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Post by joyutsrfn7785 on May 20, 2024 4:52:38 GMT
助于识别客户的需求面向系统的任务需要信息分析和数据模型的创建。 通过 的教育计划探索数据科学的无限可能。不要错过 立即注册并开始您的职业之旅 的数据实践涉及多个领域数据科学商业智能数据质量大数据业务分析 。我们请首席开发人员 解释它们之间的区别以及每个方向的专家执行哪些任务。 大数据 大数据工程师开发用于信息处理和分析的分布式软件解决方案。为此他们使用大数据技术保证大数据专家在最多样化的软件开发领域不断发展和满足需求。 数据中的 的系统工程师将新功能集成到已实施的项目中配置和自动化发布周期设计和创建数据平台。值得注意的是 比利时手机号码 数据中的 与 不同除了标准云之外还有 与 和迁移配合使用。 数据科学 数据科学专家设计数学模型和算法允许从数据中获取业务洞察并自动化认知业务流程。这些项目使用经典的机器学习方法以及神经网络和强化学习。 数据质量 数据质量工程。 中相对较新但非常有前途的方向。这项工作的机制接近于自动化测试。 数据测试人员 的任务列表包括检查信息是否符合业务要求和某些质量指标以及是否易于使用。数据质量工程师还在处理的各个级别和阶段构建自动数据检查流程。 商业智能 工程师帮助客户构建一个可以分析关键业务参数和 的系统。该过程由三个部分组成。 (提取转换加载 建立从众多来源收集信息清理信息并将其转换为某种所需格式的过程。 仓储 分析数据存储的组织。 报告 准备可视化并以图表的形式呈现表格数据。 商业分析 分析师的任务可以是面向业务或系统的并且根据项目的规模和具体情况而有所不同。面向业务的任务有助于识别客户的需求面向系统的任务需要信息分析和数据模型的创建。 通过 的教育计划探索数据科学的无限可能。
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