阿里巴巴数据分析师是做什么的

1. 阿里巴巴数据分析师是做什么的

2. 阿里巴巴数据挖掘工程师进哪个部门

职位描述

1. 基于阿里飞天云计算平台, 整合和处理海量数据, 尤其是无线数据；
2. 与技术/业务部门沟通合作，将数据模型应用于实际业务。
3. 
从大数据中挖掘用户本质属性，并分析用户行为和个性化需求以及指导业务发展。
4. 
应用先进的统计建模、数据挖掘、机器学习方法建立数据模型解决实际问题，并研发创新方法以解决常规算法不能解决的问题。

1. 
熟练掌握Hadoop、Hive，HBase, 理解云计算, 了解Storm，对hadoop、hive源码有研究优先；拥有海量数据处理经验者优先
2. 
熟练掌握Java语言，MapReduce编程 , 了解Linux 和 Shell
3. 熟练掌握Sql, 对sql优化有丰富的经验
4. 
对数据敏感、对新技术敏感，有一定技术研究能力
5. 具有BI产品、数据可视化产品开发经验者优先考
6. 较强的沟通能力和抗压能力

3. 阿里巴巴计算机工程师年薪

你好帮你找到了相关资料请你观看哦【摘要】
阿里巴巴计算机工程师年薪【提问】
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阿里计算机方面的人才最高年薪能达到200-300万元元含加班费【提问】
只要有技术200-300万在哪个大公司里都完全没问题【回答】
耶鲁大学计算机专业毕业在阿里应聘职位大约年薪会达到多少【提问】
耶鲁毕业生薪酬：均薪超55万，工作5年薪酬翻一倍【回答】
这个薪酬含所有加班等各项补助吗？是总的工资吗【提问】
你好你是想去阿里巴巴上班吗【回答】
孩子毕业想了解【提问】
我现在有的是大数据得到的工资，具体的话要去面试和公司谈哦【回答】
能帮提供一个人名帮助查一下是否在阿里工作过说年薪能达到200-300万吗【提问】
不好意思这个查不到的哦没有这个权限【回答】

4. 数据分析师和数据挖掘工程师的区别

数据分析师岗位重在“分析”，数据挖掘工程师岗位重点是要“挖掘”。

1、【数据分析师】:基于业务，通过数据分析手段发现和分析业务问题，为决策作支持。一般招聘这类岗位的公司规模都不会太小，人数可能不是一个唯一的衡量指标，但是业务规模肯定比较大,反而言之，业务规模太小的公司就没什么可分析的了。
2、此岗位重在“分析”，首先要有一定的数据灵敏度和数学底子，知道在什么样的数据规模下，需要看什么样的数据指标。了解常规的数据挖掘算法，可以使用一些工具得到预期的结果。当然用工具的话是需要公司系统支持一些数据分析软件的，SPSS啊，Clementine什么的，如果没有，说句难听的，弄个Excel表格在有些公司也叫数据分析师。当然有些数据分析师Excel玩儿的可以很溜，可以用Excel模拟一个CTR预估算法的迭代过程。
3、【数据挖掘工程师】：偏技术，通过建立模型、算法、预测等提供一些通用的解决方案，当然也有针对某业务的。岗位重点是要“挖掘”，所以对于人的要求就是要熟悉挖掘的方法，挖掘的工具，或者至少知道在什么平台应该用什么工具，面对什么样的需求应该怎么解。
4、简单来说就是负责接收需求然后产出结果，大部分公司的数据挖掘工程师都比较被动，比如BI找你说“我要100年内的明星数据，而且要知道他们每个人在什么年代拍过什么类型的片子”，这时候你就需要做数据采集，加工整理，结果产出。中间可能会加一些数据可视化或者算法工作，但都要求不高。
5、编程底子不错的，适宜做数据挖掘工程师。数学不错有商业头脑的，适宜做数据分析师。

5. 数据分析师和数据挖掘工程师的区别

数据挖掘与数据分析的主要区别是什么
1、计算机编程能力的要求
作为数据分析很多情况下需要用到成型的分析工具，比如EXCEL、SPSS，或者SAS、R。一个完全不懂编程，不会敲代码的人完全可以是一名能好的数据分析师，因为一般情况下OFFICE包含的几个工具已经可以满足大多数数据分析的要求了。很多的数据分析人员做的工作都是从原始数据到各种拆分汇总，再经过分析，最后形成完整的分析报告。当然原始数据可以是别人提供，也可以自己提取(作为一名合格的数据分析师，懂点SQL知识是很有好处的)。
而数据挖掘则需要有编程基础。为什么这样说呢?举两个理由：第一个，目前的数据挖掘方面及相关的研究生方面绝大多数是隶属于计算机系;第二点，在招聘岗位上，国内比较大的公司挂的岗位名称大多数为“数据挖掘工程师”。从这两点就可以明确看出数据挖掘跟计算机跟编程有很大的联系。
2、在对行业的理解的能力
要想成为一名优秀的数据分析师，对于所从事的行业有比较深的了解和理解是必须要具备的，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来。简单举个例子来说，给你一份业务经营报表，你就能在脑海中勾画出目前经营状况图，能够看出哪里出现了问题。但是，从事数据挖掘不一定要求对行业有这么高的要求。
3、专业知识面的要求
数据分析师出对行业要了解外，还要懂得一些统计学、营销、经济、心理学、社会学等方面的知识，当然能了解数据挖掘的一些知识会更好。数据挖掘工程师则要求要比较熟悉数据库技术、熟悉数据挖掘的各种算法，能够根据业务需求建立数据模型并将模型应用于实际，甚至需要对已有的模型和算法进行优化或者开发新的算法模型。想要成为优秀的数据挖掘工程师，良好的数学、统计学、数据库、编程能力是必不可少的。
总之一句话来概括的话，数据分析师更关注于业务层面，数据挖掘工程师更关注于技术层面。
数据分析师与数据挖掘工程师的相似点：
1、都跟数据打交道。他们玩的都是数据，如果没有数据或者搜集不到数据，他们都要丢饭碗。
2、知识技能有很多交叉点。他们都需要懂统计学，懂数据分析一些常用的方法，对数据的敏感度比较好。
3、在职业上他们没有很明显的界限。很多时候数据分析师也在做挖掘方面的工作，而数据挖掘工程师也会做数据分析的工作，数据分析也有很多时候用到数据挖掘的工具和模型，很多数据分析从业者使用SAS、R就是一个很好的例子。而在做数据挖掘项目时同样需要有人懂业务懂数据，能够根据业务需要提出正确的数据挖掘需求和方案能够提出备选的算法模型，实际上这样的人一脚在数据分析上另一只脚已经在数据挖掘上了。

6. 数据分析师和数据挖掘工程师有何区别?

1、“数据分析”的重点是观察数据，而“数据挖掘”的重点是从数据中发现“知识规则”。


2、“数据分析”得出的结论是人的智能活动结果，而“数据挖掘”得出的结论是机器从学习集(或训练集、样本集)发现的知识规则。


3、“数据分析”得出结论的运用是人的智力活动，而“数据挖掘”发现的知识规则，可以直接应用到预测。


4、“数据分析”不能建立数学模型，需要人工建模，而“数据挖掘”直接完成了数学建模。


5、相对而言，数据挖掘工程师对统计学，机器学习等技能的要求比数据分析师高得多。


6、很多情况下，数据挖掘工程师同时兼任数据分析师的角色。

7. 数据分析师和数据挖掘工程师的区别

1、“数据分析”的重点是观察数据，而“数据挖掘”的重点是从数据中发现“知识规则”。


2、“数据分析”得出的结论是人的智能活动结果，而“数据挖掘”得出的结论是机器从学习集(或训练集、样本集)发现的知识规则。


3、“数据分析”得出结论的运用是人的智力活动，而“数据挖掘”发现的知识规则，可以直接应用到预测。


4、“数据分析”不能建立数学模型，需要人工建模，而“数据挖掘”直接完成了数学建模。


5、相对而言，数据挖掘工程师对统计学，机器学习等技能的要求比数据分析师高得多。


6、很多情况下，数据挖掘工程师同时兼任数据分析师的角色。


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