python岗位背景？

一、python岗位背景？

python这一岗位背景的由来：Python即计算机编程语言。由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。

Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。2021年10月，语言流行指数的编译器Tiobe将Python加冕为最受欢迎的编程语言，20年来首次将其置于Java、C和JavaScript之上。

二、大数据岗位分类？

1 大数据岗位主要分为以下几类：- 大数据工程师：负责数据采集、存储、处理、分析等技术实现；- 大数据开发工程师：负责大数据平台的开发和维护；- 大数据架构师：负责设计和指导大数据平台的整体架构；- 大数据分析师：负责对大数据进行分析和挖掘，为决策提供支持；- 数据科学家：负责深入分析和研究数据，提出解决方案和预测模型。2 这些岗位分类是根据大数据行业的需求和任务来分的，每个岗位都有不同的职责和技能要求。3 如果想成为大数据从业人员，可以根据自身兴趣和职业规划选择相应的岗位，同时也需要不断学习和提升自己的技能。

三、有会计和数据分析背景，但不想做纯数据岗位，有什么工作可以结合两个的吗?

谢邀！

我想我现在的岗位或许是这两者的结合，也就BI，那么问题来了，BI到底是个啥？需要哪些技能？

听我娓娓道来～

BI是个啥

百度上关于这个岗位的介绍是这样：

BI（BusinessIntelligence）即商业智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。

最起初这个岗位是外企比较多，目前国内很多公司也专门开设这个岗位，大多放在数据部门架构中，简而言之，BI是更偏分析决策的岗位，主要输出是基于数据提炼出对业务有帮助的决策，帮助企业管理者对各项问题做出判断和决定～

如果这样说还不太清楚，那可以更直白的理解为数据分析报告输出机器（真够无情的解释！）

BI需要哪些技能

基于BI岗位的职责，那BI岗位需要掌握哪些技能呢？报告整理输出一定是必备的，但更重要的是基于数据提炼出分析报告的能力，具体可以从以下几点着手：

1.数据能力

BI可以翻译为数据分析或者商业分析，所以最基本的数据能力还是要具备，包含常见的EXCEL技能、mysql，进阶的就是python能力了。这部分的提升和学习可以参考我的另一个回答

如何快速成为数据分析师？

2.报告输出能力

有了数据和图表，需要把数据通过分析报告提炼，总结出能赋能业务的决策，这才是做为一个BI岗位最重要的工作。这方面快速上手的诀窍就是“模仿”，参考各行业优秀的报告，复用到自己公司的具体业务分析，先通过模仿掌握分析逻辑和技能，再慢慢形成有自己特点的分析报告，更好的磨合业务，这样出具的报告就是最优质的。

关于行业报告资源的参考指路，以下都是我常用的报告资源，涵盖了各行业最新的分析报告，内容齐全，大家别忘了收藏备用～

万一哪天老板让你整个行业分析报告呢（坏笑）

（1）艾瑞网

比较权威的资讯网站，收录有各行业最新的调研和分析报告，但缺点是报告原文档基本都要收费，免费只能预览。

（2）互联网资讯网199IT

艾瑞网收录以国内报告为主，互联网资讯网聚焦互联网行业，报告覆盖互联网国内外各大机构报告，对互联网行业分析者来说更全，报告大部分也许收费获取

（3）镝数聚

这个主要收录的是个网站的报告合集，包含数据图表和报告文档，大部分免费，收费报告也比较便宜，打工人必备

（4）公众号：行业报告文库

会每天更新各行业最新报告，文章内可免费查看报告内容，加入星球可以下载报告原文档，内容很全。这个也算是我发现的宝藏公众号了，公众号还在成长阶段，目前加入星球也很便宜，领优惠券后一杯奶茶钱就可以用一年，真香～大家抓紧上车，后面估计会提门槛，附上公众号和星球入口，需要自取～

以上就是常用的报告资源啦，欢迎小伙伴补充，好东西一起用呀～

四、大数据从事哪些岗位？

大数据相关的工作职位有数据科学家、数据分析师、大数据工程师、数据库管理员等。

1、数据科学家：数据科学家拥有数学、统计、编程等技能，负责使用大数据、算法、深度学习等技术解决实际问题，为企业提供数据支持、帮助企业提高运营效率、提升销售额等。

2、数据分析师：数据分析师可以使用多种数据分析工具对数据进行分析，提取有用的信息，帮助企业深入了解客户，提高运营效率、提升销售额等，及时发现其营销数据中的潜在价值，为公司制定有效的营销策略提供支持。

3、大数据工程师：大数据工程师会灵活运用像Hadoop、Spark等工具，对复杂的大数据进行分析筛选，开发分析运算模型，构建数据中心、做系统设计，构建安全有效的企业内部大数据分析平台。

4、数据库管理员：数据库管理员有着丰富的数据管理经验，可以维护和操作数据库，收集数据，解决数据存储和访问的问题，及时发现数据中的bug，定期更新保证数据的正确性。

以上就是大数据职位的详细情况，此外，随着数据科学的发展，人们还在开发新的大数据技术，比如机器学习、自然语言处理、图像处理等，也会提出新的职位要求，为企业带来更多的数据分析能力。

五、大数据哪个岗位最好？

比较好的就业方向包含：数据分析师、数据挖掘工程师、机器学习工程师、算法工程师、数据科学家、大数据开发工程师、大数据架构工程师、大数据运维工程师、数据可视化工程师、数据采集工程师、数据库管理员等。按照技术点划分为以下三大类：就业方向一：

离线数据工程师、数据仓库工程师、ETL工程师、数据采集工程师、数据支持工程师、BI商业分析师、数据可视化工程师、Hadoop工程师、Spark工程师。

需要掌握的技术点：

Java、MySQL、Maven、Git、OpenResty、Linux、Shell、HDFS、YARN、Zookeeper、MapReduce、Scala、Python、SparkCore、Hive、SparkSQL、Presto、Sqoop、Datax、Flume、CDH、数仓架构、维度建模、Superset、Azkaban.Airflow等。

就业方向二：

实时工程师、Flink工程师、实时数据仓库工程师、实时ETL工程师、Spark工程师。

需要掌握的技术点：

Kafka.Structured streaming、 ticcIarchRedis nHouse、HBase、Phoenix、Elasticsearch、Redis。

就业方向三：

数据服务工程师、离线数据仓库开发工程师、BI商业分析师、实时数据仓库工程师、实时监控系统工程师、ETL工程师、数据可视化工程师、数据治理工程师、高级数据开发工程师、推荐工程、数据平台工程师。

需要掌握的技术点：

数据采集与监控平台、准实时数据仓库、用户画像、推荐系统、基于Flink的实时数据仓库、元数据管理与数据治理。

在上述方向中，以Hadoop开发工程师为例，该岗位的月薪最低在8000元左右，如果有2-3年工作经验，月薪将高达30-50万元左右。

六、wind数据什么背景？

Wind是金融数据和分析工具服务商，资讯是中国大陆金融数据、信息和软件服务企业，总部位于上海陆家嘴金融中心。在国内市场，Wind资讯的客户包括超过90%的中国证券公司、基金管理公司、保险公司、银行和投资公司等金融企业；在国际市场，已经被中国证监会批准的合格境外机构投资者（QFII）中75%的机构是Wind资讯的客户。同时国内多数知名的金融学术研究机构和权威的监管机构也是其客户，大量中英文媒体、研究报告、学术论文等经常引用Wind资讯提供的数据。

七、数据产生的背景？

大数据产生的背景：

1、随着物联网、社交网络、云计算等技术不断融入我们的生活以及现有的计算能力、存储空间、网络带宽的高速发展，人类积累的数据在互联网、通信、金融、商业、医疗等诸多领域不断地增长和累积。

2、互联网搜索引擎支持的数十亿次web搜索每天处理数万TB字节数据。全世界通信网的主干网上一天就有万TB字节数据在传输。现代医疗行业如医院、药店等也都每天产生庞大的数据量如医疗记录、病人资料、医疗图像等。数据的量级不断升级、应用的不断深入和大数据不可忽视的价值让我们不得不探索如何才能让我们更好的受益于这些数据。

3、大数据是一次对国家宏观调控、商业战略决策、服务业务和管理方式以及每个人的生活都具有重大影响的一次数据技术革命。大数据的应用与推广将给市场带来千万亿美元收益的机遇，称为数据带来的又一次工业革命。

4、随着高速发展的信息技术，不断扩张的数据库容量，互联网作为信息传播和再生的平台，“信息泛滥”、“数据爆炸”等现象不绝于耳，海量的数据信息使得人们难以做出快速的抉择。

5、信息冗余、信息真假、信息安全、信息处理、信息统一等问题也随着大数据给人们带来价值的同时也造成了一系列的问题。人们不仅希望能够从大数据中提取出有价值的信息，更希望发现能够有效支持生产生活中需要决策的更深层次的规律。

6、在现实情况的背景下，人们意识到需要有效地解决海量数据的利用问题具有研究价值和经济利益。面向大数据的数据挖掘的特有两个最重要的任务。一是实时性，如此海量的数据规模需要实时分析并迅速反馈结果。二是准确性，需要我们从海量的数据中精准提取出隐含在其中的用户需要的有价值信息，再将挖掘所得到的信息转化成有组织的知识以模型等方式表示出来，从而将分析模型应用到现实生活中提高生产效率、优化营销方案等。

八、凤凰数据什么背景？

凤凰数据的背景是江苏凤凰出版传媒集团。

具体介绍

凤凰数据公司投资、管理、运营的凤凰云计算中心，是华东地区单体规模最大互联网数据中心，该中心投资5亿元，按国际T4标准、国内A级、电信行业五星级标准建设，拥有4000个标准服务器机柜，电信、联通、移动、广电、教育网五网接入，是江苏乃至华东地区极为稀缺的多线BGP机房。

作为国内领先的第三方互联网基础设施服务供应商和云计算服务提供商，可提供99.995%可靠率的高品质服务，公司具有ISP、IDC等电信业务许可证，入选国家首批绿色数据中心试点单位。

九、2017年大数据岗位

2017年大数据岗位的发展

随着信息化时代的到来，大数据已经逐渐成为各行各业发展的重要驱动力之一。在2017年，大数据岗位的需求愈发凸显，成为越来越多求职者关注的热门方向之一。本文将对2017年大数据岗位的发展进行分析和展望。

大数据岗位需求不断增长

随着互联网技术的飞速发展和企业数字化转型的深入推进，大数据已经成为企业决策和竞争优势的重要支撑。因此，对于懂得运用大数据技术的人才需求量日益增加。据统计，2017年大数据岗位的需求同比增长超过30%，呈现出快速增长的趋势。

大数据岗位薪资水平持续上升

随着大数据技术的不断成熟和应用，懂得运用大数据技术的人才已经成为企业竞相争夺的对象，因此大数据岗位的薪资水平也在不断上升。根据市场调研数据显示，2017年大数据岗位的平均薪资已经超过了同等级别其他岗位，具有明显的吸引力。

大数据岗位技能要求日益丰富

2017年的大数据岗位不再仅仅局限于数据处理和分析，企业对大数据人才的技能要求也在不断提高。除了熟练掌握数据处理工具和技术外，还需要具备较强的商业洞察力、沟通能力和团队协作能力。这也意味着，大数据从业者需要不断学习和提升自己，以满足市场的需求。

大数据岗位的发展趋势

未来，随着人工智能、物联网等新技术的快速发展和应用，大数据岗位将迎来更多的机遇和挑战。在这样的背景下，懂得多方面技能的综合型大数据人才将更受青睐。同时，大数据岗位也将更加注重数据安全和隐私保护，这将成为大数据从业者需要关注和提升的重要能力。

结语

总的来说，2017年大数据岗位的发展呈现出旺盛的态势，需求量增长、薪资水平上升、技能要求提高等都预示着这一领域的重要性和潜力。作为大数据从业者，不仅需要具备扎实的专业技能，还需不断学习和提升自己，抓住机遇，迎接挑战。

十、大数据 技术背景

博客文章：大数据的技术背景

随着大数据技术的不断发展，其在各个领域的应用也越来越广泛。然而，对于许多企业来说，如何利用大数据技术实现更好的业务发展仍然是一个挑战。在这篇文章中，我们将探讨大数据技术背景及其在企业中的应用。

技术背景

大数据技术是指处理海量数据的能力，它涉及到了数据存储、数据处理、数据挖掘等多个方面。随着计算机硬件技术的不断发展，大数据技术也得到了越来越多的支持。例如，分布式存储系统、云计算平台、人工智能算法等，都为大数据技术的发展提供了强有力的支持。

在大数据技术的支持下，企业可以更好地收集、存储和管理数据，从而更好地了解用户需求、市场趋势和业务状况。同时，大数据技术也可以帮助企业提高决策的准确性和科学性，从而提高企业的竞争力和盈利能力。

应用场景

在许多领域，大数据技术都得到了广泛的应用。例如，在金融领域，企业可以利用大数据技术分析客户的消费习惯和投资偏好，从而提供更加个性化的服务和产品。在医疗领域，医生可以利用大数据技术分析病人的病情和治疗效果，从而制定更加科学的治疗方案。

但是，在应用大数据技术时，企业也需要考虑数据安全、数据隐私和数据合规等问题。只有确保数据的安全和隐私，才能更好地利用大数据技术为企业创造价值。

未来展望

随着大数据技术的不断发展，其应用场景也将越来越广泛。未来，企业可以利用大数据技术实现更加智能化、个性化和高效化的运营管理。同时，随着人工智能、物联网等技术的发展，大数据技术也将得到更多的支持和挑战。

总之，大数据技术是企业发展的重要支撑，只有深入了解其技术背景和应用场景，才能更好地利用大数据技术为企业创造价值。