¿Cómo utilizar big data para convertirse en una fuerza indispensable en la nueva era?
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En la nueva era, cuando se trata de big data, creo que mucha gente está familiarizada con él. De hecho, big data ha entrado silenciosamente en nuestras vidas y también es una dirección importante para el desarrollo futuro de Internet.
Entonces, en la nueva era, ¿qué requisitos tiene el big data para los talentos? ¿Cómo utilizar big data para convertirse en un talento escaso en la nueva era? Permítanme brindarles un análisis detallado a continuación:
Como todos sabemos, de hecho, lo que más falta en el mercado chino son talentos de desarrollo de big data compuestos. El autor cree que en la nueva era, si es así. Si quieres convertirte en un talento de big data, debemos partir de los siguientes aspectos:
1. Los talentos de big data primero deben tener tecnología
Si quieres, big data es naturalmente inseparable de los talentos. Para convertirse en un talento indispensable para big data, debe tener habilidades relevantes en big data. Como todos sabemos, big data presenta mayores requisitos para los talentos. Los talentos técnicos de big data deben tener experiencia técnica en Java, desarrollo de big data, arquitectura de big data, ingeniería de desarrollo de software, etc., y poder utilizar herramientas de análisis de big data. y comprender el modelado estadístico; dominar lenguajes de programación generales como Python hasta cierto punto, especialmente la programación. No hay grandes datos que no requieran dominio de ningún lenguaje de programación.
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2. Los talentos de big data necesitan sólidas capacidades de aprendizaje interdisciplinario
Con la penetración de big data en todos los ámbitos de la vida, los profesionales de big data a menudo usan múltiples funciones y necesitan dominar tanto la tecnología de datos como el conocimiento empresarial. Un excelente talento en big data debe tener sólidas capacidades de análisis y minería de datos. Un analista que no solo pueda realizar análisis de datos comerciales, sino también comprender el aprendizaje automático y el desarrollo de ingeniería es un científico de datos.
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3. Los talentos de big data deben persistir
Dominar cualquier tecnología no se logra de la noche a la mañana y, por supuesto, big data no es una excepción. Big data presenta mayores requisitos para los talentos. No solo necesitamos dominar lenguajes de programación relevantes, sino que también debemos dominar la capacidad de analizar datos. Esto es necesario si queremos mejorar nuestro nivel de negocio de big data en todos los aspectos. De esta manera, debemos persistir en el aprendizaje. Solo con la capacidad Solo con conocimiento de big data podemos invertir en la industria de big data y contribuir.
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4. La capacidad de persistir en el aprendizaje
Los talentos de Big Data deben tener fuertes habilidades de comunicación y coordinación, capacidades de aprendizaje y mejora, y ser buenos en la ejecución. y supervisión, y tener fuertes habilidades organizativas y sentido de responsabilidad, así como un fuerte pensamiento lógico y habilidades inductivas y deductivas, lo ayudarán a comprender el negocio y poder aprender rápidamente modelos de negocios y ecología en nuevos campos.
5. La mentalidad es muy importante
Al aprender big data, debes tener una buena mentalidad. El aprendizaje de big data es muy aburrido en China. Para aprender algo, la mentalidad es extremadamente importante. No puedes aprenderlo una sola vez.
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Resumen: en la nueva era, los talentos de big data se han convertido en talentos indispensables en el mercado y big data ha entrado silenciosamente en muchas industrias. Pero aprender big data no ocurre de la noche a la mañana. Requiere planificación y planificación, y la capacidad de persistir en el aprendizaje solo así podremos convertirnos en un talento indispensable para los big data necesarios en la nueva era.
Big data es una de mis principales direcciones de investigación y también enseño a estudiantes de posgrado en los campos de big data y aprendizaje automático, por lo que responderé esta pregunta.
En primer lugar, ahora estamos en la era del big data. En el futuro, el big data creará un enorme campo de valor nuevo, y el núcleo de este campo es una serie de vínculos que rodean la valorización de los datos. A juzgar por la cadena industrial actual formada inicialmente en el campo de big data, implica recopilación de datos, organización de datos, almacenamiento de datos, seguridad de datos, análisis de datos, citación de datos y otros enlaces. En la actualidad, el análisis de datos es uno de los aterrizajes más comunes. aplicaciones. Por lo tanto, si desea utilizar big data para convertirse en un talento indispensable, debe comenzar desde la cadena de la industria de big data.
Para los estudiantes universitarios que aún no han ingresado al lugar de trabajo, dominar la tecnología de big data correspondiente basada en su propia estructura de conocimiento puede mejorar su competitividad en el lugar de trabajo hasta cierto punto.
Por ejemplo, los estudiantes con una base en matemáticas pueden considerar aprender análisis de big data. En el futuro, para una gran cantidad de profesionales, el análisis de datos se convertirá en parte de su trabajo diario. Para los estudiantes con una gran capacidad práctica, pueden considerar aprender tecnologías relacionadas con la operación y el mantenimiento de big data, incluida la recopilación de datos, la implementación de plataformas de big data, etc. A medida que big data comience a implementarse gradualmente en las industrias tradicionales, habrá una gran demanda de talentos en puestos como análisis de big data, operación y mantenimiento de big data y desarrollo de big data.
Para el lugar de trabajo actual, si desea convertirse en un talento indispensable a través de big data, debe comenzar desde tres aspectos: primero, debe dominar la tecnología de big data y, en segundo lugar, debe integrar la tecnología de big data; la industria Combinación; en tercer lugar, debemos ser capaces de crear un flujo constante de valor a través de la tecnología de big data.
El aprendizaje de la tecnología de big data debe basarse en su propia estructura de conocimientos. Para los profesionales, puede comenzar a aprender con herramientas de análisis de big data. Las rutas de aprendizaje básicas son Excel, herramientas de BI, bases de datos y programación en Python. Hay muchas formas de combinar big data con industrias. Actualmente, el análisis de big data en escenarios es una aplicación relativamente común. Para crear valor a través de la tecnología de big data, un punto de partida importante es completar las decisiones respectivas a través de big data no es el propósito, pero el propósito es completar las decisiones respectivas a través de big data. Por un lado, big data es la utilización de posiciones humanas y, por otro lado, es la utilización de agentes inteligentes. En el futuro, el espacio de aplicación de los agentes inteligentes será muy amplio.
Solía hacer Taobao y Tmall, pero no lo haré este año. En mi opinión, Big Data es un poco similar al personal comercial de Taobao. Le proporcionará varios datos de la industria, pero ahora esta dimensión de datos debería ser más rica. Por ejemplo, la tasa de conversión de sus pares en la industria, algunas tasas de conversión en la industria, la cantidad de visitantes a la tienda, etc. se pueden ver en las plataformas de comercio electrónico, pero antes esto no era posible en las tiendas físicas.
Ahora, con el desarrollo de la tecnología digital y la dificultad para recopilar comentarios de los consumidores en la industria física, ha surgido el concepto de big data. Por ejemplo, muchas industrias se enfrentan ahora al problema de que a los consumidores no les gustan los productos que diseñan y no pueden venderlos. Pero si tienes big data, sabrás cuántos hombres y mujeres son tus clientes, su distribución por edades, qué precio tienen los productos que les gustan, etc. De esta forma, los productos que diseñes serán más precisos.
De hecho, en mi opinión, si te conviertes en un maestro de las operaciones digitales, te convertirás en un talento indispensable.
En mi opinión, big data es "1 1=N".
Cómo decirlo, por ejemplo, ¿cuál es la tasa de conversión de la industria que le proporciona big data y cuál es la tasa de conversión de su entidad? Espera, si quieres convertirte en un talento indispensable, ¿entonces tienes que utilizar estos datos para saber cuáles son los problemas actuales de mi empresa? ¿Qué factores estimulan la posibilidad de que ocurra esta situación, como por ejemplo, cuánto aumentaron las ventas de su tienda esta semana? Estos son datos que te pueden facilitar, pero ¿por qué han aumentado? Estos datos no te los pueden facilitar. Esto requiere que analices si hay festival, o por alguna actividad que hayas realizado, etc., y tomes decisiones. Basado en los datos existentes.
La sensación que le dan estos datos es "1 1=N". Todo lo que tiene que hacer es reflejar estos datos en objetos físicos, realizar análisis y formular el próximo plan operativo de la empresa.
Por ejemplo, si los datos te dan el resultado "1 1=3", entonces tienes que analizar ¿por qué es 3, no 2 o 1, o incluso 0? ¿Qué estimula el crecimiento de estos datos? ¿Es porque has optimizado en ciertos aspectos, o es por festivales, etc., cuáles son los próximos pasos, etc. En otras palabras, cada uno de tus pasos se puede analizar a partir de los datos? Si se refleja, puedes analizar los datos, hacer próximos arreglos, etc.
Eso es todo. Si entro en demasiados detalles, es posible que no lo entienda con precisión y engañe a todos.
Para las empresas, el big data puede ampliar los canales de venta de productos y mejorar la calidad del servicio. Es útil captar la dinámica del mercado, comprender y analizar las necesidades y la experiencia de los usuarios.
Lo más importante para determinar el papel del big data es tener los talentos correspondientes para analizarlo y organizarlo.
Los macrodatos pueden aclarar la situación de la industria y están respaldados por hechos. A través de los datos, podemos conocer las últimas tendencias de la industria y, a partir del análisis de datos, podemos realizar ajustes oportunos al plan que sean beneficiosos. al desarrollo de la empresa.
¿Qué es lo más importante en el trabajo de big data?
1. La recopilación de datos es meticulosa y precisa
2. La lógica y la aplicabilidad están presentes al mismo tiempo
3. La planificación de la anotación de datos es factible ( pragmático);
4. Tener capacidad de pensamiento empresarial con verticalidad de la industria
5. Ser capaz de construir un marco escalable sólido;
En resumen, el valor más importante del big data comercial radica en su lógica y aplicabilidad. Al mismo tiempo, su escalabilidad también garantiza que sea más competitivo en la práctica. Finalmente, es el pragmatismo y la capacidad de pensamiento. . apoyo.
Cualquier profesión en cualquier época necesita hacer frente a la competencia, por lo que el valor que podamos generar determina el grado en el que seamos necesarios. Si queremos convertirnos en esa persona indispensable, no sólo debemos ser capaces, sino también. ¡Sea pragmático!
Gracias por invitar a Wukong a responder. El mundo actual es una era de rápido desarrollo de la ciencia y la tecnología, y también es una era de big data. La competencia también es muy feroz. Si desea convertirse en un talento indispensable para big data, debe asegurarse de que su conocimiento profesional sea excelente. ¡Este es un trabajo que depende de la tecnología, los débiles serán eliminados y solo los fuertes podrán sobrevivir!
El big data puede ampliar los canales de venta de productos y mejorar la calidad del servicio. Es útil obtener la dinámica del mercado, comprender y analizar la experiencia de la demanda del usuario.
Lo más importante para determinar el papel del big data es tener los talentos correspondientes para analizarlo y organizarlo.
Los macrodatos pueden aclarar la situación de la industria de un vistazo y, al estar respaldados por hechos, se pueden conocer las últimas tendencias de la industria basándose en el análisis de datos y se pueden realizar ajustes oportunos en los planes. beneficioso para el desarrollo de la empresa.