數據可視化工程師培訓

① 數據分析工程師 和 數據可視化工程師哪個好

1.數據分析師
數據分析師能洞悉一個方程式的商業意義。他們知道如何提出正確的問題，非常善於數據分析，數據可視化和數據呈現。不管是給另一個數據分析師還是C級執行做演講，數據分析師都是數據提取，模式識別以及從大量數據中洞察問題方面的能手。

2.數據可視化(Visualization)
信息的質量很大程度上依賴於其表達方式。對數字羅列所組成的數據中所包含的意義進行分析，開發Web原型，使用外部API將圖表、地圖、Dashboard等其他服務統一起來，從而使分析結果可視化，這是對於數據科學家來說十分重要的技能之一。

這兩者都各有利弊，就看你看中哪個方面了，總體而言，這兩個方向都是未來的大方向。

② 大數據專業畢業生就業崗位有哪些

說個大概吧

大數據開發工程師：負責公司大數據平台的開發和維護，負責大數據平台持續集成相關工具平台的架構設計與產品開發等；

數據分析師：進行數據搜集、整理、分析，針對數據分析結論給管理銷售運營提供指導意義的分析意見；

數據挖掘工程師：商業智能，用戶體驗分析，預測流失用戶等；需要過硬的數學和統計學功底以外，對演算法的代碼實現也有很高的要求。

資料庫開發：設計，開發和實施基於客戶需求的資料庫系統，通過理想介面連接資料庫和資料庫工具，優化資料庫系統的性能效率等；

數據管理：資料庫設計、數據遷移、資料庫性能管理、數據安全管理，故障檢修問題、數據備份、數據恢復等；

數據科學家：清洗，管理和組織（大）數據，利用演算法和模型提高數據處理效率、挖掘數據價值、實現從數據到知識的轉換；

數據產品經理：把數據和業務結合起來做成數據產品。

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③ 如何成為一名數據可視化工程師

想要成為一名數據可視化工程師並不難，學習你們數據可視化的課程就回可以。關鍵看答以後的職業發展方向是什麼，是要創業還是做職業打工者。
現在，數據可視化的技術有很多，因此，數據可視化工程師有兩個方向，一個是掌握數據可視化工具或技術，為他人或企業提供數據可視化的服務；另一類是開發數據可視的產品。
第一類的工程師除了要學習數據可視化軟體的使用，還要了解一些商科或管理類的知識。第二類需要很強的計算機背景和各種編程技能。

④ Web前端工程師（地理數據可視化方向）怎麼樣

前端開發工程師是Web前端開發工程師的簡稱，2007年才真正開始受到重視的一個新興職業。Web前端開發技術是一個先易後難的過程，主要包括三個要素：HTML（標准通用標記語言下的一個應用）、級聯樣式表和JavaScript。
前端開發工程師不僅要掌握基本的Web前端開發技術，網站性能優化、SEO和伺服器端的基礎知識，而且要學會運用各種工具進行輔助開發以及理論層面的知識，包括代碼的可維護性、組件的易用性、分層語義模板和瀏覽器分級支持等。
前景還是不錯的。

⑤ 如何在一年內成為數據挖掘工程師

數據挖掘工程師和數據分析師一樣道理，你可以參考以下：

什麼是數據分析師?
一個數據分析大牛是從嚴格意義上來講，要懂數學和統計學知識、實體法還有一點黑客技術。目前很多想從事數據分析的，可能只會Excel，會做透視表，會VBA；進階一點會寫SQL，還懂點業務；再專業一些，有統計學基礎，懂回歸、時間序列、假設檢驗等等。這些對於專業的數據分析師，還都差了點火候。如果你有心想發展成為一個數據分析師，或者說某業務的資深數據分析專家，從技術層面來講，你需要了解成為一個數據分析師的路徑，6個步驟。
第一步：統計、數據、機器學習
關於數學知識，大學課堂會學過一部分，如果是數學科學類的專業會學得更精深。如果這一部分你需要彌補一下充充電，可汗學院、麻省理工都有相關的開放課程。
關於統計學知識，推薦去udacity，openintro上系統的學習，統計還是需要一定思維的鍛煉的。機器學習，可以網路一下斯坦福的課程，有公開課。
第二步：編代碼
如果希望擁有專業水準的話，從編程基礎到端到端的開發，一些技術的語言，比如R、Python、和一些商業軟體的SAS、SPSS等，以及深入的互動式學習，這些你至少精通幾門，其他懂一些最好。
第三步：懂資料庫
數據分析大多應用實際。企業數據常常被保存在MySQL、Oracle、Postgres、MonogoDB、Cassandra等資料庫中，所以這些資料庫你要了解甚至懂。
第四步：數據管理、數據可視化、數據報告
數據管理包括數據的清洗格加工ETL，目的是讓分析前的數據更加准確和清晰，比如DataWrangler
數據可視化數據數據分析的前端展示，目的是讓數據呈現更清楚明了，更形象，比如tableau，spotfire。數據報告是通過不同工具將數據展示出來，可以和數據可視化歸類一起，但實際應用中大多數都是通過PPT的承載方式來呈現。
目前市面上很多公司都使用商業智能的工具，比如FineBI。BI工具是數據連接，數據處理和可視化為一體的工具，比起上方的純工具，能更好的適應業務。
第五步：大數據
大數據是未來的必然趨勢，而大數據技術的類型也是多種多樣，hadoop,maprece,spark等等，多學會一種，層次也就不一樣。
第六步：積攢經驗，學習同行
以上都是理論和工具，但是實踐才是出真知，不管是剛接觸數據分析的職場人，還是專業學習數據挖掘分析的你，都希望在學習以上內容的同時，多參加一些比賽，學習同領域的專業大神，訓練自己在這方面的感覺。
當然，在實際應用過程中，大多數人不一數據分析為主業，數據分析只是分析業務的一個工具，那第四步的內容已經能夠滿足日常對業務的分析了，當然Excel和PPT的熟練掌握也是必須。

⑥ 大數據有哪些職位和工作機會

下面是比較熱門的幾個大數據崗位：

1、首席數據官（CDO）

首席數據官的工作內容非常多，職責也很復雜，他們負責公司的數據框架搭建、數據管理、數據安全保證、商務智能管理、數據洞察和高級分析。因此，首席數據師必須個人能力出眾，同時還需要具備足夠的領導力和遠見，找准公司發展目標，協調應變管理過程。

2、營銷分析師/客戶關系管理分析師

客戶忠誠度項目、網路分析和物聯網技術積攢了大量的用戶數據，很多先進公司已經在使用相關策略來支持公司的發展計劃。尤其是市場部門能夠運用這些數據進行更有針對性的營銷。營銷分析師能夠發揮他們在Excel和SQL等數據分析工具方面的專業特長，對客戶進行細分，確保數字化營銷能夠到達目標客戶群體。

3、數據工程師

隨著Hadoop和非結構化數據倉庫的流行，所有分析功能的第一要務就是要得到正確的數據。高水平的工程師需要掌握數據管理技能，熟悉提取轉換載入過程，很多公司都急需這樣的人才。事實上，很多首席數據官甚至認為，數據工程師才是大數據相關行業中最重要的職位。

4、商務智能開發工程師

商務智能開發工程師的最基本職能，是管理結構數據從資料庫分配至終端用戶的過程。商務智能（BI）曾經只是商務金融的基礎，現在已經獨立出來，成為了單獨的部門，很多商務智能團隊正在搭建自服務指示板，這樣運營經理就能快速且有效地獲取高性能數據，評價公司運營情況。

5、數據可視化

隨著指示板和可視化工具的增多，商務智能「前端」研發工程師需要更熟練掌握Tableau、QlikView/QlikSense、SiSense和Looker。能夠使用d3.js在網路瀏覽器中製作數據可視化的研發工程師也越來越受到公司歡迎。很多大公司開出的年薪已經超過了7萬5千英鎊，平均日薪500多英鎊。

6、大數據工程師

正如上文提到過的，數據工程師的工作是負責管理公司的數據，包括數據的收集，存儲、處理和分析。大數據工程師需要能夠搭建並維護大型異構數據框架，這些數據通常是在MongoDB等NoSQL資料庫中。很多公司採用Hadoop框架和很多Hadoop次級軟體包，如Hive（數據軟體），Pig（數據流語言）和Spark（多編程模型）。

⑦ 大數據現在好就業嗎

在貴州大數據的趨勢越來越好，學得好就好就業！