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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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    【职业规划】大数据培训完一般可以做哪些工作?

    这个时代是大数据时代,也是大数据人才稀缺的时代。由于中国人才缺口比较大,大数据也迅速成为行业和市场的热点,更多的企业无论是对人才的招聘还是在培训都成了刚需,这也促使大数据人才的薪资在同岗位中是最高的,掌握大数据技术,工资提升40%左右是很常见的。”大数据的就业领域是很宽广的,不管是科技领域,还是食品产业,零售业等等,都是需要大数据人才进行大数据的处理,以提供更好的用户体验,以及优化库存,降低成本,预测需求。下面跟小编一起看看大数据培训后大家在各个领域可以从事的工作岗位及未来发展方向。 一、热门工作岗位 1、

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    深入浅出为你解析关于大数据的所有事情

    大数据是什么?为什么要使用大数据?大数据有哪些流行的工具?本文将为您解答。 现在,大数据是一个被滥用的流行词,但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。 通过整合不同来源的数据,比如:网站分析、社交数据、用户、本地数据,大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易,成本越来越低,而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能(BI)和数据仓库有共同的特点:高成本、高难度、高风险。 以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的,因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得

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    求职 | 想转行数据科学,收好岗位选择指南与技能图谱分析!

    在大数据和人工智能行业,有众多与数据相关的岗位,名目繁多:数据分析师、数据产品经理、数据挖掘工程师、大数据工程师、数据开发工程师、机器学习工程师、算法工程师、NLP算法工程师、数据科学家等等。很多应届生或准备转行的朋友面对如此多的岗位名称,都会傻傻分不清楚。本文将这些数据相关的职位分为三类:数据分析师、大数据工程师和算法工程师,并从工作内容和技能要求来做一下分析,帮助新入行朋友选择适合自己的岗位。这里我暂且不谈最顶级的数据科学家,这部分人均为名校博士,全世界可能只有几千个,他们可以轻轻松松年薪百万,是整个食物链的最顶层。他们不需要找工作,都是工作在找他们。

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