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《2017大数据分析师能力模型与企业需求报告》(PPT全文)

“大数据”从概念走向落地的这几年,得益于外部利好环境,一部分企业开始尝试大数据,但从数据获取、预处理、储存、分析、可视化的实用性仍差强人意。 从最初的经营总结到决策支持,从数据分析师到大数据分析,市场需求的速度跑在人才进阶养成之前,你所拥有的技能够吃几年“老本”?当我们谈及大数据分析人才时,仍会叹惋能力还不够,毕竟如今的数据分析已不仅仅局限于编程建模,而是向机器学习迈进。 为此,东湖大数据·数据智库获取8198份真实的企业大数据领域数据分析岗位相关的招聘数据,具有针对性的发布《2017大数据分析师能力模型与

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    传统企业大数据应用难落地?说穿了还是因为这3点

    在中国,从2013年大数据元年始,上至国家总理,下至普通平民,大数据的词汇已经深入人心,大家都觉得大数据是个好事,但基本上都是叫好不叫坐,尤其是在传统企业中。现今的中国,大数据在互联网、电商、金融等行业都得到了很好的发展应用,而在传统企业举步维艰,究其原因,一般都有如下几点问题: 一是数据量太少的困扰。一般传统的大中型企业都已经进行了信息化的过程,也有了企业的完整的ERP系统,数据都已经采集到结构化数据库中,但这些结构化数据的量级和大数据PB级的量级相比,差之甚远。面对这种小量的数据,企业的DBA的解决方案

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    Teradata面向大中华区推出Think Big业务,融合开源提供大数据咨询服务

    近日,大数据分析服务供应商Teradata天睿公司举行媒体沟通会宣布,旗下Think Big公司正式进军大中华区市场,面向客户提供开源数据分析的咨询服务,融合优秀的数据仓库方案,帮助各种规模的企业建立和发展适合的技术架构,快速有效地进行多元化大数据分析。 在大数据生态系统建设中,想要整合不同技术架构的优势,就必须要有更好的工具来管理、访问和利用这些平台,尤其是需要具备实际经验的团队指导Hadoop等复杂开源系统的延伸部署。而随着客户应用或开始尝试诸多不同的技术架构或版本,面临着很多技术与路线图规划等实际问题

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    2天,我把数据分析的Python+Tableau+Excel工具撸干净了!

    春节回家,看到朋友晒的年终奖,我羡慕不已。 他入职腾讯一年半,拿了3个月工资作为年终奖。据他所说,这还不算什么,网易《哈利波特·魔法觉醒》项目组,所有员工奖励888888元…… 虽然说并不是每个大厂员工都可拿到百万年终奖,但平均下来也有3-6个月的奖金(真香)。 相信很大一部分人想要趁着金三银四跳槽去大厂,那么数据分析、产品、运营人想进大厂,应该做哪些准备呢? 为此,我特意研究了各大招聘网站将近百份招聘需求,发现几乎所有的中、高阶产品、运营和市场岗位,都对数据分析能力非常重视。 由此可见,数据分析能力已经

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