As the field of data science continues to grow and mature, it is nice to begin s...
数据挖掘工程师书单
），但在13年离开时我的职位却是数据工程师。...但他们也不像数据科学家，数据工程师受到一位更成熟的“父亲”– 软件工程师 – 启发。数据工程师创造工具、基础、框架和服务。事实上，相比于数据科学家，数据工程师可以说是更接近于软件工程师。...－Bill Inmon 相应得，数据仓库还是与以前一样，数据工程师负责数据仓库的多方面搭建并在其上操纵。数据工程师总是关注于在数据仓库及其附属产品。...在这些项目中数据工程师教会人们怎么样更专业地操作数据。 数据工程师同时也是数据仓库的管理员，编目、整理元数据，定义从数据仓库抽取数据的过程。...服务 数据工程师还会做些更高级别的抽象事务，在一些工作场景中提供服务和工具化使数据工程师，数据科学家和分析师可能人工处理的工作自动化。
Apache Airflow 和 Apache Superset 的创建者 Maxime Beauchemin 写了一篇文章讨论数据工程师的未来，其中讲述了他对数据工程师的现状的认知和未来发展的猜测，可供大家参考...，即 为了有效地扩展数据科学和分析，团队需要一名专业工程师来管理 ETL、构建管道和扩展数据基础设施。...数据工程师也是一项吃力不讨好的工作，团队在构建基础设施、运行作业以及处理来自分析和 BI 团队的临时请求之间徘徊。因此，成为一名数据工程师既是福也是祸。...这段话道尽了大部分数据工程师团队的心酸，我想那些“取数工程师”应该更有感触。...数据工程师几乎就像是良好数据习惯的守护者。例如，如果分析工程师在每次运行 dbt 时重新处理仓库，他们就会养成坏习惯。
翻出来了17年自己梳理的数据工程师的算法学习内容，当时的理解和现在会有些许不同，但整体来看还是可以的，有一些比较细节的内容并没有花较多的时间来整理，留待大家自己补充了，在此不再做任何修改分享给大家参考，...该图中包含的算法范围可能会比较广，当然大家在学习的时候也可以有所取舍，根据居士个人经验，简单举例说明一下几大块算法对数据工程师的重要性，或者说是学习建议吧： 分布式算法：大数据相关的同学必备，日常工作可能使用不多...大数据算法：偏ETL和基于大数据平台开发的同学最好多做了解，现在很多大数据处理的背后都隐藏了这些大数据相关的算法，比如ES、Kylin、Hadoop。...数据结构：这里居士只列了图、树和一些高阶数据结构，有朋友问学算法在工作中到底有没有用，我可以很负责任地说，这一块是肯定有用的。...学习算法：数据挖掘相关的内容，学一下扩展自己技能是很有必要的，因为数据开发很可能会做数据挖掘相关的平台，比如广告系统、推荐系统、机器学习平台等。
大数据文摘作品 作者：Maxime Beauchemin 编译：阮雪妮，笪洁琼，Aileen 这个行业的辛酸，也许只有数据工程师们自己能懂。...本文是几个月前大数据文摘推送的一篇文章《数据工程师的崛起》的后续 。那是最近一篇尝试定义数据工程和描述数据工程师这一新职位与数据科学领域以往和现在的职位之间的联系的文章。...如果对数据工程师这个职位不了解的读者，可以参考这篇文章《数据科学行业的8个关键角色：职责与技能》了解数据科学行业职责分类。...如果团队人员中有数据工程师，他的工作可能是帮助数据科学家和分析师收集他们需要的数据。如果需要的数据不能在数据仓库的结构化部分得到，分析师可能会查找一些原始数据来做出短期的解决方案。...是否是真正的软件工程师？ 这个领域的人们应该听到过关于数据工程师是否是“真正的软件工程师”，或是某种不同类别的工程师的争论。在某些机构中这一职位是不同的，并且可能有不同（更低）的工资级别。
导言 大数据工程师是如今最火的职业，没有之一。也可能是未来十年最火的职位。那么对于如此新型的职业和技术，留学生朋友们应该如何求职？硅谷大数据达人，董老师为你揭秘。...在杜克读书时候，刚好我的导师就是在大数据方面做一些实践，我也很欣喜可以把研究和最新的工业实践Hadoop平台结合，当时做出了很好的结果发表在VLDB，SOCC国际数据库和云计算大会上。...这与我当时的大数据研究项目有很大的相关性。在技术的广度和深度有了一定的积累以后，我把更多关注放在了互联网产品上，我个人对消费者互联网一直都非常感兴趣。...很快就晋升为了资深工程师。 因为自身对创业公司氛围的喜爱，决定去寻找其他的机会。决定离开LinkedIn觉得当时的工作被限制在广告领域，而个人对广告方面兴趣并不大。...还有一些高水平的学术会议，工业界愿意支持和参与，像SIGMOD，VLDB顶级数据库大会。也喜欢举办公开技术讲座，邀请社会各界参加，注册时留下联系方式。
大数据越来越火，数据挖掘师也水涨船高，更多的年轻人选择了这个行业，但是你了解他吗？面试的时候该如何表现呢？ 数据挖掘领域是一个独特的行业，通常的招聘面试方法可能不大适用于本行业的特点。...在招聘一个合格的数据挖掘工程师时，公司一般关注以下三个方面： 他聪明吗？聪明意味着能透过复杂的信息建构问题并以正确的方式加以解决。聪明人还能从失败中获取经验。 他能否专注于项目？...为了解候选人是否具有数据挖掘工程师的潜质，需要一小时的面试，主要通过以下五个环节： 1、简介 如同交谈之初的寒暄一样，简介是使候选人放松下来。可以先介绍一下公司本身的情况，再回答对方的一些疑问。...因为优秀的数据挖掘工程师要能面对客户，清晰的论证并支持其提出的观点。...4、解决问题 软件公司的面试一般会包括“编码测试”，考查数据挖掘工程师也应该如此。一种可以参考的作法是提供一份存在缺陷的分析报告。
0x00 前言 最近发现身边有不少小伙伴想转行做数据工程师，聊天的过程中发现大家对该如何入门有很多迷茫的地方，周末写篇博客记录一下。 哪些人适合继续阅读 数据工程师该如何入门？...对之前的工作没信心想搞互联网，发现大数据方向挺不错 本文结构 前面已经限定了一个大致的话题范围，下面介绍一下主要的文章结构： 数据工程师的日常工作，或者是什么是数据工程师 数据工程师需要具备什么技能 该怎么学...0x01 数据工程师的技能树 1....什么是数据工程师 数据工程师这个概念其实很模糊，不同的人和公司对它赋予的含义也区别很大，感兴趣的可以看一下我前面的几篇文章。在这里，我们大概聊一下一般意义上的数据工程师在工作中会做什么？...集群运维：安装、测试、运维各种大数据组件 数据开发：细分一点的话会有ETL工程师、数据仓库工程师等 数据系统开发：偏重Web系统开发，比如报表系统、推荐系统等 ?
来自 Intercom 的工程师 Cathal Horan 表达了他对大数据的看法，他认为，未来属于算法，而不是代码。...“大数据时代”的称号并不能为当今世界所独享，数据充斥着人类文明历史长河的各个时期。纵观这些历史时期，通过从离散到抽象的转换，我们就会明白为什么算法比代码重要。...——面向总统和国会的报告：设计数字的未来 抽象算法 我们现在拥有大量的数据，这意味着我们不能再用离散的思维来思考问题。大数据促使我们转变思维。它促使我们向后退一步，去寻找能够处理数据洪流的方法。...例如，你可能想从数据库中查找在过去两周买过 2 件商品并且支付超过 30 欧元的顾客，因为你想联系到这些顾客，并向他们推荐一些优惠活动。你使用这个模式来查找匹配的数据。...不过大数据却正好相反，你先有了数据，然后查找可以匹配这些数据的模式。 想想看，有这么多的数据，但是我们却找不到匹配的模式，所以我们要回退一步。
在人才市场上我们通常可以看到的是后三个职位(数据分析师、数据挖掘工程师、数据工程师)，接下里我们就区分一下这几个职位的相同点和不同点。首先看下企业对这三个职位的要求和描述。...图中蓝色圈为普通工程师能力栈，粉色圈为数据开发工程师能力栈，绿色圈为数据科学家能力栈。...目前市场上数据挖掘工程师的平均工资的确是要高于数据分析师的，原因是数据挖掘工程师写代码比较多，写代码越多，工资越高，这个在任何一个国家、任何一个行当都是如此，不代表数据挖掘工程师的价值更大（参见《2016...在国内，数据挖掘工程师的薪酬是略高于数据工程师的，其他排序和上图相同。...数据挖掘工程师： 机器学习工程师： 数据分析师： 数据开发工程师：
“大数据工程师”。...学习能力能帮助大数据工程师快速适应不同的项目，并在短时间内成为这个领域的数据专家；沟通能力则能让他们的工作开展地更顺利，因为大数据工程师的工作主要分为两种方式：由市场部驱动和由数据分析部门驱动，前者需要常常向产品经理了解开发需求...预测未来可能发生的事情 通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。在阿里妈妈的营销平台上，工程师正试图通过引入气象数据来帮助淘宝卖家做生意。...C 大数据工程师的职业发展 如何成为大数据工程师 由于目前大数据人才匮乏，对于公司来说，很难招聘到合适的人才——既要有高学历，同时最好还有大规模数据处理经验。因此很多企业会通过内部挖掘。...，也可以成为大数据工程师。
6个面试，3个offer： 1、360安全研究院数据挖掘工程师。...2、好未来数据挖掘机器学习工程师（一面17分钟 二面16分钟 都视频面offer） 一面： 自我介绍 项目介绍（。。。...没想到就这样拿了一个提前批次offer 3、拼多多数据挖掘工程师（一面电话面 15分钟 gg） 自我介绍 项目介绍（一模一样的问题，问了几个核心的点，胸有成竹的答上来了） RF原理，优化目标是什么...我就实话实说了，numpy，pandas这些都用烂了，独立写一个算法从数据处理到模型建立都没问题，他就说其实不会数据结构也没啥，在数据处理和算法这块也用不上，效率不会在这优化。...gg 6、苏宁云商算法工程师（面试 12分钟 offer） 自我介绍 项目介绍（里面问到了异常值处理，评价指标等） 挑选你最熟悉的算法介绍下 RF与决策树的对比（无语的问题。。。
2013百度校园招聘数据挖掘工程师 一、简答题（30分） 1、简述数据库操作的步骤（10分） 步骤：建立数据库连接、打开数据库连接、建立数据库命令、运行数据库命令、保存数据库命令、关闭数据库连接。...经提醒，了解到应该把preparedStatement预处理也考虑在数据库的操作步骤中。此外，对实时性要求不强时，可以使用数据库缓存。 2、TCP/IP的四层结构（10分） ?...，给定数据集{xi,yi}(i=1,…,n)，xi是训练数据，yi是对应的预期值。...（4）给出实验方案（8分） 2013网易实习生招聘 岗位：数据挖掘工程师 一、问答题 a) 欠拟合和过拟合的原因分别有哪些？如何避免？...设计一个合适的系 统（线下数据处理，存放，线上如何查询？）
大数据工程师技能图谱 大数据通用处理平台 Spark Flink Hadoop 分布式存储 HDFS 资源调度 Yarn Mesos 机器学习工具 Mahout Spark Mlib TensorFlow...(Google 系) Amazon Machine Learning DMTK (微软分布式机器学习工具) 数据分析/数据仓库(SQL类) Pig Hive kylin Spark SQL,...ActiveMQ RabbitMQ 流式计算 Storm/JStorm Spark Streaming 日志收集 Scribe Flume 编程语言 Java Python R Ruby 数据分析挖掘...MATLAB SPSS SAS 数据可视化 R D3.js ECharts Excle 机器学习 机器学习基础 聚类 时间序列 推荐系统 回归分析 文本挖掘 决策树 支持向量机...Mlib TensorFlow (Google 系) Amazon Machine Learning DMTK (微软分布式机器学习工具) 算法 一致性 paxos raft gossip 数据结构
“大数据工程师”。...A 大数据工程师做什么？ 用阿里巴巴集团研究员薛贵荣的话来说，大数据工程师就是一群“玩数据”的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。...预测未来可能发生的事情 通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。在阿里妈妈的营销平台上，工程师正试图通过引入气象数据来帮助淘宝卖家做生意。...C 大数据工程师的职业发展 如何成为大数据工程师 由于目前大数据人才匮乏，对于公司来说，很难招聘到合适的人才—既要有高学历，同时最好还有大规模数据处理经验。因此很多企业会通过内部挖掘。...，也可以成为大数据工程师。
大数据越来越火，数据挖掘师也水涨船高，更多的年轻人选择了这个行业，但是你了解他吗？面试的时候该如何表现呢？ 数据挖掘领域是一个独特的行业，通常的招聘面试方法可能不大适用于本行业的特点。...在招聘一个合格的数据挖掘工程师时，公司一般关注以下三个方面： ·他聪明吗？聪明意味着能透过复杂的信息建构问题并以正确的方式加以解决。聪明人还能从失败中获取经验。 ·他能否专注于项目？...为了解候选人是否具有数据挖掘工程师的潜质，需要一小时的面试，主要通过以下五个环节： 1、简介 如同交谈之初的寒暄一样，简介是使候选人放松下来。可以先介绍一下公司本身的情况，再回答对方的一些疑问。...因为优秀的数据挖掘工程师要能面对客户，清晰的论证并支持其提出的观点。 3、关于数据挖掘的流程 考察候选人对于工作流程的认识是必要的，如果他谈到了跨行业数据挖掘流程规范（CRISP-DM）意味着好兆头。...4、解决问题 软件公司的面试一般会包括“编码测试”，考查数据挖掘工程师也应该如此。一种可以参考的作法是提供一份存在缺陷的分析报告。
最近一年大数据火爆异常，各种培训班开课广告满天飞，很多做开发的朋友也想转到大数据这一行，在投递简历的时候进场被几个岗位搞迷糊，他们是大数据分析师，大数据研发工程师，大数据建模工程师，大数据挖掘工程师...大数据开发工程师 腾讯 大数据研发工程师 职位描述： 岗位职责: 负责数据接入、数据清洗、底层重构，业务主题建模等工作； 负责金融大数据整体的计算平台开发与应用； 岗位要求: 计算机或相关专业本科以上学历...； 有5年及以上大数据平台开发方面相关工作经验； 熟悉数据仓库和数据建模的相关技术细节，有编程经验，熟悉JAVA语言；熟悉SQL/Hadoop/Hive/Hbase/Spark等大数据工具 具有海量数据处理经验...、hdfs、Hive、Spark等，1个以上大数据平台项目实施经验； 熟悉Oracle或MySQL数据库技术； 3、具有BI系统的开发实施经验，能够独立开发设计数据仓库、ETL设计、Cube建模、OLAP...横向对比 相同的大数据开发工程师职位在不同的互联网公司，岗位职责不一样，相应的岗位要求差异也比较大。不过，核心技能要求相近： 1. 熟悉hadoop集群 2. 熟悉hive 3.
Linux以其强大的命令行称霸江湖，Shell命令是数据极客的必修兵器。探索性数据分析，在需求和数据都不太明确的环境下，使用各种命令进行一次探索与挖掘。...01 Shell命令行 对于经常和数据打交道的人来说，数据工程师应该也是常常和Linux打交道。Linux以其强大的命令行称霸江湖，因此，Shell命令也是数据极客的必修兵器。...虽然实现的思想和方式非常简单，但在实际的探索性数据分析中使用却非常频繁。 02 探索性分析 比如在日志分析中，有时并没有非常明确的目标，或者即使有明确的目标，通常各种数据也并没有明确的定义。...，这些工作都是需要数据工程师自己能熟悉的掌握。...05 结尾 这儿只是简单列举了一些数据分析或者数据处理相关的命令，只能算是Linux的Shell那博大精深的命令中的冰山一角。
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