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职位详情

• 北京
• 3-5年
• 本科

• Hive
• 数据分析/挖掘经验
• 计算机相关专业
• Python
• SQL
• 数学/统计相关专业

工作职责： 设计和实施大规模数据分析解决方案，以支持业务决策和战略规划。 收集、清洗、整合和存储来自多个来源的结构化和非结构化数据。 使用机器学习、统计学和其他boss数据科学方法对数据进行深入分析和建模。 开发并维护数据可视化工具和仪表板，以便于非技术人员理解和利用数据洞察。 与跨职能团队合作，包括业务领导者、工程师和产品经理，来定义项目目标、解释结果和提供数据驱动的建议。 必备技能： 数据处理和管理：熟悉 Hadoop 生态系统（HDFS, MapReduce, Hive, Spark等）、NoSQL 数据库（如 Cassandra, MongoDB等）和关系型数据库（如 MySQL, PostgreSQL等）。 数据分析和建模：精通 Python 或 R 编程语言中的一种或多种，具有扎实的统计学和机器学习知识，能够使用 Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras 等工具进行模型开发和评估。 数据安全和隐私：理解数据安全和隐私问题，能够采取适当的措施来保护敏感信息。 优先考虑： 深度学习经验：有实际项目经验使用深度学习技术进行大数据分析和预测。 自然语言处理（NLP）知识：对 NLP 有深入理解，能够处理和分析大规模文本数据。 强大的沟通能力：能够清晰地解释复杂的数据概念和结果给非技术人员。 商业洞直聘察力：具备行业知识和商业理解，能够将数据分析结果转化为实际业务价值。 教育背景和工作经验： 学位要求：计算机科学、统计学、数据科学或相关领域的本科或硕士学位。 工作经验：至少 3-5 年的数据分析或相关领域的工作经验，包括大数据项目的参与和管理。 软件工具和技术： 编程语言：Python, R, Java 大数据工具：Hadoop, Spark, Hive, Pig, Cassandra, MongoDB 机器学习和深度学直聘习框架：Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch 其他要boss求： 团队合作：能够在跨职能团队中有效地工作，包括与开发人员、产品经理和业务领导者合作。 自我驱动：对新技术和方法有浓厚兴趣，能够自我学习和适应快速变化的环境。 解决问题的能力：具备出色的问题解决能力，能够在复杂的数据环境中找到创新的解决方案。 这些要求可能会根据公司的具体需求和项目而有所不同。一个成功的大数据分析师需要具备多种技能，包括技术、分析和沟通能力kanzhun。