业务数据分析师:技能上需要会使用Excel、pythonl和SQL,因为业务数据分析师主要工作是把数据和业务结合的,用数据辅助业务增长,对于技术方面的要求一般,业务知识才是重点。
数据挖掘工程师:偏向于技术一些,需要熟练运用linux操作系统、Hadoop、HDFS、MapReduce、Hive和Hbase等工具,能够进行基于Spark平台的大数据分析和机器学习应用。同时对数据挖掘的方法要求也很高,比如:技术的回归、分类和聚类分析等。
人工智能工程师:掌握机器学习、深度学习;能够熟练进行数据清洗,可以完成缺失值填补、异常值处理等;精通数据可视化,例如箱线图、动态图等;同时还必须掌握人工智能在各行业的应用场景。
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