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数据科学创业方向选择

导读学大数据的女生应该就业什么方向优质回答学大数据的女生应该就业什么方向如下:1、大数据展示大数据展示是很多女生比较喜欢的大数据就业方向之一。大数据展示通常更注重交互界...

今天识普梯就给我们广大朋友来聊聊数据科学创业方向选择,以下关于观点希望能帮助到您找到想要的答案。

学大数据的女生应该就业什么方向

学大数据的女生应该就业什么方向

优质回答学大数据的女生应该就业什么方向如下:

1、大数据展示

大数据展示是很多女生比较喜欢的大数据就业方向之一。大数据展示通常更注重交互界面和可视化界面的设计。大数据展示通常基于一些大型平台。学习者除了学习相关平台的应用之外,通常还需要学习一些前端开发知识和数据库知识。

2、大数据收集

大数据采集岗的工作门槛比较低,涉及的技术也不复杂,包括数据采集、数据清理等工作内容,不涉及复杂的算法。大数据采集这个岗位通常需要有一定的编程能力,可以从Python中学习。

3、大数据分析

大数据分析是目前人才需求比较大的工作之一,针对的行业比较广。不仅IT行业需要大数据分析人才,传统行业也需要大数据分析人才,掌握大数据分析技术会有广阔的就业渠道。目前大数据分析通常采用统计方法和机器学习方法,需要女生有一定的数学基础。

拓展资料:

大数据(bigdata),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法抽样调查这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。

大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value低价值密度、Veracity(真实性)。“大数据”一词列出了商务印书馆推出的中国这20年生命活力指数最高的十大“时代新词”。

数据计算及应用专业就业方向及前景

优质回答数据计算及应用专业就业方向及前景

数据计算及应用是一个新兴的学科领域,它涵盖了计算机科学技术、数学、统计学、经济学、商业管理等多个学科的知识,拥有广泛的就业方向及前景。本文将详细解析该领域的就业形势和发展趋势,为读者提供有价值的参考。

数据计算及应用主要涉及数据处理、数据分析、商业智能等方面的工作。具体而言,包括数据挖掘、数据可视化、机器学习、深度学习、自然语言处理、区块链等领域的研究和应用。该领域的应用范围广泛,从金融、保险、医疗、教育等各行各业都有涉及,

在就业方向上,数据计算及应用的毕业生可以选择进入企业、金融机构、政府等单位工作。在企业中,毕业生可以从事数据挖掘、数据分析、商业智能等方面的工作;

拓展知识

在金融机构中,毕业生可以从事风险管理、金融工程、量化投资等方面的工作;在政府中,毕业生可以从事公共事务管理、政策制定等方面的工作。此外,毕业生还可以选择自主创业,开展与数据计算及应用相关的创新型业务。

在就业前景方面,数据计算及应用是一个非常有前途的领域。随着大数据技术的不断发展,各行各业都需要更多的数据处理和分析人才,这为数据计算及应用专业的毕业生提供了广阔的就业机会。同时,随着人工智能技术的不断普及,数据计算及应用领域的需求将会越来越大,

当然,在选择数据计算及应用的就业方向及前景时,需要注意以下几点:首先,毕业生需要具备扎实的计算机技术、数学和统计学知识;其次,毕业生需要具备较高的综合素质和能力,比如良好的沟通能力和团队合作精神等;最后,毕业生需要不断学习和提升自己的技能水平,

人人都在说大数据,那么大数据行业创业的方向是什么?

优质回答大数据他是一个技术,他不是一个行业,就是现在很多的这种网络的app,也会用到大数据采集这个技术,但是大数据它只是一种技术,他不是一个创业的方向。比如说淘宝或者京东在采购,或者说采集用户的购物偏好方面,他会根据你的浏览记录,就是你都看了哪些东西,然后他在手也会自然而然的给你推荐这些东西,这就是大数据的一个应用。但是它更多的是作为一个辅助的手段,而不能将它独立的成为一个创业的行业。如果说你非要去成立一个大数据公司的话,那么我觉得很难,因为你如果成立一个大数据公司,你必然要有相应的工作方向,你的工作是什么呢?是帮助别的公司去采集用户的信息嘛,但那这就涉及到用户的这种隐私的问题,然后也涉及到一些法律的问题,所以说这种大数据的应用大多是载个应用。用的app的开发商家,他们会有这种技术,没有必要独立成一个行业。

大数据创业的5大要点,你知道吗?

优质回答1.基础设施非常难

不仅开发基础设施技术产品很难,销售起来也很难,具体到大数据基础设施工具如Hadoop、NoSQL数据库和流处理系统则更是难上加难。客户需要大量培训和教育,付费哟娜谷需要大量支持和及时跟进的产品开发工作。

这意味着需要大量的资金支持,例如Greenplum在2010年获得1亿美元投资但仍然不足以完成所有工作,最终不得不选择卖给EMC。今天最出 名的几家大数据创业公司融的钱更多,例如Cloudera。基础设施类的大数据创业公司通常需要数百万美元种子资金启动,但是A轮融资的道路异常艰辛。

新兴的大数据创业公司还必须与那些在客户那里已经有一些知名度甚至合作项目的公司竞争,例如Cloudera、Hortonworks、10gen、亚马逊AWS、IBM、Oracle等。

反观大数据应用创业则相对简单的多,无论面向垂直行业应用还是数据可视化这样的通用大数据应用都是如此。因为这些大数据应用的价值对于客户来说更为直观,距离业务也更近,进入企业IT系统的摩擦也更小。

2.云计算是朋友

无论你是销售大数据基础设施还是应用,云计算都是更有效的业务载体。选择云计算不仅仅是在云端托管,更重要的是通过云计算向客户提供服务。你将拥有更多控制权,同时在有限的资源上优化运行也会让你对产品的理解更加透彻。

云计算也降低了潜在用户试用产品的成本和门槛,从NewRelic到亚马逊AWS都从云计算+大数据模式中获益。

3.开发者是朋友

如果你主要从事大数据分析,例如ClearStory、Platfora或者CRM营销应用,数据分析师就是你的朋友。无论那种情况,最好的办法就是围绕以开发者和市场人员为主的目标受众进行开发和营销工作,CIO反而不是很好的目标受众!

专注CIO而非开发者往往会导致你在实际签约时碰到棘手问题。围绕开发者营销的战术被很多云计算创业公司和纯大数据软件公司所采用,例如Splunk和Tableau。

再比如Infochimps和Continuuity的产品类似(两者都被迫按落云头,迫降在用户数据中心),但Continuuity完全面向开发者,这意味着能积累更多技术粉丝。

4.将数据科学家推向前台中央

这既是市场也是销售策略,数据科学家才是能够展示数据和平台威力的人,他们也是会议上最受欢迎的演讲者。

但大数据科学家也需要慎重选择传播内容。如今大家都接受了Hadoop和NoSQL,所以没必要每次开会言必称4V之类的科普。至于如何配置和集成大数据系统也只能吸引小部分听众,除非你的项目规模超大。

Cloudera比竞争对手出名的原因有很多,但其中Jeff hammerbacher绝对是一位举足轻重的人物。不要空谈大数据大数据的价值和架构,站在听众的立场说说具体能做哪些分析,如何做。

5.开源有多重要,取决于你自己

几乎所有的大数据公司都依赖开源软件,有些是“借”来的,如Hadoop、Storm以及各种数据库,有些是自行开发的,有些则是混合模式,例如在HBase上增加的一些功能应用。这些开源项目如此流行是因为社区的力量。

开源绝不是看起来那么轻松,不是说你在Github上放点代码就谈得上回馈社区了。开源的目的是将使用相同代码的人聚拢成社区,并不断改进代码。这 里与第三点中我们提到的吸引开发者有关。只有更多的用户和开发者对你产生兴趣了,在你的产品上花时间和精力了,才有可能最终掏钱。

不计其数的创业公司都将代码开源了,但那些真正能推动项目并建设社区的公司才能脱颖而出。例如Neo Technology的Neo4j、Concurrent的Casading以及10gen的MongoDB。甚至Twitter这样面向大众的公司都开源了Storm和Mesos等项目。

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看完本文,相信你已经对数据科学创业方向选择有所了解,并知道如何处理它了。如果之后再遇到类似的事情,不妨试试识普梯推荐的方法去处理。

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作者: 识普梯

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