学习大数据开发前需要掌握哪些技能？

第一篇：学习大数据开发前需要掌握哪些技能？

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学习大数据开发前需要掌握哪些技能？

1.数学知识

数学知识是数据分析师的基础知识。

对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。

对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数(主要是矩阵计算相关知识)最好也有一定的了解。

而对于数据挖掘工程师，除了统计学以外，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是最高的。

2.分析工具

对于初级数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，VBA是加分。另外，还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门是比较好的。

对于高级数据分析师，使用分析工具是核心能力，VBA基本必备，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一，其他分析工具(如Matlab)视情况而定。

对于数据挖掘工程师……嗯，会用用Excel就行了，主要工作要靠写代码来解决呢。

3.编程语言

对于初级数据分析师，会写SQL查询，有需要的话写写Hadoop和Hive查询，基本就OK了。

对于高级数据分析师，除了SQL以外，学习Python是很有必要的，用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。

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对于数据挖掘工程师，Hadoop得熟悉，Python/Java/C++至少得熟悉一门，Shell得会用……总之编程语言绝对是数据挖掘工程师的最核心能力了。

4.业务理解

业务理解说是数据分析师所有工作的基础也不为过，数据的获取方案、指标的选取、乃至最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。

对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。

对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。

对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。

5.逻辑思维

这项能力在我之前的文章中提的比较少，这次单独拿出来说一下。对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。

对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。

对于数据挖掘工程师，逻辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。

6.数据可视化

数据可视化说起来很高大上，其实包括的范围很广，做个PPT里边放上数据

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图表也可以算是数据可视化，所以我认为这是一项普遍需要的能力。

对于初级数据分析师，能用Excel和PPT做出基本的图表和报告，能清楚的展示数据，就达到目标了。

对于高级数据分析师，需要探寻更好的数据可视化方法，使用更有效的数据可视化工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。

对于数据挖掘工程师，了解一些数据可视化工具是有必要的，也要根据需求做一些复杂的可视化图表，但通常不需要考虑太多美化的问题。

7.协调沟通

对于初级数据分析师，了解业务、寻找数据、讲解报告，都需要和不同部门的人打交道，因此沟通能力很重要。

对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。

对于数据挖掘工程师，和人沟通技术方面内容偏多，业务方面相对少一些，对沟通协调的要求也相对低一些。

第二篇：产品结构工程师需要掌握的主要技能

产品结构工程师的主要职责

一般来说，产品结构工程师的主要职责包括：

1、参与产品项目立项可行性调研，参与系统方案设计；

2、拟制结构设计方案和项目计划，研究开发新结构新技术,，提升产品性能和质量；

3、承担产品结构、零部件的详细设计；

4、承担样机的研制、调试和相关技术；

5、公差分析和DFMA（面向制造和装配的设计）检查；

6、与制造工程师进行模具检讨；

7、模具样品检讨、设计更改和零件最终的承认；

8、为EMI、ESD、安全和可靠性等各种测试提供机械支持；

9、解决产品开发中的问题、问题跟踪以及与客户讨论技术问题；

10、为产品的量产提供技术支持；

产品结构工程师需要掌握的主要技能

一般来说，一个优秀的产品结构工程师需要掌握的主要技能包括：

1、基本的机械设计知识；

2、熟练掌握塑胶件、钣金和压铸等零件设计；即面向制造的设计；保证零件设计简单、质量高、缺陷少、制造成本低，同时相应的模具结构简单、模具制造和加工容易。

3、熟练掌握产品的装配设计技巧；即面向装配的设计；产品的装配同产品的制造同样重要，产品的装配应当使得装配工序简单、装配效率高、装配缺陷少、装配成本低和装配质量高等；常用的装配设计指南包括减少零件数量、简化产品结构、零件标准化、产品模块化、设计稳定的基座、设计导向特征、零件先定位后固定、防错的设计、人机工程学的设计等。详细的指南可参考由机械工业出版社出版的《面向制造和装配的产品设计指南》。该书还包括塑胶件设计指南、钣金件设计指南、压铸件设计指南以及公差分析等；熟练掌握这些设计指南能够保证产品设计产品以最短的时间、最低的成本和最高的质量进行。

4、掌握公差分析知识；能够利用公差分析优化产品的设计质量和解决产品开发中碰到的实际问题；

5、熟悉相关的材料、模具和表面处理工艺等知识；

6、具有分析问题和解决问题的能力；产品开发中不可避免的会出现很多问题，分析问题和解决问题的能力至关重要。

7、熟悉产品的开发流程，特别是面向制造和装配的产品开发流程，良好的产品开发流程能够帮助产品结构工程师减少设计变更、缩短产品开发时间和提高产品开发质量；

8、熟悉相关的产品测试要求，例如EMI、ESD、安全和可靠性等，并设计产品满足这些要求；

9、熟悉相关的产品行业标准；

10、3D和2D软件知识，常用的3D软件包括Pro/E, UG, Solidworks, Catia等，熟练掌握其中一种即可；常用2D软件是AutoCAD；

11、良好的创新精神；可学习TRIZ的相关理论知识。

12、团队精神；产品开发的成功离不开团队的合作，产品结构工程师不可能完全掌握产品制造和装配、测试等方面的知识，产品工程师应当可以通过与制造工程师和装配工程师以及测试工程师等团队合作，从而提高产品开发的质量。

第三篇：产品结构工程师需要掌握的主要技能

产品结构工程师的主要职责

一般来说，产品结构工程师的主要职责包括：

1、参与产品项目立项可行性调研，参与系统方案设计；

2、拟制结构设计方案和项目计划，研究开发新结构新技术,，提升产品性能和质量；

3、承担产品结构、零部件的详细设计；

4、承担样机的研制、调试和相关技术；

5、公差分析和DFMA（面向制造和装配的设计）检查；

6、与制造工程师进行模具检讨；

7、模具样品检讨、设计更改和零件最终的承认；

8、为EMI、ESD、安全和可靠性等各种测试提供机械支持；

9、解决产品开发中的问题、问题跟踪以及与客户讨论技术问题；

10、为产品的量产提供技术支持；

产品结构工程师需要掌握的主要技能

一般来说，一个优秀的产品结构工程师需要掌握的主要技能包括：

1、基本的机械设计知识；

2、熟练掌握塑胶件、钣金和压铸等零件设计；即面向制造的设计；保证零件设计简单、质量高、缺陷少、制造成本低，同时相应的模具结构简单、模具制造和加工容易。

3、熟练掌握产品的装配设计技巧；即面向装配的设计；产品的装配同产品的制造同样重要，产品的装配应当使得装配工序简单、装配效率高、装配缺陷少、装配成本低和装配质量高等；常用的装配设计指南包括减少零件数量、简化产品结构、零件标准化、产品模块化、设计稳定的基座、设计导向特征、零件先定位后固定、防错的设计、人机工程学的设计等。详细的指南可参考由机械工业出版社出版的《面向制造和装配的产品设计指南》。该书还包括塑胶件设计指南、钣金件设计指南、压铸件设计指南以及公差分析等；熟练掌握这些设计指南能够保证产品设计产品以最短的时间、最低的成本和最高的质量进行。

4、掌握公差分析知识；能够利用公差分析优化产品的设计质量和解决产品开发中碰到的实际问题；

5、熟悉相关的材料、模具和表面处理工艺等知识；

6、具有分析问题和解决问题的能力；产品开发中不可避免的会出现很多问题，分析问题和解决问题的能力至关重要。

7、熟悉产品的开发流程，特别是面向制造和装配的产品开发流程，良好的产品开发流程能够帮助产品结构工程师减少设计变更、缩短产品开发时间和提高产品开发质量；

8、熟悉相关的产品测试要求，例如EMI、ESD、安全和可靠性等，并设计产品满足这些要求；

9、熟悉相关的产品行业标准；

10、3D和2D软件知识，常用的3D软件包括Pro/E, UG, Solidworks, Catia等，熟练掌握其中一种即可；常用2D软件是AutoCAD；

11、良好的创新精神；可学习TRIZ的相关理论知识。

12、团队精神；产品开发的成功离不开团队的合作，产品结构工程师不可能完全掌握产品制造和装配、测试等方面的知识，产品工程师应当可以通过与制造工程师和装配工程师以及测试工程师等团队合作，从而提高产品开发的质量。

工艺工程师岗位职责

一、工作内容

1、在总工程师领导下，负责全公司工艺技术工作和工艺管理工作，认真贯彻国家技术工作

方针、政策和公司有关规定。组织制定工艺技术工作近期和长远发展规划，并制定技术组织

措施方案。

2、编制产品的工艺文件，制定材料消耗工艺定额；根据工艺需要，设计工艺装备并负责工

艺工装的验证和改进工作；设计公司、车间工艺平面布臵图。

3、工艺人员要深入生产现场，掌握质量情况；指导、督促车间一线生产及时解决生产中出

现的技术问题，搞好工艺技术服务工作。

4、负责新产品图纸的会签和新产品批量试制的工艺工装设计，完善试制报告和有关工艺资

料，参与新产品鉴定工作。

5、承担工艺技术管理制度的起草和修订工作，组织相关人员搞好工艺管理，监督执行工艺

纪律

6、组织领导新工艺、新技术的试验研究工作，抓好工艺试验课题的总结与成果鉴定，并组

织推广应用。搞好工艺技术资料的立卷、归档工作。

7、协助人力资源部搞好对职工的技术教育及培训。

8、积极开展技术攻关和技术改进工作，对技术改进方案与措施，负责签署意见，不断提高

工艺技术水平。

9、负责本部门方针目标的展开和检查、诊断、落实工作。

10、完成总工程师布臵的各项临时任务。

二、工作职权

1、按规定审批程序，对工艺文件、工装图纸有更改权，对制订的工艺文件有解释权，对不

符合图纸要求的工艺作业有纠正权。

2、对各车间执行工艺的情况有检查、监督权，对违反工艺纪律的行为有制止和处罚权。

3、有权向有关部门索取产品质量和原材料消耗的资料。

4、有权召开全公司性工艺技术人员的专业会议，进行技术交流，组织技术攻关，对各车间的技术业务工作进行布臵和指导。

5、工艺部部长对全公司工艺技术人员的奖惩、晋升、晋级有建议权。

三、工作职责

1对在计划规定期限内未完成工艺准备工作，而影响新产品试制进度和生产任务完成负责。

2、对因工艺编制或工装设计问题，导致产品大量报废或返修，造成经济损失负责。

3、对解决生产中发生的工艺技术问题不及时，影响生产负责。

4、对审查签署的工艺技术文件、产品技术条件、工艺标准、工艺规程等工艺资料的正确性、合理性、完整性负责。

5、对原材料工艺消耗定额存在计算方法或数值错误，造成浪费或损失现象负责。

6、对由于工艺设计不合理，造成不良影响负责。

7、工艺部部长对本部门方针目标未及时展开、检查、诊断、落实负责。

8、对在工艺技术上发生失、泄密现象负责。

9、工艺部协助生产总调度工作，对总调度布臵的工作负责。

第四篇：大数据学习前需要考虑和了解的问题

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大数据学习前需要考虑和了解的问题

为什么越来越多的90后偏爱互联网行业呢？他们的择业观与80后有哪些区别呢？

有诱人的福利

90后对于“软福利”的重视程度已经超过了“硬福利”。在90后受访者看来，五险一金的硬福利应该属于公司的“标准配置”，因此并不算关键的竞争力因素，能够提供弹性工作时间、额外带薪年假、配备固定班车等“软福利”更容易获得90后的青睐。创新文化的氛围

Google内部将午餐时间看作同事间宝贵的交流机会，和美国大多数互联网公司一样，Google的员工中午普遍不睡午觉，通过协同工具来实现“约饭”的流程化，而只要是员工，制度上是可以实现任何级别之间的会餐，这也是其公司扁平化文化的一个体现。符合自己兴趣的发展空间

90后普遍认为工作不只是满足生计这么简单，能够满足兴趣、实现人生意义更重要。有62%的90后表示择业时更看重是否有符合自己兴趣的发展空间，仅有38%的受访者在择业时优先考虑薪资待遇。

四川是旅游的天堂，无法拒绝她火辣辣的美食，无法拒绝她惊艳的自然风光，更无法拒绝她的古蜀文化。中国作为全球首屈一指的大国，IT培训缺口日益增大。从国家到地方，政府纷纷鼓励年轻人学习一技之长改变命运，成为很多人的首选。那么，2017IT培训前景如何？是不是真如传言中所说的高薪职业永不失业呢？

各种各样的IT培训相关信息，难免让大家眼花缭乱，但是没关系，经过小编的整理，希望大家能够对其认识更深一步！今天小编想给大家扒一扒大家感兴趣的IT培训！

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年年都是有毕业季就业难得问题，为什么有的人就业那么轻松？选择真的大过努力吗？今年有一个获批的新增专业备受瞩目——数据科学与大数据技术，如果没法进入这个专业，你的选择是培训学习，那么大数据培训机构有哪些呢 那么对于刚刚高考，选择专业的同学，要注意了，“大数据”概念再火热，填报志愿的学生和家长也要冷静，这几个问题必须先想好： 当前大数据行业真的是人才稀缺吗？ 学了几年后，大数据行业会不会产能过剩？ 大数据行业最终需要什么样的人才？ “热门专业”填报，有哪些注意点？ 接下来科多大数据就带你们看看分析结果： 当前大数据行业真的是人才稀缺吗？

对！未来人才缺口150万，数据分析人才最稀缺。先看大数据人才缺口有多大？

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根据LinkedIn（领英）发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。

其中数据分析人才最为稀缺、供给指数最低。同时，数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。

而清华大学计算机系教授武永卫去年透露了一组数据：未来3-5年，中国需要180万数据人才，但目前只有约30万人。大数据行业未来会产能过剩吗？

提供大数据技术与应用服务的第三方公司面临调整，未来发展会趋集中 关于“大数据概念是否被过度炒作”的讨论，其实2013年的夏季达沃斯就有过。彼时支持“炒作”观点的现场观众达54.5%。对此，持反对意见的北京大学光华管理学院副教授苏萌提出了三个理由：

不同机构间的数据还未真正流动起来，目前还只是数据“孤岛”；

完整的生态产业链还未形成，尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好，但从供应到购买的链条还没建成； 数据分析人才仍然极度匮乏。

4年之后，舆论热点已经逐渐从大数据转向人工智能，大数据行业也历经整合。近一年间，一些大数据公司相继出现裁员、业务大调整等情况，部分公司出现亏损。那都是什么公司面临危机呢？

基于数据归属，涉及大数据业务的公司其实有两类：一类是自身拥有数据的甲方公司，如亚马逊、阿里巴巴等；另一类是整合数据资源，提供大数据技术与应用服务的第三方公司。目前行业整合出现盈利问题的公司多集中在第三方服务商。

对此，LinkedIn（领英）中国技术副总裁王迪表示，第三方服务商提供的更多的是技术或平台，大数据更多还是让甲方公司获益。

在王迪看来，大数据业务要产生规模效益，至少要具备三点：算法、计算平台以及数据本身。“第三方大数据创业公司在算法上有一技之长，而计算能力实际上已经匀化了，传统企业如果用好了，和大数据创业公司没有区别，甚至计算能力更强，而数据获取方面，很多数据在传统行业内部并没有共享出来，第三方大数据公司获取这些数据是比较困难的，最后可能谁有数据，谁产生的价值更高。”说白了，数据为王。

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在2013年，拿到千万级A轮融资的大数据企业不足10家，到2015年，拿到千万级以上A轮融资的企业已经超过30家。直到2016年互联网资本寒冬，大数据行业投资热度有所减退，大数据行业是否也存在产能过剩？

王迪认为，目前的行业整合属于正常现象，“经过市场的优胜劣汰，第三方服务领域会出现一些做得比较好的公司，其他公司可能被淘汰或转型做一些垂直行业应用。从社会来看，总的需求量一定是增加的，而对于供给侧，经过行业自然的洗牌，最终会集中在几家优秀的行业公司。” 需要什么样的大数据人才？

今年3月份，教育部公布了第二批获准开设“数据科学与大数据技术”的高校名单，加上第一批获批的北京大学、对外经济贸易大学、中南大学，一共35所高校获批该专业。今年开始，部分院校将招收第一届大数据专业本科生。大数据人才培养涉及到两方面问题：

交叉性学科的人才培养方案是否与市场需求相匹配； 学科建设的周期与行业快速更新之间的差距怎样弥合。

对于第一个问题，“电商热”时期开设的电子商务专业是一个可吸取经验的样本。2000年，教育部高教司批准了第一批高校开设电子商务本科专业。作为一个复合型专业，电子商务的本科教学涵盖了管理、技术、营销三方面的课程。电子商务领域人才需求量大，但企业却无法从电子商务专业中找到合适的人才，原因何在？

职业规划专家姜萌认为，并不是某一个专业对应一个行业热点，而是一个专业集群对应一个行业热点。“比如电子商务专业，我们到电子商务公司里会发现，不是学电子商务的人在做这些工作，而是每个专业各司其职，比如计算机、设计、物流管理、营销、广告、金融等等。现在行业的复合型工作都是由一个专业集群来完成的，而不是一个人来复合一堆专业特点。”

大数据专业的人才培养也同样走复合型路线，复旦大学大数据学院的招生简章显示，学院本科人才培养以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科，以生物学、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等为应用拓展性学科，具备典型的交叉学科特征。

LinkedIn（领英）中国技术副总裁王迪指出，“从企业应用的角度来看，大数据行业里从事相关职能的同学背景是各异的，大数据作为一个人才培养方向还在探索中，在这个阶段，高校尝试开设硕士课程是很好的实践，但开设一类的本科专业还为时过早。”

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另一方面，专业人才培养的周期较长，而行业热点不断更新轮替，中间产生的时间差使得新兴专业的志愿填报具备了一定风险。

王迪认为，“从今天的产业实践上看，大数据领域依然是从现有专业中挑选人才，教育和市场发展总是有一定差距的，学生本科四年，加上硕士阶段已经是七年之后的事情了，产业已经演进了很多，而教学大纲并不会跟进得那么快。”

因此，尽管大数据的应用前景毋庸置疑，但在人才培养层面，复合型人才培养方案会不会重走电子商务专业的老路？学校教育如何赶上行业发展速度？这些都是值得进一步商榷的问题。面对热门专业，志愿填报需要注意啥？

了解了大数据行业、公司和大数据专业后，姜萌对于考生填报像大数据相关的热门专业，提出了几条建议：

报考热的专业和就业热的专业并不一定是重合的，比如软件、计算机、金融，这些专业的就业率实际并没有那么高，地质勘探、石油、遥感等专业，虽然报考上是冷门，但行业需求大，就业率更高。

选择热门专业，更需要考虑就业质量。专业就业好，是统计学意义，指的是平均收入水平高，比如金融专业的收入，比其他纯文科专业的平均收入较高，但落实到个体层面，就业情况就不一样了，尤其像金融专业是典型的名校高学历好就业，但对于考试成绩较低的同学来说，如果去一些普通院校、专科院校学习金融，最后就业情况可能还不如会计专业。

志愿填报，除了专业，城市因素也很重要：如果想从事金融、互联网的工作，更适合去一线城市，如果是去三、四线城市的学生可以考虑应用面比较广的专业，就是各行各业都能用到的专业，比如会计专业，专科层次的会计和985层次的会计都有就业渠道。如果先选择报考城市，也可以针对所在城市的行业特点选择专业，比如沿海城市外贸相对发达，选择国际贸易、外语类专业就业情况更好，比如武汉有光谷，选择光电类专业更好就业。

最终家长和考生更需要考虑个人与专业匹配的问题，金融、计算机等热门专业不是所有人都适合学，好专业不见得对所有个体都是好的。

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第五篇：公众演讲需要掌握的技能

有的人在别人演讲时走神。想想你在听老师讲课、听演讲或者听政治家说话的时候，你会发现我们都有这种情况。记住在他们讲话时你所想到的东西。

你的听众就像你一样。你演讲的方式决定了是否能让听众不在中途离席。掌握了演讲的技巧并加以润色，可以让你更好地与听众交流。

分析听众。演讲如写报告一样。首先，要确定话题，演讲的目的，以及陈述；接着，仔细地分析听众。

组织演讲稿。在这一阶段，你需要考虑演讲的长度。按照每分钟约100个字的速度来反复练习。每个观点需要有足够的字数来支撑，但也不要过多，否则会让听众感到疲倦。适可而止，可以激起观众的求知欲望。简明扼要非常重要。

准备演讲笔记。

精心准备。

接受你身体的紧张感。

注意力要集中在演讲的内容上，而不是演讲时的姿态。

反复练习你的演讲。

用“演讲者”的声音来练习。

找一个你可以在其中大声练习演讲的房间练习。

录下你的演讲。

不断练习。

发表演讲

提高嗓音。

保持目光接触。

注意非言语沟通。

注意时间。

在合适的时候停顿。

轻松面对。

如果你能够放松并享受自己的演讲，听众会和你有一样的体验。