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推薦大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)安全研究論文簡短一

1、對貨幣市場金融數(shù)據(jù)進(jìn)行量化分析，并推動研究成果的信息化、互聯(lián)網(wǎng)化，直至商業(yè)落地;

2、對市場、行業(yè)、公司運(yùn)營等提供商業(yè)智能分析，輸出可視化分析報(bào)告，為戰(zhàn)略決策提供支持;

3、發(fā)表研究成果或分析評論，配合公司的推廣及培訓(xùn)等工作。

任職要求

1、金融、經(jīng)濟(jì)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)等相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷;

2、擁有扎實(shí)的經(jīng)濟(jì)理論基礎(chǔ)及數(shù)理統(tǒng)計(jì)功底;

3、熟練使用matlab、r、python等一個或多個語言進(jìn)行量化建模，擁有行業(yè)大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;

4、擁有bi分析工具使用經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先(如tableau等);

5、具有很強(qiáng)的邏輯思考能力，善于解決開放式問題;

6、為人真誠踏實(shí)，做事靠譜認(rèn)真，對研究工作充滿熱情，具備良好的溝通協(xié)調(diào)能力和團(tuán)隊(duì)合作意識，愿意為團(tuán)隊(duì)共同發(fā)展而努力。

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職責(zé)：

1 研究企業(yè)數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和用戶行為分析，為公司運(yùn)營方向提出方案和建議。

2 通過先進(jìn)的技術(shù)手段、科學(xué)的數(shù)據(jù)建模方式，對大數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘、研究、分析、創(chuàng)新和優(yōu)化;

3 和軟件工程師對接，提出研發(fā)需求，并指導(dǎo)建立數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，協(xié)助完成模型系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、測試和優(yōu)化。

4 設(shè)計(jì)移動平臺功能，開發(fā)新產(chǎn)品

5 完成領(lǐng)導(dǎo)交代的其他工作事項(xiàng)。

崗位要求：

1、大學(xué)本科及以上學(xué)歷，數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、等相關(guān)專業(yè);

2、3年以上數(shù)據(jù)挖掘或數(shù)據(jù)分析工作經(jīng)驗(yàn)，有互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)行業(yè)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;

3、熟悉sas、spss 、sql、matalab等至少一種數(shù)據(jù)處理工具;

4、具備良好的溝通能力和業(yè)務(wù)素質(zhì)，能獨(dú)立構(gòu)建模型完成分析工作;

5、具有良好的數(shù)據(jù)敏感度，對數(shù)據(jù)挖掘工作積極主動、有持久的熱情和興趣;

推薦大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)安全研究論文簡短三

這本書里主要介紹的是大數(shù)據(jù)在現(xiàn)代商業(yè)運(yùn)作上的應(yīng)用，以及它對現(xiàn)代商業(yè)運(yùn)作的影響。

《大數(shù)據(jù)時代》這本書的結(jié)構(gòu)框架遵從了學(xué)術(shù)性書籍的普遍方式。也既，從現(xiàn)象入手，繼而通過對現(xiàn)象的解剖提出對這一現(xiàn)象的解釋。然后在通過解釋在對未來進(jìn)行預(yù)測，并對未來可能出現(xiàn)的問題提出自己看法與對策。

下面來重點(diǎn)介紹《大數(shù)據(jù)時代》這本書的主要內(nèi)容。

《大數(shù)據(jù)時代》開篇就講了google通過人們在搜索引擎上搜索關(guān)鍵字留下的數(shù)據(jù)提前成功的預(yù)測了20xx年美國的h1n1的爆發(fā)地與傳播方向以及可能的潛在患者的事情。google的預(yù)測比政府提前將近一個月，相比之下政府只能夠在流感爆發(fā)一兩個周之后才可以弄到相關(guān)的數(shù)據(jù)。同時google的預(yù)測與政府?dāng)?shù)據(jù)的相關(guān)性高達(dá)97%，這也就意味著google預(yù)測數(shù)據(jù)的置信區(qū)間為3%，這個數(shù)字遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)上的常規(guī)置信區(qū)間5%!而這個數(shù)字就是大數(shù)據(jù)時代預(yù)測結(jié)果的相對準(zhǔn)確性與事件的可預(yù)測性的最好證明!通過這一事以及其他的案例，維克托提出了在大數(shù)據(jù)時代“樣本=總體”的思想。我們都知道當(dāng)樣本無限趨近于總體的時候，通過計(jì)算得到的描述性數(shù)據(jù)將無限的趨近于事件本身的性質(zhì)。而之前采取的“樣本總體”的做法很大程度上無法做到更進(jìn)一步的描述事物，因?yàn)橹暗臅r代數(shù)據(jù)的獲取與存儲處理本身有很大的難度只導(dǎo)致人們采取抽樣的方式來測量事物。而互聯(lián)網(wǎng)終端與計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)使數(shù)據(jù)的獲取、存儲與處理難度大大降低，因而相對準(zhǔn)確性更高的“樣本=總體”的測算方式將成為大數(shù)據(jù)時代的主流，同時大數(shù)據(jù)時代本身也是建立在大批量數(shù)據(jù)的存儲與處理的基礎(chǔ)之上的。

接下來，維克多又通過了ibm追求高精確性的電腦翻譯計(jì)劃的失敗與google只是將所有出現(xiàn)過的相應(yīng)的文字語句掃描并儲存在詞庫中，所以無論需要翻譯什么，只要有聯(lián)系google詞庫就會出現(xiàn)翻譯，雖然有的時候的翻譯很無厘頭，但是大多數(shù)時候還是正確的，所以google的電腦翻譯的計(jì)劃的成功，表明大數(shù)據(jù)時代對準(zhǔn)確性的追求并不是特別明顯，但是相反大數(shù)據(jù)時代是建立在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)住上的，所以大數(shù)據(jù)時代追求的是全方位覆蓋的數(shù)字測度而不管其準(zhǔn)確性到底有多高，因?yàn)榇罅康臄?shù)據(jù)會湮埋少數(shù)有問題的數(shù)據(jù)所帶來的影響。同時大量的數(shù)據(jù)也會無限的逼近事物的原貌。

之后，維克托又預(yù)測了一個在大數(shù)據(jù)時代催生的重要職業(yè)——數(shù)據(jù)科學(xué)家，這是一群數(shù)學(xué)家、統(tǒng)計(jì)學(xué)與編程家的綜合體，這一群人將能夠從獲取的數(shù)據(jù)中得到任何他們想要的結(jié)果。換言之，只要數(shù)據(jù)充足我們的一切外在的與內(nèi)在的我們不想讓他人知道的東西都見會在這一群家伙的面前展現(xiàn)得淋漓盡致。所以為了避免個人隱私在大數(shù)據(jù)時代被這一群人利用，維克托建議將這一群人分為兩部分，一部分使用數(shù)據(jù)為商業(yè)部門服務(wù)，而另一群人則負(fù)責(zé)審查這一些人是否合法的獲得與應(yīng)用數(shù)據(jù)，是否侵犯了個人隱私。

無論如何，大數(shù)據(jù)時代將會到來，不管我們接受還是不接受!

我覺得《大數(shù)據(jù)時代》這本書寫的很好，很值得一讀。因?yàn)闀o我們很多啟發(fā)，比如你在相關(guān)的社交網(wǎng)站發(fā)表的言論或者照片都很有可能被“數(shù)據(jù)科學(xué)家”們利用，從而再將相關(guān)數(shù)據(jù)賣給各大網(wǎng)店。不過，事實(shí)就是我們將會成為被預(yù)測被引誘的對象。所以說，小心你在網(wǎng)上留下的痕跡。

我喜歡這本書是因?yàn)樗o我展現(xiàn)了一個新的世界。

推薦大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)安全研究論文簡短四

大數(shù)據(jù)，或稱巨量數(shù)據(jù)、海量數(shù)據(jù)、大資料，指的是所涉及的數(shù)據(jù)量規(guī)模巨大到無法通過人工，在合理時間內(nèi)達(dá)到截取、管理、“大數(shù)據(jù)”在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)指的是這樣一種現(xiàn)象：互聯(lián)網(wǎng)公司在日常運(yùn)營中生成、累積的用戶網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)的規(guī)模是如此龐大，以至于不能用g或t來衡量。

中國的大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)：

具體來說，大數(shù)據(jù)具有4個基本特征：

一是數(shù)據(jù)體量巨大。百度資料表明，其新首頁導(dǎo)航每天需要提供的數(shù)據(jù)超過

1、5pb(1pb=1024tb)，這些數(shù)據(jù)如果打印出來將超過5千億張a4紙。有資料證實(shí)，到目前為止，人類生產(chǎn)的所有印刷材料的數(shù)據(jù)量僅為200pb。

演繹歷史僅需133天

二是數(shù)據(jù)類型多樣?，F(xiàn)在的數(shù)據(jù)類型不僅是文本形式，

更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數(shù)據(jù)，個性化數(shù)據(jù)占絕對多數(shù)。

三是處理速度快。

數(shù)據(jù)處理遵循“1秒定律”，可從各種類型的數(shù)據(jù)中快速獲得高價值的信息。四是價值密度低。以視頻為例，一小時的視頻，在不間斷的監(jiān)控過程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅只有一兩秒。

有用數(shù)據(jù)僅為3600分之一面臨大數(shù)據(jù)時代的到來，你準(zhǔn)備好了嗎?

大數(shù)據(jù)時代到來

最早提出“大數(shù)據(jù)”時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：“數(shù)據(jù)，已經(jīng)滲透到當(dāng)今每一個行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，成為重要的生產(chǎn)因素。人們對于海量數(shù)據(jù)的挖掘和運(yùn)用，預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長和消費(fèi)者盈余浪潮的到來。”

進(jìn)入20xx年，大數(shù)據(jù)(bigdata)一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，并命名與之相關(guān)的技術(shù)發(fā)展與創(chuàng)新。它已經(jīng)上過《紐約時報(bào)》《華爾街日報(bào)》的專欄封面，進(jìn)入美國白宮官方的網(wǎng)站的新聞，現(xiàn)身在國內(nèi)一些互聯(lián)網(wǎng)主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的國金證券、國泰君安、銀河證券等寫進(jìn)了投資推薦報(bào)告。

2、數(shù)據(jù)正在迅速膨脹并變大，它決定著企業(yè)的未來發(fā)展，雖然很多企業(yè)可能并沒有意識到數(shù)據(jù)爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多的意識到數(shù)據(jù)對企業(yè)的重要性。正如《紐約時報(bào)》20xx年2月的一篇專欄中所稱，“大數(shù)據(jù)”時代已經(jīng)降臨，在商業(yè)、經(jīng)濟(jì)及其他領(lǐng)域中，決策將日益基于數(shù)據(jù)和分析而作出，而并非基于經(jīng)驗(yàn)和直覺。哈佛大學(xué)社會學(xué)教授加里·金說：“這是一場革命，龐大的數(shù)據(jù)資源使得各個領(lǐng)域開始了量化進(jìn)程，無論學(xué)術(shù)界、商界還是政府，所有領(lǐng)域都將開始這種進(jìn)程?！?/p>

大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例：

1、醫(yī)療行業(yè)

在加拿大多倫多的一家醫(yī)院，針對早產(chǎn)嬰兒，每秒鐘有超過3000次的數(shù)據(jù)讀取。通過這些數(shù)據(jù)分析，醫(yī)院能夠提前知道哪些早產(chǎn)兒出現(xiàn)問題并且有針對性地采取措施，避免早產(chǎn)嬰兒夭折。

2、能源行業(yè)智能電網(wǎng)現(xiàn)在歐洲已經(jīng)做到了終端，也就是所謂的智能電表。在德國，為了鼓勵利用太陽能，會在家庭安裝太陽能，除了賣電給你，當(dāng)你的太陽能有多余電的時候還可以買回來。通過電網(wǎng)收集每隔五分鐘或十分鐘收集一次數(shù)據(jù)，收集來的這些數(shù)據(jù)可以用來預(yù)測客戶的用電習(xí)慣等，從而推斷出在未來2~3個月時間里，整個電網(wǎng)大概需要多少電。有了這個預(yù)測后，就可以向發(fā)電或者供電企業(yè)購買一定數(shù)量的電。因?yàn)殡娪悬c(diǎn)像期貨一樣，如果提前買就會比較便宜，買現(xiàn)貨就比較貴。通過這個預(yù)測后，可以降低采購成本。

3、通信行業(yè)

電信業(yè)者透過數(shù)以千萬計(jì)的客戶資料，能分析出多種使用者行為和趨勢，賣給需要的企業(yè)，這是全新的資料經(jīng)濟(jì)。中國移動通過大數(shù)據(jù)分析，對企業(yè)運(yùn)營的全業(yè)務(wù)進(jìn)行針對性的監(jiān)控、預(yù)警、跟蹤。系統(tǒng)在第一時間自動捕捉市場變化，再以最快捷的方式推送給指定負(fù)責(zé)人，使他在最短時間內(nèi)獲知市場行情，結(jié)合自己的經(jīng)歷，移動推出夜間流量包。

4、零售業(yè)

零售企業(yè)也監(jiān)控客戶的店內(nèi)走動情況以及與商品的互動。它們將這些數(shù)據(jù)與交易記錄相結(jié)合來展開分析，從而在銷售哪些商品、如何擺放貨品以及何時調(diào)整售價上給出意見，此類方法已經(jīng)幫助某領(lǐng)先零售企業(yè)減少了17%的存貨，同時在保持市場份額的前提下，增加了高利潤率自有品牌商品的比例。

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職責(zé)：

1、大數(shù)據(jù)日志分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，選型和開發(fā);

2、配合各業(yè)務(wù)給予數(shù)據(jù)支持，對產(chǎn)品和運(yùn)營數(shù)據(jù)總結(jié)和優(yōu)化;

3、處理用戶海量數(shù)據(jù)，提取、分析、歸納用戶屬性，行為等信息，完成分析結(jié)果;

4、發(fā)現(xiàn)并指出數(shù)據(jù)異常情況，分析數(shù)據(jù)合理性;

5、公司大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)平臺的運(yùn)維，保障數(shù)據(jù)平臺服務(wù)的穩(wěn)定性和可用性;

6、大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)平臺的監(jiān)控、資源管理、數(shù)據(jù)流管理;

7、基于數(shù)據(jù)分析的可預(yù)測的云平臺彈性擴(kuò)展解決方案。

任職要求：

1、日志分析數(shù)據(jù)系統(tǒng)實(shí)際經(jīng)驗(yàn);

2、3年以上互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，有使用hadoop/hive/spark分析海量數(shù)據(jù)的能力;

3、掌握 hadoop、flume，kafka、zookeeper、hbase、spark 的安裝與調(diào)試;

4、熟悉大數(shù)據(jù)周邊相關(guān)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和 nosql。

5、掌握 linux 操作系統(tǒng)的配置，管理及優(yōu)化，能夠獨(dú)立排查及解決操作系統(tǒng)層的各類問題;

6、有良好的溝通能力，具備出色的規(guī)劃、執(zhí)行力，強(qiáng)烈的責(zé)任感，以及優(yōu)秀的學(xué)習(xí)能力。

推薦大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)安全研究論文簡短六

既然說到大數(shù)據(jù)，就得先了解大數(shù)據(jù)地定義。什么是大數(shù)據(jù)。試想如果未來我們一個人擁有的電腦設(shè)備超過現(xiàn)在全球現(xiàn)在計(jì)算能力的總和，一個人產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量超過現(xiàn)在全球數(shù)據(jù)量的總和，甚至你的寵物小狗產(chǎn)生的信息量都超過現(xiàn)在全球數(shù)據(jù)量的總和，世界會發(fā)生什么呢?那么就先來看一些官方的網(wǎng)站給出的大數(shù)據(jù)的定義。

為導(dǎo)出對事業(yè)起作用的數(shù)據(jù)。對于大數(shù)據(jù)商務(wù)有目的性的定義：“利用大數(shù)據(jù)解決經(jīng)濟(jì)和社會的問題。提高業(yè)務(wù)附加的價值?；蛘呤侵г聵I(yè)”大數(shù)據(jù)不只指它的規(guī)模是多少，還有這些數(shù)據(jù)是由那些數(shù)據(jù)構(gòu)成的，還有可以怎樣利用大數(shù)據(jù)。由此是與到現(xiàn)在的系統(tǒng)是不同的。 用被賣出的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)管理工具或者是到現(xiàn)在為止處理數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序，來處理巨大困難的復(fù)雜數(shù)據(jù)集合，這樣的詞語。

再來看兩個中文的。

那么大數(shù)據(jù)到底是啥。其實(shí)就是很多數(shù)據(jù)。它是把很多信息用數(shù)據(jù)的方式儲存起來，然后不斷累積，一直到這些數(shù)據(jù)大的沒辦法用簡單進(jìn)行利用。大數(shù)據(jù)并不是很神奇的事情。就如同電影《永無止境》提出的問題：人類通常只使用了20%的大腦，如果剩余80%大腦潛能被激發(fā)出來，世界會變得怎樣?在企業(yè)、行業(yè)和國家的管理中，通常只有效使用了不到20%的數(shù)據(jù)(甚至更少)，如果剩余80%數(shù)據(jù)的價值激發(fā)起來，世界會變得怎么樣呢?特別是隨著海量數(shù)據(jù)的新摩爾定律，數(shù)據(jù)爆發(fā)式增長，然后數(shù)據(jù)又得到更有效應(yīng)用，世界會怎么樣呢?發(fā)揮想象去思考一下。

以前我們關(guān)注的都是交易系統(tǒng)和業(yè)務(wù)系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)倉庫去分析展現(xiàn)，其實(shí)終端，尤其是個人各種流水操作，例如購買物品清單，上網(wǎng)瀏覽歷史，照片，微博等也有，但是不關(guān)注，而大數(shù)據(jù)時代，更多的是關(guān)注這些大量的數(shù)據(jù)，期望分析這些數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)價值，因此大數(shù)據(jù)其實(shí)以前在系統(tǒng)，終端，個人等等都在產(chǎn)生，只是沒有加以利用而已，現(xiàn)在要分析這些數(shù)據(jù)從中發(fā)現(xiàn)價值。這才是大數(shù)據(jù)形成的原因和意義。數(shù)據(jù)再多，但如果被屏蔽或者沒有被使用，也是沒有價值的。中國的航班晚點(diǎn)非常多，相比之下美國航班準(zhǔn)點(diǎn)情況好很多。這其中，美國航空管制機(jī)構(gòu)一個的好做法發(fā)揮了積極的作用，說起來也非常簡單，就是美國會公布每個航空公司、每一班航空過去一年的晚點(diǎn)率和平均晚點(diǎn)時間，這樣客戶在購買機(jī)票的時候就很自然會選擇準(zhǔn)點(diǎn)率高的航班，從而通過市場手段牽引各航空公司努力提升準(zhǔn)點(diǎn)率。這個簡單的方法比任何管理手段都直接和有效。

先說一下這個打印的課本，它里面舉了兩個例子。對于福島核電站的事，以及對于便利店的優(yōu)勢，都是利用了大數(shù)據(jù)。比如說超市，要進(jìn)好多貨，然后有的買的人少可能就堆積，即使減價處理也不一定能賣得掉，從而造成虧損。那么便利店，就會根據(jù)平時周圍生活的人們來選擇性的進(jìn)貨。在上班族公寓附近就多進(jìn)快餐，在老年人或者中年人多一點(diǎn)的地方，就進(jìn)一些生活用品。對于福島核電站，如果將監(jiān)測核電站的信息及時收集，并且分析就可能發(fā)現(xiàn)它有問題，可能會泄露，進(jìn)而去解決問題避免損失。這就是預(yù)測未來可能發(fā)生的事故，這樣的話可以有效的避免。再比如說，天文學(xué)家們研究天體的運(yùn)動軌跡，發(fā)現(xiàn)更多的行星。將這些數(shù)據(jù)收集在一起就是大數(shù)據(jù)，對這些數(shù)據(jù)分析整理，就有可能計(jì)算出，未來某個行星可能會撞上地球。然后采取一些必要的措施，來將這種毀滅性的打擊消除。如何認(rèn)清現(xiàn)在呢?比如說在醫(yī)學(xué)上，通過醫(yī)療設(shè)備對細(xì)胞進(jìn)行觀察，并根據(jù)其他測試進(jìn)而推測出該細(xì)胞是不是癌細(xì)胞。如果把判斷的依據(jù)變成數(shù)據(jù)化，輸入到電腦中，并且再賦予她一定的學(xué)習(xí)能力，比如給他一個癌細(xì)胞，他會記住這些細(xì)胞的特征，久而久之，他的準(zhǔn)確度會越來越高。在醫(yī)學(xué)上的作用也會越快越明顯。這就是對他的應(yīng)用進(jìn)行簡單的了解。之后趙飛會更深入更仔細(xì)的講一下這方面的內(nèi)容。

那么，大數(shù)據(jù)對我們帶來的都是好的么。不是的。就比如剛剛那個醫(yī)學(xué)的例子。研究出的機(jī)器會讓診斷癌細(xì)胞的工作人員逝去工作。就像是80年代工廠逐漸自動化一樣，工人失業(yè)會

很嚴(yán)重。如果你是一匹馬，那么你肯定不喜歡工業(yè)革命。

接下來說一下大數(shù)據(jù)現(xiàn)在面臨的難題，就是如何利用好這些大數(shù)據(jù)，進(jìn)而為人們服務(wù)，造福我們。就個例子就拿lsst來說。他是一個廣域的天文望遠(yuǎn)鏡，是由多個國家參與研發(fā)，現(xiàn)在在智利的一個山上，20xx年開始動工，并在20xx年啟用查爾斯·西蒙尼和比爾·蓋茲分別捐贈20xx萬美金和1000萬美金給lsst計(jì)劃。lsst計(jì)劃至今仍尋求美國國家科學(xué)基金會能撥發(fā)將近4億美金的贊助費(fèi)。。它每三天可以拍攝整個天一次。到20xx年，它會搭載一個超級數(shù)碼相機(jī)，拍攝出的照片達(dá)到32億像素。這樣的照片需要1500塊高清電視屏才能展示出來。lsst的照相機(jī)每年要拍攝超過人員所能分析的超過20萬張影像。如果利用好了這些數(shù)據(jù)會是很大的一筆財(cái)富，但是目前還沒有一個很有效的解決方法。沒有那么多人力能去分析它，也沒有那樣的設(shè)備直接分析。所以這堆數(shù)據(jù)就是沒用的數(shù)據(jù)，沒有價值的。所以大數(shù)據(jù)是很有潛力的一門科學(xué)。接下來跟大家一起看一段ted的演講視頻。

演講人是肯尼斯-庫克耶《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》數(shù)據(jù)編輯，曾任職于《華爾街日報(bào)》(亞洲版)和《國際先驅(qū)論壇報(bào)》。他是美國外交關(guān)系協(xié)會成員，cnn、bbc和npr的定期商業(yè)和技術(shù)評論員之一。對大數(shù)據(jù)有很深的研究，聽一下他是如何評價大數(shù)據(jù)的?？赐赀@個演講之后，在有請趙飛帶來對大數(shù)據(jù)更深入的認(rèn)識。

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職責(zé)：

1. 負(fù)責(zé)公司數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)集市模型設(shè)計(jì)，優(yōu)化現(xiàn)有數(shù)據(jù)倉庫模型;

2. 參與數(shù)據(jù)倉庫支持工具設(shè)計(jì);

3. 參與數(shù)據(jù)倉庫需求定義;

4. 參與數(shù)據(jù)治理、元數(shù)據(jù)建設(shè)、優(yōu)化數(shù)據(jù)開發(fā)流程。

任職資格：

1. 計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)或相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷，數(shù)據(jù)挖掘/平臺和bi分析領(lǐng)域優(yōu)先;

2. 3年及以上數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)開發(fā)經(jīng)驗(yàn);

3. 熟悉hive,有hql使用經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;

4. 精通數(shù)據(jù)倉庫建模方法，對kimball維度建模理論有深入的了解;

5. 有實(shí)際數(shù)倉建設(shè)項(xiàng)目負(fù)責(zé)人經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;

6. 熟悉hadoop生態(tài)圈以及大數(shù)據(jù)環(huán)境的 olap 框架者優(yōu)先。

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職責(zé):

1、參與部門項(xiàng)目的售前工作，參與現(xiàn)場交流，深入挖掘用戶需求，編寫投標(biāo)方案，參與投標(biāo);

2、完成所負(fù)責(zé)項(xiàng)目的需求規(guī)格說明書的編寫，并向項(xiàng)目組開發(fā)人員和測試人員講解需求，如需求發(fā)生變化及時調(diào)整需求。

3、完成所負(fù)責(zé)項(xiàng)目的概要設(shè)計(jì)，并解決項(xiàng)目進(jìn)展過程中的需求與設(shè)計(jì)問題;

4、可承擔(dān)部分項(xiàng)目經(jīng)理的職責(zé)，組織相關(guān)資源對項(xiàng)目工作進(jìn)行計(jì)劃/控制/調(diào)整;

崗位要求:

1.本科以上，計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)，5年以上相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn);

2.有較強(qiáng)的業(yè)務(wù)理解能力和領(lǐng)域建模能力，良好的模型抽象能力、溝通能力和技術(shù)文檔撰寫能力;

3.從事系統(tǒng)分析工作兩年以上，具有較強(qiáng)的系統(tǒng)架構(gòu)和框架設(shè)計(jì)能力，有較強(qiáng)的軟件設(shè)計(jì)能力;

4.了解將j2se架構(gòu);了解微服務(wù)框架，了解可視化相關(guān)的技術(shù)，了解大數(shù)據(jù)相關(guān)的技術(shù)，了解gis相關(guān)的的技術(shù)，了解各種數(shù)據(jù)交換技術(shù)和系統(tǒng)。

5.了解oracle、sql server數(shù)據(jù)庫的操作和編程;

6.有良好的溝通能力、團(tuán)隊(duì)合作能力，高度的責(zé)任感和工作壓力承受能力.

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職責(zé):

1、商業(yè)嗅覺靈敏同時善于溝通，能夠深入了解業(yè)務(wù)挖掘業(yè)務(wù)問題和痛點(diǎn)，通過商業(yè)分析為公司運(yùn)營決策、產(chǎn)品規(guī)劃、運(yùn)營規(guī)劃提供數(shù)據(jù)支持;

2、針對運(yùn)營問題進(jìn)行深度診斷，發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)運(yùn)營問題與機(jī)會點(diǎn)，輔助制定運(yùn)營策略，提升運(yùn)營效率;

3、通過大數(shù)據(jù)挖掘用戶群體行為和屬性特征，發(fā)掘用戶價值;

4、整合運(yùn)營數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用需求，設(shè)計(jì)運(yùn)營相關(guān)數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

任職資格:

1、3年以上數(shù)據(jù)分析工作經(jīng)歷，統(tǒng)計(jì)、數(shù)學(xué)、信息技術(shù)、生物統(tǒng)計(jì)、金融工程本科以上學(xué)歷;

2、良好的商業(yè)邏輯分析能力，敏銳的商業(yè)嗅覺， 具備零售行業(yè)分析經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;

3、豐富的項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn)，有豐富的跨團(tuán)隊(duì)、部門的項(xiàng)目資源整合能力;

4、熟悉數(shù)據(jù)庫技術(shù)，豐富的數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)，熟練運(yùn)用各種數(shù)據(jù)軟件及工具。