大数据工作经验
一、大数据工作经验
大数据工作经验
大数据作为当今信息技术领域的热门话题之一，已经成为许多公司在业务运营和决策制定中不可或缺的重要组成部分。随着数据量的急剧增加，大数据工程师的需求也与日俱增。那么，如何积累和提升自己的大数据工作经验，成为许多从业者关注的重要议题。
了解大数据行业发展趋势
首先，作为一名有志于从事大数据行业的专业人士，了解行业的发展趋势是至关重要的。大数据技术日新月异，不断涌现出新的技术和工具，而只有掌握最新的技术趋势和发展动态，才能在激烈的竞争中立于不败之地。
参与实际项目
其次，积累大数据工作经验最有效的方式莫过于参与实际项目。通过参与公司内部的大数据项目或者自主开发的项目，可以从中学习到实际操作的技能和经验，同时也能在实践中发现和解决问题，不断提升自身的能力和水平。
持续学习与自我提升
除了项目经验，持续学习和自我提升也是非常重要的。大数据技术更新迭代快，作为一名大数据从业者，应当保持学习的状态，不断充实自己的知识体系，掌握最新的技术和算法，以应对不断变化的市场需求。
参加行业活动与交流
参加行业内的活动和交流也是积累大数据工作经验的有效途径。通过参加大数据行业的论坛、研讨会或者培训课程，可以结识更多同行，了解业界最新的动态和趋势，拓展自己的人脉和视野，为未来的职业发展打下坚实的基础。
深入研究专业领域
在提升大数据工作经验的过程中，深入研究自己的专业领域也是至关重要的。无论是数据挖掘、机器学习还是人工智能，在这些领域的深入研究能够帮助我们更好地理解数据背后的规律和价值，提升自己的专业能力和竞争力。
注重实际操作和问题解决能力
大数据工作不仅需要理论知识的支撑，更需要实际操作和问题解决能力。在实际工作中，遇到各种各样的数据挖掘和分析问题是很常见的，只有具备扎实的数据处理和问题解决能力，才能胜任复杂的工作任务。
不断反思与总结经验
在积累大数据工作经验的过程中，不断反思和总结自身的经验也是非常重要的。通过及时总结工作中的经验教训，发现问题的根源，并不断改进和提升工作方法，才能不断进步，不断成长。
与同事合作与分享
最后，与同事的合作和分享也是提升大数据工作经验的重要途径。在团队合作中，可以学习到不同人的经验和见解，共同解决问题，达到事半功倍的效果；同时，也可以将自己的经验和思考跟团队成员分享，促进团队整体的成长和发展。
在大数据行业这个竞争激烈的领域，要想拥有优秀的大数据工作经验，需要不断学习、实践、总结和分享。只有不断提升自身的能力和水平，才能在激烈的竞争中脱颖而出，实现自己的职业目标与梦想。
二、四大工作经验什么意思？
不知道你的“四大”前后文是什么？
就高校毕业生来说，四大工作经验一般指是否在著名的四个会计师事务所工作过：普华永道(PWC)、德勤(DTT)、毕马威(KPMG)、安永(EY)
三、有工作经验对考研复试影响大吗？
1、往届生考研没有工作经验在复试时候没有影响。
2、不管是应届毕业生还是往届毕业生，复试的试题是一样的。3、大部分专业和工作经验没有直接关系，所以应届毕业生可以报考，往届毕业生没有工作经验也可以报考。录取还是看初试和复试成绩。四、10086大数据是什么数据？
10086大数据也就是“移动大数据”，是依附于“中国移动”海量的用户群体的大数据，包含中国移动的用户上网行为数据，用户的通话行为数据，用户的通信行为数据，用户的基本特征分析，用户的消费行为分析，用户的地理位置，终端信息，兴趣偏好，生活行为轨迹等数据的存储与分析。
“移动大数据”不光可以实时精准数据抓取，还可以建立完整的用户画像，为精准的用户数据贴上行业标签。比如实时抓取的精准数据还筛选如：地域地区，性别，年龄段，终端信息，网站访问次数，400/固话通话时长等维度。如用户近期经常访问装修相关的网站进行访问浏览，或者使用下载装修相关的app，拨打和接听装修的相关400/固话进行咨询，就会被贴上装修行业精准标签，其他行业以此类推。
五、大切诺基轮毂数据？
大切诺基的轮毂数据如下：
大切诺基采用的轮胎型号规格为295/45R20，汽车的轮胎胎宽为295mm，胎厚为133mm，扁平率为45%，汽车前后轮胎的规格是一样的，轮毂采用的是美国惯用的大尺寸电镀轮毂。
六、数据大模型概念？
数据大模型是指在大数据环境下，对数据进行建模和分析的一种方法。它可以处理海量的数据，从中提取出有价值的信息和知识，帮助企业做出更准确的决策。
数据大模型通常采用分布式计算和存储技术，能够快速处理数据，并且具有高可扩展性和高性能。它是大数据时代的重要工具，对于企业的发展和竞争力提升具有重要意义。
七、大信饲料招聘销售的工作经验及待遇？
不知道这个公司的情况 但是一般饲料业务员的薪资两千多另外有提成 总的三千到五千不等
八、cpa零工作经验能进四大吗？
有注册会计师证书但是零经验可以有机会进四大。
但是进入四大注册会计师事务所不是那么简单，还要通过其比较严格的面试，如果你面试成功了，就可以进四大，当然如果你通过注册会计师考试但是面试经验不足不能进四大的话，可以进企业会计或事务所会计或内部审计。九、千川数据大屏看什么数据？
千川数据大屏可以看到公司内部的各项数据，包括销售额、客户数量、员工绩效、产品研发进度等等。因为这些数据对公司的经营和发展非常关键，通过数据大屏可以更直观、更全面地了解公司的运营情况。此外，数据大屏还可以将数据进行可视化处理，使得数据呈现更加生动、易于理解。
十、数据分析工作经验的职场人可以找什么类型的工作?
以前我们说转入的情况很多，但是没人说转出的（因为转入可以卖课啊喂）
所以今天公平公正公开的谈一谈转出的事情，如果只有转入没有转出，那就是个完美的好岗位了，但我个人认为，数分遇到的矛盾是岗位普遍矛盾，如果像财务那样出现了大数据的降维打击，反而是无法克服矛盾了。
所以打算从下面三个方面往下谈
一、数据分析师的缺点是什么？
岗位缺点的存在会埋下雷，包括你学会了数据分析技能，工作会偏数据分析，长久下去也会埋雷
目前数分岗主要的缺点是：
数据流通效率低，大部分人仍然有很多时间花在数据提取和口径梳理上。
导致这些缺点的原因是：
1.数据产品还不够智能，类似神策提供的那种智能化分析软件，还有提升的空间，而大多数公司自己的bi软件甚至连那种水平也达不到
2.数据使用没有规范化，尤其是以运营驱动的公司，对数据的使用过于随意，数据管理者无法推行有效的规范，来规定什么数据该怎么取，团队应该在数仓上如何优化，整个团队都为业务需求服务，导致没办法长期开展数据建设和数据智能的项目
3.互联网整体对数据的使用还需要提升认知，非互联网更不用说。统计知识和分析思路是有必要推广到大众的，连相关性，正态分布等知识点都未能拉起共识，再深入去做分析会遇到【对方无法理解的情况】，算法工程师则不同，炼丹不管你怎么炼的，吃了长寿就是好单（而且测试效果可以工程化）。数据分析师更像是药房抓药的，抓出来是八角还是桂皮一看便知，现在你说你要加一味砒霜，人家不敢吃，你说要加一个甘草，人家没听过，这药就卖不出去，人家会觉得【你水平有问题】
这些缺点会导致什么
数据分析的成长会受制约，一到三年的黄金期如果沉迷取数，后续再想成长就困难。三到五年很多时间用来应付业务方，见不到更好的解决方案，升管理就困难，升了管理后无法提供系统的解决方案（包括数仓建设，报表效率，数据智能，目标绩效预算等测算方案，业务需求管理，数据挖掘，团队成长等），后面就更难做。
当然上述情况是大部分岗位都存在的
这些缺点是否有修正和优化的可能
我个人觉得，数据产品的问题本质上还是成本的问题。中小企业的数据产品解决方案可以通过云服务来进行优化，如果创业的源头可以开水放闸，大量的使用方会推进云服务的建设，反推动数据智能解决方案的优化
而大公司由于数据安全，ROI等问题偏向于自己搭建，这就只能期待架构师和产品的进步，才能进一步提高数据使用效率，但也会减少数据分析师的需求，加强对其他部门的数据分析能力的要求。
但这里的问题就是，数据部门必须尝试提升自己的价值，如果没有足够的价值，公司不会请更贵的数据团队来解决问题。所以我到现在会觉得，一个能整合算法，数据仓库，数据平台，商业经营战略分析的商业智能部门，才是推进数据工程化建设比较好的解决思路。单一的部门支撑不起价值，如果职能分散，公司更会容易在数据竞争中落败。这就对未来高层管理者提出要求，要找到在计算机科学，数据科学和商业上都交叉的人才。
第二个问题是中层管理能力问题，第三个问题是社会教育问题，整体感觉下来是个无法短时间解决的问题，也就是未来十年，数据分析师仍然面临这些挑战：没办法摆脱繁重的取数工作
二、数据分析师什么情况会转出去，转去哪？
个人遇到的情况来说，转入数据分析的岗位主要是财务测试和运营，仔细想下来，这不仅是经验的结果，也是有逻辑的。
对于财务来说，能接触到财务数字，但没办法更进一步的进行业务分析；
对测试来说能接触到产品改造，但是在技术上没有话语权又偏离业务；
对运营来说有办法去做大型的活动，思考方案，但是没有更精细化运营的技术
这三类部门的同学都会有人去提升数据分析能力，或者直接转成数据分析师。主要学习的就是数据库和统计学。
对于数据分析师来说，难点在于我们会的技术，其他岗位也是需要的，但是其他岗位并不能提供这么高的工资。所以既需要这个技术，又能提供更高工资的方向，一般在算法部门或者数据科学方向，少部分人会转去做产品或者运营负责人（主要是争夺话语权，工资上没有太多提升），但很少考虑转为基础运营，因为双方都是重复性工作。
所以这就导致了我入行5年以来，大部分做数据分析的同学，现在大部分还是做相关岗位。和同公司的财务部门或者审计部门，可能会有不到20%的比例考虑流转，主要考虑的方向就是数据分析或者运营；测试主要考虑的方向是数据分析和产品，其实比例也不多，就和大学转专业一样。
对于现在的互联网职场人来说，还是在数据分析领域内卷，少部分卷不过的选择去国企，要不搓模型，要不做数仓，国企是不需要考虑终端消费者的，互联网是求着用户用产品，国企是反过来，商业模式完全不一样
三、数据分析职场人应该做什么准备
以下内容仅为个人想法
1.数据工程化的相关知识
有相当一部分分析师是统计学或者经管类专业出身，或者就算你是计算机科学，在长期的业务需求下可能也不太熟悉比如数据仓库，产品，云架构等知识。假如未来的趋势是大数据的使用朝非互联网企业迁移，那么像制造业更偏重数据工程的建设，就需要熟悉这些知识点
2.商业知识补齐
这些知识可能包括一部分财务知识，一部分管理知识。通常站在管理者的角度看的最多的是不同商业模式的投入产出，规划资源配置。但对于更多分析师来说，他们面对的是商业模式下具体的项目，对于公司到底怎么赚钱，怎么花钱，怎么经营管理，一概不知，这个也是要补齐的点。
3.假如有机会，还是卷一卷数据科学吧
对于毕业生来说，我都劝他们在学有余力的情况下，一定要继续学数据科学，不要沉浸在各种商业分析以及和业务方沟通的场景里。上面所说那些缺点总有一天会不断进步解决的，如果数据工程能做得很好，下一步要依赖的就是数据科学产生大量的价值，来取代我们这些常规的重复性的简单的数据分析工作。
但这是后话了，至少已经不属于我这一代了
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