Instrucciones de empleo para especialistas en big data

La dirección de empleo de las empresas de big data es muy amplia, ya sea Internet, Internet de las cosas, inteligencia artificial, comercio electrónico, educación en línea, etc., todos requieren tecnología de big data. por lo que la demanda de talentos en esta área será relativamente alta. Si aprende bien big data, será más fácil encontrar trabajo en el futuro.

Las empresas de big data tienen amplias perspectivas de empleo y las industrias en las que pueden ingresar incluyen:

1. Empresas de Internet

Las empresas de Internet son los trabajos más importantes para los datos. ciencia y big data Una de las direcciones. El negocio principal de las empresas de Internet es la recopilación, el procesamiento y el análisis de datos, que desempeña un papel importante en el proceso de toma de decisiones de la empresa. Los principales puestos en estas empresas incluyen ingenieros de big data, analistas de datos, expertos en minería de datos, etc.

2. Industria financiera

La industria financiera es una de las áreas donde escasean los talentos en ciencia de datos y big data. Tomando como ejemplo la previsión de la demanda, el control de riesgos, la detección de fraude, la gestión de las relaciones con los clientes y otros negocios, la industria financiera concede gran importancia al procesamiento y análisis de datos. En este campo, los principales puestos incluyen científicos de datos, analistas de datos, analistas cuantitativos, etc.

3. Industria médica

La industria médica también es uno de los campos con una fuerte demanda de talentos en ciencia de datos y big data. Las aplicaciones de la ciencia de datos y big data en la industria médica incluyen la integración de información médica, análisis de datos de salud de la población, análisis de imágenes médicas, análisis de datos médicos, etc. Los puestos principales incluyen analista de datos, analista de datos de salud, etc.

4. Fabricación

La fabricación es una de las áreas más importantes donde se aplican la ciencia de datos y la tecnología big data. Las empresas manufactureras necesitan procesar grandes cantidades de datos de máquinas y equipos para respaldar la gestión de la producción y la cadena de suministro. Los científicos y analistas de datos trabajarán con el departamento de ingeniería de la empresa para crear soluciones y extraer datos en las cadenas de producción y suministro para mejorar la eficiencia. Los puestos clave incluyen analista de datos y analista de planificación de producción.

5. Transporte y Logística

La industria del transporte y la logística necesita rastrear y analizar datos de los sistemas para mejorar la eficiencia, reducir costos y mejorar la satisfacción del cliente. La ciencia de datos y la tecnología de big data en particular han traído cambios revolucionarios a esta industria. Por ejemplo, a través de la ciencia de datos y la tecnología de big data, se pueden optimizar las operaciones existentes de transporte y cadena de suministro, mejorando la precisión de los pronósticos y reduciendo las pérdidas de recursos. Los puestos clave incluyen Analista de datos logísticos y Analista de transporte.

¿Cuál es la dirección laboral de la tecnología de big data?

1. Analista de datos: los analistas de datos son responsables de recopilar, limpiar, analizar e interpretar big data para brindar soporte a las decisiones comerciales. Utilizan herramientas y técnicas de análisis estadístico para descubrir tendencias y correlaciones detrás de los datos y proporcionar recomendaciones estratégicas basadas en datos a las empresas.

2. Ingeniero de datos: los ingenieros de datos son responsables de diseñar, construir y mantener infraestructura y sistemas de big data para respaldar la recopilación, el almacenamiento, el procesamiento y el análisis de datos. Utilizan diversas tecnologías y herramientas de big data, como bases de datos Hadoop, Spark y NoSQL, para garantizar un procesamiento de datos eficiente y confiable.

3. Ingeniero de aprendizaje automático: los ingenieros de aprendizaje automático aplican algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para desarrollar sistemas inteligentes y entrenar modelos para predecir y clasificar big data. Deben estar familiarizados con varios marcos y algoritmos de aprendizaje automático y tener la capacidad de manejar datos e ingeniería de funciones.

4. Arquitecto de big data: el arquitecto de big data es responsable de diseñar y planificar la arquitectura de los sistemas de big data a nivel empresarial, incluidos los procesos de datos, los modelos de datos y la seguridad de los datos. Necesitan comprender diversas tecnologías y componentes de big data y poder diseñar una arquitectura escalable y de alto rendimiento basada en las necesidades comerciales.

5. Científicos de datos: los científicos de datos utilizan técnicas como el análisis estadístico y el aprendizaje automático para explorar en profundidad el valor de los datos y descubrir conocimientos ocultos en el negocio. Deben tener conocimientos en múltiples campos, como matemáticas, estadística y programación, y ser capaces de traducir los resultados analíticos en aplicaciones comerciales prácticas.