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大數據分析崗位能力要求:數據分析工程師

2023-12-27 17:30:11 | 來源:企業IT培訓

數據分析工程師崗位職責:應負責數據的基礎摸底、挖掘、統計分析,并依據數據做出評估和預測等工作。

數據分析工程師初級能力要求具體如下:

a) 專業知識:

1) BI 工具使用知識,

2) 前端頁面開發知識,

3) 可視化平臺配置及使用知識,

4) 數據清洗知識,

5) 數據 ETL 知識,

6) 數據庫基礎操作知識,

7) SQL 函數知識,

8) 結構化、半結構化與非結構化知識,

9) 描述性統計知識,

10) 統計工具使用知識,

11) 線性相關及回歸相關知識,

12) 編程基礎知識,

13) 有無監督學習知識,

14) 數據挖掘類庫應用知識。

b) 專業技能:

1) 能選擇關鍵指標抽取數據并進行圖表展示;

2) 能使用可視化庫進行可視化頁面開發并配置交互模式;

3) 能根據產品反饋對可視化頁面及圖表進行調整和美化;

4) 能根據業務需求對遺漏數據、噪音數據、不一致數據等進行清洗;

5) 能根據業務需求對不同數據源數據進行整合;

6) 能根據業務規則對數據格式進行轉換;

7) 能根據數據歸一性原則對數據進行單位、數值規約;

8) 能根據數據特征及規律,選擇合適方法對數據進行采樣;

9) 能結合業務場景使用工具對數據集進行概要、描述性統計分析;

10) 能在描述結果基礎上,對數據進行特征和規律的分析與推測;

11) 能結合業務場景編寫數據統計報告;

12) 能根據技術指導使用工具對數據進行特征工程處理;

13) 能調用常規模型進行模型訓練;

14) 能根據合適評價指標對模型進行驗證和調參;

15) 能根據合適評價指標對模型進行測試并輸出最終模型的性能評估分數。

c) 經驗:

1) 累計從事本崗位工作 1 年以上

數據分析工程師中級能力要求具體如下:

a) 專業知識:

1) 數據可視化設計知識,

2) 可視化組件開發知識,

3) 信息技術文檔編制知識,

4) 數據格式線性變換知識,

5) 數據清洗需求分析,

6) 數據清洗方案設計,

7) 多元統計分析知識,

8) 判別分析知識,

9) 聚類分析知識,

10) 主成分分析知識,

11) 因子分析知識,

12) 特征工程處理知識,

13) 模型訓練知識,

14) 模型評估知識,

15) 模型部署知識。

b) 專業技能:

1) 能根據業務需求及分析結果,制定數據展示方案;

2) 能設計數據可視化實現方式;

3) 能與產品、運營人員合作美化數據報表及數據展示頁面;

4) 能開發并優化數據可視化庫;

5) 能對數據可視化結果進行業務分析并輸出分析報告;

6) 能根據數據質量要求制定數據清洗策略及評估方案;

7) 能根據業務要求制定數據整合方案;

8) 能根據業務需求及性能要求設計數據結構及格式調整方案;

9) 能根據歸一性需求制定數據規約方案;

10) 能根據業務需求編寫自定義數據預處理函數;

11) 能根據數據特征及規律,制定數據采樣方案;

12) 能根據分析需求進行數據準備;

13) 能根據業務需求構建合適的分析模型;

14) 能使用合適的算法實現分析模型并對擬合結果進行優化;

15) 能分析數據的主成分及因子等相關特征,重構數據內容;

16) 能針對數據結果進行歸納并輸出分析報告;

17) 能評估挖掘需求并選擇合適方法對數據進行特征工程處理;

18) 能使用算法庫及工具創建數據挖掘模型并進行模型訓練;

19) 能選擇合適評價指標對模型進行驗證及調優;

20) 能選擇合適評價指標對模型進行測試并輸出最終模型的性能評估報告;

21) 能使用編程語言對模型進行部署和重構。

c) 經驗:

1) 具備一定的數據統計與分析相關項目經驗;

2) 具有商業、政務、工業大數據等行業數據分析經驗;

3) 累計從事本崗位工作 3 年以

數據分析工程師高級能力要求具體如下。

a) 專業知識:

1) 前端展示需求分析,

2) 前端優化技術,

3) 大數據分析算法,

4) 大數據建模知識,

5) 綜合評價方法知識,

6) 大數據挖掘算法,

7) 機器學習知識,

8) 圖計算知識,

9) 語義分析知識。

b) 專業技能:

1) 能根據業務分析需求及分析結果,指導數據展示方案制定;

2) 能研發并設計前端圖表展示功能代碼;

3) 能指導工程師并完成可視化組件開發、封裝及優化;

4) 能對數據可視化結果進行業務分析并輸出分析報告;

5) 能夠結合理論和業務實際,完成進行大數據分析相關算法研究;

6) 能針對研究結果設計分析算法并指導算法模型實現;

7) 能針對現有算法提出新的改進和優化方法,建立新的分析體系;

8) 能根據理論研究及數學原理,構建并行挖掘算法;

9) 能指導工程師實現挖掘算法并封裝為算法庫;

10) 能根據挖掘性能及業務特征,優化挖掘算法;

11) 能根據業務特性,制定合適的挖掘模型評價指標;

12) 能指導工程師完成對挖掘模型的部署和重構。

c) 經驗

1) 具備數據統計與分析相關項目經驗;

2) 累計從事本崗位工作 5 年以上。

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