En la nueva era, ¿cómo utilizar big data para convertirse en talentos indispensables?
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En la nueva era, cuando se trata de big data, creo que mucha gente está familiarizada con él. De hecho, big data ha entrado silenciosamente en nuestras vidas y también es una dirección importante para el desarrollo futuro de Internet.
Entonces, en la nueva era, ¿qué requisitos tiene el big data para los talentos? ¿Cómo utilizar big data para convertirse en un talento poco común en la nueva era? Analicémoslo en detalle a continuación:
Como todos sabemos, lo que más falta en el mercado chino son talentos para el desarrollo de big data compuestos. Creo que en la nueva era, si quieres convertirte en un talento de big data, debes partir de los siguientes aspectos:
1.
El big data es naturalmente inseparable del talento. Para convertirse en un talento indispensable para big data, debe tener habilidades relevantes en big data. Como todos sabemos, el big data impone mayores exigencias a las capacidades de los talentos. Los talentos de big data con capacidades técnicas deben tener experiencia técnica en Java, desarrollo de big data, arquitectura de big data e ingeniería de desarrollo de software. y utilizará herramientas de análisis de big data para comprender los modelos estadísticos. Conocimientos relevantes; hasta cierto punto, debes dominar un lenguaje de programación de propósito general como Python, especialmente cuando se trata de programación. No hay big data sin dominar un lenguaje de programación.
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2. Los talentos de big data requieren un fuerte aprendizaje interdisciplinario.
Con la penetración de big data en diversas industrias, los profesionales de big data a menudo desempeñan múltiples funciones y necesitan dominar tanto la tecnología de datos como el conocimiento empresarial. Un buen talento de big data debe tener sólidas capacidades de análisis y minería de datos. Los analistas que puedan realizar análisis de datos comerciales y comprender el aprendizaje automático y el desarrollo de ingeniería son científicos de datos.
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3. Los talentos del big data deben persistir.
Dominar cualquier tecnología no se logra de la noche a la mañana, y el big data ciertamente no es una excepción. Los talentos de Big Data han planteado mayores exigencias a las personas. No solo necesitan dominar lenguajes de programación relevantes, sino que también deben dominar las capacidades de análisis de datos. Esto requiere que mejoremos integralmente nuestro nivel de negocio de Big Data y debemos persistir en el aprendizaje. Sólo con conocimiento de big data podemos contribuir a la industria de big data.
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4. La capacidad de persistir en el aprendizaje
Los talentos de Big Data deben tener fuertes habilidades de comunicación y coordinación, habilidades de aprendizaje y promoción, ser buenos en la ejecución y el seguimiento, y tener una sólida capacidad de aprendizaje. sentido de organización y sentido de responsabilidad También requiere un fuerte pensamiento lógico y habilidades inductivas y deductivas para ayudar a comprender el negocio y aprender rápidamente modelos de negocio y ecología en nuevos campos.
5. La mentalidad es muy importante
A la hora de aprender big data, debes tener una buena mentalidad. El aprendizaje de big data es un producto interno aburrido. Si quieres estudiar con éxito, tu mentalidad es extremadamente importante. No puedes aprender todas las cosas a la vez.
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Resumen: En la nueva era, los talentos de big data se han convertido en talentos indispensables en el mercado y big data ha entrado silenciosamente en muchas industrias. Pero el aprendizaje de big data no se logra de la noche a la mañana. Requiere planificación, aprendizaje planificado y la capacidad de persistir en el aprendizaje. Sólo así podremos convertirnos en un talento excepcional en big data en la nueva era...
Big data es una de mis principales direcciones de investigación. También soy estudiante de posgrado en big data y aprendizaje automático. Responderé a esta pregunta.
En primer lugar, en la era del big data, el big data creará un enorme campo de valor nuevo en el futuro, y el núcleo de este campo es una serie de vínculos que rodean el valor de los datos. A juzgar por la cadena industrial inicial formada en el campo de big data, implica recopilación de datos, clasificación de datos, almacenamiento de datos, seguridad de datos, análisis de datos y citación de datos. El análisis de datos es actualmente una de las aplicaciones más comunes. Por lo tanto, si desea utilizar big data para convertirse en un talento indispensable, debe comenzar con la cadena de la industria de big data.
Para los estudiantes universitarios que aún no han ingresado al lugar de trabajo, dominar la tecnología de big data correspondiente basada en su propia estructura de conocimiento puede mejorar su competitividad en el lugar de trabajo hasta cierto punto. Por ejemplo, los estudiantes con una base en matemáticas pueden considerar aprender tecnología de análisis de big data. En el futuro, para un gran número de profesionales el análisis de datos formará parte de su trabajo diario. Para los estudiantes con sólidas habilidades prácticas, pueden considerar aprender tecnologías relacionadas con la operación y el mantenimiento de big data, incluida la recopilación de datos y la implementación de plataformas de big data. A medida que big data comience a implementarse gradualmente en las industrias tradicionales, aparecerá una gran cantidad de talentos en puestos como análisis de big data, operación y mantenimiento de big data y desarrollo de big data.
En el lugar de trabajo actual, si quieres convertirte en un talento indispensable a través del big data, debes partir de tres aspectos. Uno es dominar la tecnología de big data, el segundo es integrar la tecnología de big data con la industria y el tercero es la capacidad de crear un flujo de valor estable a través de la tecnología de big data.
El aprendizaje de la tecnología de big data debe basarse en su propia estructura de conocimiento. Los profesionales pueden empezar a aprender con herramientas de análisis de big data. Las rutas básicas de aprendizaje son Excel, herramientas de BI, bases de datos y programación en Python. Hay muchas formas diferentes de combinar big data e industria. En la actualidad, el análisis de big data de escenarios es una aplicación relativamente común. Si desea crear valor a través de la tecnología de big data, un punto de partida importante es tomar sus propias decisiones a través de big data. Big data no es el propósito, el propósito es tomar tus propias decisiones a través de big data. Los big data se utilizan para puestos humanos, por un lado, y para agentes, por otro. En el futuro, el espacio de aplicación de los agentes será muy amplio.
He estado haciendo Taobao y Tmall antes, pero no lo haré este año. En mi opinión, Big Data es un poco como el personal comercial de Taobao. Le proporcionará diversos datos de la industria, pero ahora esta dimensión de datos debería ser más rica. Por ejemplo, la tasa de conversión de pares en esta industria, la tasa de conversión de ciertas industrias, los visitantes que ingresan a la tienda, etc. Puedes verlo en la plataforma de comercio electrónico, lo que antes no era posible.
Ahora, con el desarrollo de la tecnología digital y la dificultad de recopilar comentarios de los consumidores en la industria física, ha surgido el concepto de big data. Por ejemplo, el problema que enfrentan muchas industrias ahora es que a los consumidores no les gustan los productos que diseñaron y no pueden venderlos. Sí, si tiene big data, sabrá la proporción de clientes masculinos y femeninos, la distribución por edades, el rango de precios de los productos que le gustan, etc. , para que los productos que diseñes puedan ser más precisos.
De hecho, en mi opinión, convertirse en un maestro de las operaciones digitales puede convertirse en un talento indispensable.
En mi opinión, big data es "1+1=N".
¿Cómo decirlo, por ejemplo, cuál es la tasa de conversión de big data en su industria y cuál es la tasa de conversión de su entidad? Espera, si quieres convertirte en un talento indispensable, debes utilizar estos datos para comprender dónde radican los problemas actuales de nuestra empresa. ¿Qué factores estimulan la capacidad de hacer esto, como por ejemplo, cuánto aumentó la facturación de su tienda esta semana? Estos son los datos que usted puede proporcionar, pero ¿por qué se cargan los datos pero no se los proporcionan? Tienes que analizar por ti mismo si se debe a términos solares o si has realizado alguna actividad, y hacer planes para la próxima semana en función de los datos existentes.
Los datos te dan "1+1=N". Todo lo que tienes que hacer es reflejar estos datos en objetos físicos, analizarlos y elaborar el próximo plan operativo de la empresa.
Por ejemplo, los datos ahora dan 1+1=3, entonces ¿por qué es 3 en lugar de 2 o 1 o incluso 0? ¿Qué estimula el crecimiento de estos datos? ¿Es porque los has optimizado en ciertos aspectos o es por términos solares, etc. y cómo organizar el siguiente paso, etc. , es decir, cada paso que dé puede reflejarse en los datos, y puede analizar los datos y hacer arreglos para el siguiente paso.
Vale, eso es todo. Me temo que lo que dije fue demasiado detallado, inexacto y engañoso.
Para una empresa, el big data puede ampliar los canales de venta de productos y mejorar la calidad del servicio. Es útil para obtener tendencias del mercado y comprender y analizar las necesidades y experiencias de los usuarios.
¿Cómo funciona el big data? Lo más importante es tener los talentos correspondientes para analizar y organizar.
Los macrodatos pueden aclarar la situación de la industria y están respaldados por hechos. A través de los datos, se pueden comprender las últimas tendencias de la industria. Sobre la base del análisis de datos, el ajuste oportuno de los planes es beneficioso para el desarrollo de la empresa.
¿Qué es lo más importante del trabajo con big data?
1. Recopilación de datos cuidadosa y precisa;
2. Tanto lógica como aplicable;
3. La planificación de las etiquetas de datos es práctica (pragmática); /p>
4. Tener capacidades de pensamiento empresarial verticales;
5. Ser capaz de lograr un marco de escalabilidad más sólido.
En resumen, el valor más importante del big data comercial es la lógica y la escalabilidad, que también pueden garantizar que sea más competitivo en la práctica. Finalmente, es el apoyo al pragmatismo y la capacidad de pensamiento.
Cualquier profesión en cualquier época necesita hacer frente a la competencia, por lo que el valor que podemos generar determina el grado de exigencia. Si quieres ser esa persona indispensable, no sólo debes ser capaz, ¡sino también tener una actitud pragmática!
Gracias Wukong por invitarme a responder.
El mundo actual es una era de rápido desarrollo tecnológico y una era de big data. La competencia también es feroz. Si quieres convertirte en un talento indispensable en big data, debes asegurarte de que tus conocimientos profesionales sean excelentes. Este es un trabajo basado en habilidades y los débiles serán eliminados. ¡Solo los fuertes sobrevivirán!
El big data puede ampliar los canales de venta de productos y mejorar la calidad del servicio. Es útil para obtener tendencias del mercado y comprender y analizar las necesidades y experiencias de los usuarios.
¿Cómo funciona el big data? Lo más importante es tener los talentos correspondientes para analizar y organizar.
Los macrodatos pueden aclarar la situación de la industria y están respaldados por hechos. A través de los datos, se pueden comprender las últimas tendencias de la industria. Según el análisis de datos, el ajuste oportuno de los planes es beneficioso para el desarrollo de la empresa.