大数据挖掘,是利用先进的数据科学技术,从海量数据中发现有价值的信息和知识的过程。这个岗位的核心在于,通过深入分析和挖掘,为企业决策提供有力的数据支持。
1. 精通大数据处理工具,如hadoop、spark、hive等,能够进行大规模数据清洗、整合和预处理。
2. 深入理解机器学习算法,如分类、聚类、回归等,并能灵活应用到数据挖掘项目中。
3. 掌握python、r或java等编程语言,具备良好的编程习惯和问题解决能力。
4. 具备数据可视化技能,能使用tableau、power bi等工具展示分析结果,使非技术团队也能理解。
5. 对业务有敏锐洞察,能将数据洞察转化为实际的业务策略建议。
大数据挖掘工程师的角色,不仅仅是技术专家,更是业务顾问。他们需要从海量数据中提炼出关键信息,揭示隐藏的模式和趋势,帮助管理层制定战略。他们需要与各部门紧密合作,理解业务需求,设计并实施数据挖掘方案,以提升运营效率、优化产品或服务,甚至预测市场动态。
1. 数据获取与预处理:负责收集来自多源的数据,进行数据清洗、去重、缺失值处理,确保数据质量。
2. 模型构建与验证:根据业务场景选择合适的算法,构建预测或分类模型,并通过交叉验证等方法评估模型性能。
3. 数据分析与解读:运用统计学方法进行深度分析,生成洞察报告,解释数据背后的意义。
4. 系统集成与优化:将数据挖掘模型融入企业信息系统,确保其稳定运行,并持续优化提高效率。
5. 协作沟通:与产品经理、业务团队、it部门等进行有效沟通,确保数据解决方案满足实际需求。
6. 技术研究与创新:关注行业最新技术动态,探索新的数据挖掘方法和工具,推动企业数据能力的不断提升。
在这个角色中,大数据挖掘工程师不仅是数据的解读者,也是业务的驱动者。他们通过数据的力量,驱动企业的智慧决策,引领业务向更高层次发展。
第1篇 大数据挖掘岗位职责
大数据挖掘工程师 中腾信金融 中腾信金融信息服务(上海)有限公司,中腾信,中腾信公司,中腾信金融,中腾信 职责描述:
1、负责爬虫和数据采集系统的设计和开发;
2、负责网络数据的抓取、分析、清洗、汇总、调度、存储,为公司业务提供正确稳定的数据服务;
3、负责针对电信运营商、电商、社保等行业数据的爬取,为业务部门提供数据支持;
4、参与设计公司数据爬取系统,针对东南亚国家特点,进行合理布局规划配置;
任职要求:
1、计算机相关专业,统招本科以上学历;
2、3年以上python开发经验,至少2年以上实际爬虫开发和内容提取经验;
3、熟悉mysql/orcle/mongodb数据库的常规使用;
4、设计爬虫策略和防屏蔽规则,解决封账号、封ip、验证码等难点;
5、实现数据的抓取及数据规则清洗工作,保证正确的入库数据;
6、对技术热衷,工作积极主动,沟通交流能力强,具有良好的团队合作精神;
7、有大数据处理经验优先。
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