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数据工作者的日常工作都做什么?

时间:2017-12-04 19:18:46作者:[!--zuozhe--]

大数据现在发展的非常火爆,不少人都想要转行进入大数据工作领域,除了大数据行业的薪资高,待遇好之外,更多的人是看到大数据行业的光明前景。那么数据工作者的日常工作都做什么大数据工作累不累?大数据工程师工作辛苦吗

数据工程师的日常工作内容包括什么?

1、扎实的数据基本功

对基本的数据处理方法有所了解;对基本的分类器模型有所了解并有所使用(调包),大概知道什么情况使用什么算法较好;对基本的评估方法有所掌握,知道常见评估方法的优劣势;有基本的编程能力,能够独立的完成简单的数据分析项目;有基本的数据挖掘能力,可以对模型进行调参并归纳发现。

2、分析数据和建模

需要针对企业的数据进行分析,从数据中攫取商业价值,而这个过程中一般都会涉及统计模型和机器学习模型。比如公司通常会有销售数据、用户数据、运营数据、产品生产数据等等,你需要从这些数据里获取有价值的信息。一般的项目遵循以下几个流程:

获得数据并进行清理,常见的数据预处理包括: a.缺失值处理 b.特征变量转化 c.特征选择和维度变化(升维或者降维) d. 标准化/归一化/稀疏化。

模型选择与评估。这个过程常常是比较粗暴的,往往需要做多个模型进行评估对比;提取商业价值,编写报告或意见书,并向相关负责人汇报。

3、开会、汇报以及写报告

良好的沟通不仅仅是指和同事之间的交流,还有和领导和客户之间的交流,作为一个数据工作者,汇报时避免一些话语的使用,以防给不同背景的领导和客户造成疑惑,直击重点而不过分炫耀,简明扼要,不要过分介绍模型的内部构造,重心是得到结论。汇报时尽量用可视化来代替枯燥的文字。

 

数据工作者的日常工作都做什么?

数据工作者的日常工作都做什么

4、与团队成员的交流合作

不要小看这一点,跟团队成员的交流合作会让你事半功倍,或许你自身具备很深的技能积淀,但必须认清这个岗位的核心就是团队集体合作完成某个项目,你自己能力再强,也不可能事无巨细,事事躬亲。大数据很多岗位都属于众人拾柴火焰高,因此要与团队成员更好的合作交流。

5、从实践中培养数据分析能力

实践出真知,想熟练掌握一门技能离不开在实践中总结历练,比如你总觉得不能舍弃一些数据,但事实证明客户需要的才是最有价值的,而不是完美的模型,这种经历你只有在实践中才能真正懂得这一点,并且深信不疑,所以作为数据工作者一定要在实践中多考虑如何产生价值。

如果想了解更多的大数据信息,可以关注魔据大数据。最后还想说一句,“欲戴王冠,必承其重”,在大数据这条道路上,还有很多需要完善和学习的地方,也还有很多需要历练和积累的地方。

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