北京数据库工程师培训？由于大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、研究员、部门总监3个。大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设高职位—如阿里巴巴的席数据官。“这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。”颜莉萍说。另一方面，大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的管理层。

　　数据库工程师是这样学习的你知道吗

　　我们现在已经知道，数据科学家将获得已经由数据工程师处理过的数据。数据已经过清洗和处理，数据科学家可以用这些数据进行分析，以及预测建模。为了构建这些模型，数据科学家需要进行广泛的研究，并从外部和内部数据源积累大量数据，以满足所有业务需求。

　　一旦数据科学家完成初的分析阶段，他们必须确保所做的工作是自动化的，所有的分析见解会提供给相关人员。确实值得注意的是，数据科学家和数据工程师所需的技能实际上有点类似。但是这两者在行业中区别逐渐变得明显。

　　数据科学家需要了解与统计数据、机器学习和数学相关的知识，以确保能够构建准确的预测模型。此外，数据科学家还需要了解关于分布式计算的内容。通过分布式计算，数据科学家将能够获得工程团队处理的数据。数据科学家还需负责将分析结果汇报给公司上级，因此也需要掌握可视化相关内容。

　　数据科学家利用其分析能力，从输入机器的数据中得出有意义的分析结论。数据领域是正在不断发展，当中涵盖了超过我们想象的可能性。

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　　找出优化的结果

　　根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。以腾讯来说，郑立峰认为能反映大数据工程师工作的简单直接的例子就是选项测试(AB Test)，即帮助产品经理在A、B两个备选方案中做出选择。在过去，决策者只能依据经验进行判断，但如今大数据工程师可以通过大范围地实时测试—比如，在社交网络产品的例子中，让一半用户看到A界面，另一半使用B界面，观察统计一段时间内的点击率和转化率，以此帮助市场部做出最终选择。

　　作为电商的阿里巴巴，则希望通过大数据锁定精准的人群，帮助家做更好的营销。“我们更期待的是你能找到这样一批人，比起现有的用户，这些人对产品更感兴趣。”薛贵荣说。一个的实例是，某人参家原来推广的目标人群是产妇，但工程师通过挖掘数据之间的关联性后发现，针对孕妇群体投放的营销转化率更高。

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