化及系统关键模块的设计开发,协助团队解决开发过程中的技术难题;
4、研究未来数据模型和计算框架的创新与落地,包括但不限于以下领域:大规模数据实时化、研发模式敏捷化、数据计算框架轻量化、数据模型组织方式业务化等方面,参与制定并实践团队的技术发展路线。
任职要求:
1、有从事分布式数据存储与计算平台应用开发经验,熟悉hadoop生态相关技术并有相关开发经验,有spark/storm的开发经验尤佳;
2、较为丰富的数据仓库及数据平台的架构经验,精通数据仓库建模及etl设计开发;有较为系统的海量数据性能处理经验;在大数据资产管理与治理有一定成功产品化经验;
3、具备大型互联网日志采集系统设计或架构经验,具备较扎实的理论基础和工程能力,并且有基于日志对用户行为进行分析和画像构建的经验;
4、算法基础扎实,熟悉常见的数据结构,深入理解分布式算法,具备机器学习算法能力尤佳。
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