大数据职位体系

1、大数据职位体系实战型能落地大数据营销/治理专家-黄俭老师简介：滨江双创联盟荣誉理事长；上海蓝草企业治理咨询首席讲师； 多家知名 企业特聘高级治理参谋.黄老师多年在企业治理、公司战略规划、市场营销、品牌建设、员工治理、绩效 考核、上市公司等等方面有着丰富的实践经验；深刻理解了东西方治理精髓.进 入培训教育行业,作为资深培训讲师,在企业内训课、公开课、CEO总裁班等百余家企业和大学课堂讲授战略治理、营销治理、品牌治理等领域专业课程,结 合自身的企业实践和理论研究,开发的具有知识产权的一系列新营销课程收到企 业和广阔学员的欢送和热烈反应. 听黄老师上课,可以聆听他的职场经历,分享 他的成绩,干货多多

2、！课程突出实用性、故事性、新鲜性和幽默性.宽广的知识 体系、丰富的治理实践、积极向上、幽默幽默构成了独特的教学培训风格,深受 听众欢送.通过一系列销售案例剖析点评,使销售治理人员掌握一些治理先进理 念,分析技巧、提升解决问题的水平.黄老师近期培训的东风汽车-商用车公司, 华东医药公司的销售团队在培训后,销售业绩有了 20%提升.擅长领域：战略治理/领导力系列/经典营销/新营销/大数据营销授课风格：采用情景式教学法,运用相关的角色模拟和案例分析诠释授课内容, 理论与实战并举,侧重实战,结合视听教材,帮助学员在理论根底与实践应用方 面全面提升.广阔的学员认为授课风格为：幽默幽默、条理清楚、实战、理

3、论联 系实际0 主讲课程:« 营销技巧?杰出的房地产销售?如何做好一流的客户效劳?电子商务与网络营销?、?销售流程与技巧?、?大客户营销?、?参谋式销售?、?如何成为成功的房产销售员?、?总经理视角下的营销治理?、?非营销人员的营销治理?、?如何塑造成功的电子商务品牌?,?精准数据营销实战?、?卓越营销的营销筹划?、?打造双赢关系营销?、?卓越客户效劳及实战?、?海外市场客服及实务?大数据时代,给个人带来了新的开展时机,也给个人提供了新的职位开展通道.一些同仁从其他岗位转向大数据岗位时,面对众多的大数据招聘职位时,却不知所措,不知道应该选择什 么样的职位开展方向.我收集并整理了一下各

4、个公司的招聘职位,试图梳理当前大数据岗位体系,并寻找出一条适宜的职位开展 通道,希望对大家有用.大数据职位体系当前大数据职位,从总的来说,主要有两大类：一类是应用类,另一类是系统类.应用类应用类,偏向于数据分析和数据应用,经常说到的数据分析、数据挖掘,就是典型的应用技术.这一类职 位,要求采用适当的分析和挖掘方法对数据进行分析,提取数据中隐含的业务信息,来支撑企业决策.最典型的职位就是：大数据分析师.大数据分析师：主要是指,基于业务问题,能够选择最适宜的数据分析和数据挖掘方法,提取数据中的业务信息,从而支撑业务决策.要求熟悉数据分析/挖掘过程,掌握数据分析/挖掘方法,理解数据分析模型,熟练操作

5、数据分析工具比方 Excel、SPSS、SAS等.一般对于大数据分析师,其水平要求比拟全面,不管是业务 逻辑、还是分析方法、模型、可视化,都要求全面掌握.业务数据分析师：侧重于商业理解,要求能够将业务问题和商业问题,转化为大数据的问题,并将分析结 果从业务层面进行解读,从而形成业务建议和业务策略.要求熟悉业务逻辑和业务模型,掌握数据分析思路,能 将数据可视化,对数据解读等.当然,类似的职位还有大数据观察员、大数据研究员等等,这些都侧重于商业理 解.大数据建模/算法师：侧重于数据建模,能够围绕业务问题,构建适宜的数据分析框架和分析模型,将业务 问题进行分解,从而到达定性或定量来描述业务的目的.要

6、求熟悉数据建模、模型评估、模型优化、模型应用等 等.大数据算法师：侧重于数据模型的实现算法研究、设计与实现,为到达分析目的,对实现算法进行分析、 选择与优化,保证实现性能及效果.一般情况下,算法师往往和建模师在一起工作.知识改变命运为明天事业腾飞蓄能 :/ bgwahaha 上海蓝草企业治理咨询系统类系统类,偏向于系统研发,比方Hadoop系统、云计算,就属于系统类技术.这一类职位,要求熟悉Hadoop 大数据平台的核心框架和组件,能够基于大数据平台来写代码开发应用,支撑业务应用.最典型的职位就是：大数据工程师.大数据开发工程师：负责大数据系统的开发工作,能够运用编程语言进行应用程序的开发、测试和维护,实现产品功能.要求掌握编程语言,如JAVA、R、Python等等.大数据架构师：负责大数据系统的平台架构设计、平台构建.要求熟悉Hadoop/Storm/Spark等平台,熟悉整个生态系统的组件,有平台级开发和架构设计水平等等.大数据运维工程师：侧重于大数据平台运维治理,包括系统运维规划、系统监控、系统优化等等,保证大数据平台效劳的稳定性和可用性.掌握平台各组件的安装、配置与调试,有良好的系统性能优化及故障排除水平.大数据库治理员：侧重于数据库/数据倒仓库的设计、开发、治理和优化,监控数