第一篇：學習大數據開發前需要掌握哪些技能？

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學習大數據開發前需要掌握哪些技能？

1.數學知識

數學知識是數據分析師的基礎知識。

對于初級數據分析師，了解一些描述統計相關的基礎內容，有一定的公式計算能力即可，了解常用統計模型算法則是加分。

對于高級數據分析師，統計模型相關知識是必備能力，線性代數(主要是矩陣計算相關知識)最好也有一定的了解。

而對于數據挖掘工程師，除了統計學以外，各類算法也需要熟練使用，對數學的要求是最高的。

2.分析工具

對于初級數據分析師，玩轉Excel是必須的，數據透視表和公式使用必須熟練，VBA是加分。另外，還要學會一個統計分析工具，SPSS作為入門是比較好的。

對于高級數據分析師，使用分析工具是核心能力，VBA基本必備，SPSS/SAS/R至少要熟練使用其中之一，其他分析工具(如Matlab)視情況而定。

對于數據挖掘工程師……嗯，會用用Excel就行了，主要工作要靠寫代碼來解決呢。

3.編程語言

對于初級數據分析師，會寫SQL查詢，有需要的話寫寫Hadoop和Hive查詢，基本就OK了。

對于高級數據分析師，除了SQL以外，學習Python是很有必要的，用來獲取和處理數據都是事半功倍。當然其他編程語言也是可以的。

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對于數據挖掘工程師，Hadoop得熟悉，Python/Java/C++至少得熟悉一門，Shell得會用……總之編程語言絕對是數據挖掘工程師的最核心能力了。

4.業務理解

業務理解說是數據分析師所有工作的基礎也不為過，數據的獲取方案、指標的選取、乃至最終結論的洞察，都依賴于數據分析師對業務本身的理解。

對于初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本了解就可以。

對于高級數據分析師，需要對業務有較為深入的了解，能夠基于數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。

對于數據挖掘工程師，對業務有基本了解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。

5.邏輯思維

這項能力在我之前的文章中提的比較少，這次單獨拿出來說一下。對于初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么樣的手段，達到什么樣的目標。

對于高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關系，清楚每一個指標變化的前因后果，會給業務帶來的影響。

對于數據挖掘工程師，邏輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。

6.數據可視化

數據可視化說起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個PPT里邊放上數據

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圖表也可以算是數據可視化，所以我認為這是一項普遍需要的能力。

對于初級數據分析師，能用Excel和PPT做出基本的圖表和報告，能清楚的展示數據，就達到目標了。

對于高級數據分析師，需要探尋更好的數據可視化方法，使用更有效的數據可視化工具，根據實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。

對于數據挖掘工程師，了解一些數據可視化工具是有必要的，也要根據需求做一些復雜的可視化圖表，但通常不需要考慮太多美化的問題。

7.協調溝通

對于初級數據分析師，了解業務、尋找數據、講解報告，都需要和不同部門的人打交道，因此溝通能力很重要。

對于高級數據分析師，需要開始獨立帶項目，或者和產品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協調能力。

對于數據挖掘工程師，和人溝通技術方面內容偏多，業務方面相對少一些，對溝通協調的要求也相對低一些。

第二篇：產品結構工程師需要掌握的主要技能

產品結構工程師的主要職責

一般來說，產品結構工程師的主要職責包括：

1、參與產品項目立項可行性調研，參與系統方案設計；

2、擬制結構設計方案和項目計劃，研究開發新結構新技術,，提升產品性能和質量；

3、承擔產品結構、零部件的詳細設計；

4、承擔樣機的研制、調試和相關技術；

5、公差分析和DFMA（面向制造和裝配的設計）檢查；

6、與制造工程師進行模具檢討；

7、模具樣品檢討、設計更改和零件最終的承認；

8、為EMI、ESD、安全和可靠性等各種測試提供機械支持；

9、解決產品開發中的問題、問題跟蹤以及與客戶討論技術問題；

10、為產品的量產提供技術支持；

產品結構工程師需要掌握的主要技能

一般來說，一個優秀的產品結構工程師需要掌握的主要技能包括：

1、基本的機械設計知識；

2、熟練掌握塑膠件、鈑金和壓鑄等零件設計；即面向制造的設計；保證零件設計簡單、質量高、缺陷少、制造成本低，同時相應的模具結構簡單、模具制造和加工容易。

3、熟練掌握產品的裝配設計技巧；即面向裝配的設計；產品的裝配同產品的制造同樣重要，產品的裝配應當使得裝配工序簡單、裝配效率高、裝配缺陷少、裝配成本低和裝配質量高等；常用的裝配設計指南包括減少零件數量、簡化產品結構、零件標準化、產品模塊化、設計穩定的基座、設計導向特征、零件先定位后固定、防錯的設計、人機工程學的設計等。詳細的指南可參考由機械工業出版社出版的《面向制造和裝配的產品設計指南》。該書還包括塑膠件設計指南、鈑金件設計指南、壓鑄件設計指南以及公差分析等；熟練掌握這些設計指南能夠保證產品設計產品以最短的時間、最低的成本和最高的質量進行。

4、掌握公差分析知識；能夠利用公差分析優化產品的設計質量和解決產品開發中碰到的實際問題；

5、熟悉相關的材料、模具和表面處理工藝等知識；

6、具有分析問題和解決問題的能力；產品開發中不可避免的會出現很多問題，分析問題和解決問題的能力至關重要。

7、熟悉產品的開發流程，特別是面向制造和裝配的產品開發流程，良好的產品開發流程能夠幫助產品結構工程師減少設計變更、縮短產品開發時間和提高產品開發質量；

8、熟悉相關的產品測試要求，例如EMI、ESD、安全和可靠性等，并設計產品滿足這些要求；

9、熟悉相關的產品行業標準；

10、3D和2D軟件知識，常用的3D軟件包括Pro/E, UG, Solidworks, Catia等，熟練掌握其中一種即可；常用2D軟件是AutoCAD；

11、良好的創新精神；可學習TRIZ的相關理論知識。

12、團隊精神；產品開發的成功離不開團隊的合作，產品結構工程師不可能完全掌握產品制造和裝配、測試等方面的知識，產品工程師應當可以通過與制造工程師和裝配工程師以及測試工程師等團隊合作，從而提高產品開發的質量。

第三篇：產品結構工程師需要掌握的主要技能

產品結構工程師的主要職責

一般來說，產品結構工程師的主要職責包括：

1、參與產品項目立項可行性調研，參與系統方案設計；

2、擬制結構設計方案和項目計劃，研究開發新結構新技術,，提升產品性能和質量；

3、承擔產品結構、零部件的詳細設計；

4、承擔樣機的研制、調試和相關技術；

5、公差分析和DFMA（面向制造和裝配的設計）檢查；

6、與制造工程師進行模具檢討；

7、模具樣品檢討、設計更改和零件最終的承認；

8、為EMI、ESD、安全和可靠性等各種測試提供機械支持；

9、解決產品開發中的問題、問題跟蹤以及與客戶討論技術問題；

10、為產品的量產提供技術支持；

產品結構工程師需要掌握的主要技能

一般來說，一個優秀的產品結構工程師需要掌握的主要技能包括：

1、基本的機械設計知識；

2、熟練掌握塑膠件、鈑金和壓鑄等零件設計；即面向制造的設計；保證零件設計簡單、質量高、缺陷少、制造成本低，同時相應的模具結構簡單、模具制造和加工容易。

3、熟練掌握產品的裝配設計技巧；即面向裝配的設計；產品的裝配同產品的制造同樣重要，產品的裝配應當使得裝配工序簡單、裝配效率高、裝配缺陷少、裝配成本低和裝配質量高等；常用的裝配設計指南包括減少零件數量、簡化產品結構、零件標準化、產品模塊化、設計穩定的基座、設計導向特征、零件先定位后固定、防錯的設計、人機工程學的設計等。詳細的指南可參考由機械工業出版社出版的《面向制造和裝配的產品設計指南》。該書還包括塑膠件設計指南、鈑金件設計指南、壓鑄件設計指南以及公差分析等；熟練掌握這些設計指南能夠保證產品設計產品以最短的時間、最低的成本和最高的質量進行。

4、掌握公差分析知識；能夠利用公差分析優化產品的設計質量和解決產品開發中碰到的實際問題；

5、熟悉相關的材料、模具和表面處理工藝等知識；

6、具有分析問題和解決問題的能力；產品開發中不可避免的會出現很多問題，分析問題和解決問題的能力至關重要。

7、熟悉產品的開發流程，特別是面向制造和裝配的產品開發流程，良好的產品開發流程能夠幫助產品結構工程師減少設計變更、縮短產品開發時間和提高產品開發質量；

8、熟悉相關的產品測試要求，例如EMI、ESD、安全和可靠性等，并設計產品滿足這些要求；

9、熟悉相關的產品行業標準；

10、3D和2D軟件知識，常用的3D軟件包括Pro/E, UG, Solidworks, Catia等，熟練掌握其中一種即可；常用2D軟件是AutoCAD；

11、良好的創新精神；可學習TRIZ的相關理論知識。

12、團隊精神；產品開發的成功離不開團隊的合作，產品結構工程師不可能完全掌握產品制造和裝配、測試等方面的知識，產品工程師應當可以通過與制造工程師和裝配工程師以及測試工程師等團隊合作，從而提高產品開發的質量。

工藝工程師崗位職責

一、工作內容

1、在總工程師領導下，負責全公司工藝技術工作和工藝管理工作，認真貫徹國家技術工作

方針、政策和公司有關規定。組織制定工藝技術工作近期和長遠發展規劃，并制定技術組織

措施方案。

2、編制產品的工藝文件，制定材料消耗工藝定額；根據工藝需要，設計工藝裝備并負責工

藝工裝的驗證和改進工作；設計公司、車間工藝平面布臵圖。

3、工藝人員要深入生產現場，掌握質量情況；指導、督促車間一線生產及時解決生產中出

現的技術問題，搞好工藝技術服務工作。

4、負責新產品圖紙的會簽和新產品批量試制的工藝工裝設計，完善試制報告和有關工藝資

料，參與新產品鑒定工作。

5、承擔工藝技術管理制度的起草和修訂工作，組織相關人員搞好工藝管理，監督執行工藝

紀律

6、組織領導新工藝、新技術的試驗研究工作，抓好工藝試驗課題的總結與成果鑒定，并組

織推廣應用。搞好工藝技術資料的立卷、歸檔工作。

7、協助人力資源部搞好對職工的技術教育及培訓。

8、積極開展技術攻關和技術改進工作，對技術改進方案與措施，負責簽署意見，不斷提高

工藝技術水平。

9、負責本部門方針目標的展開和檢查、診斷、落實工作。

10、完成總工程師布臵的各項臨時任務。

二、工作職權

1、按規定審批程序，對工藝文件、工裝圖紙有更改權，對制訂的工藝文件有解釋權，對不

符合圖紙要求的工藝作業有糾正權。

2、對各車間執行工藝的情況有檢查、監督權，對違反工藝紀律的行為有制止和處罰權。

3、有權向有關部門索取產品質量和原材料消耗的資料。

4、有權召開全公司性工藝技術人員的專業會議，進行技術交流，組織技術攻關，對各車間的技術業務工作進行布臵和指導。

5、工藝部部長對全公司工藝技術人員的獎懲、晉升、晉級有建議權。

三、工作職責

1對在計劃規定期限內未完成工藝準備工作，而影響新產品試制進度和生產任務完成負責。

2、對因工藝編制或工裝設計問題，導致產品大量報廢或返修，造成經濟損失負責。

3、對解決生產中發生的工藝技術問題不及時，影響生產負責。

4、對審查簽署的工藝技術文件、產品技術條件、工藝標準、工藝規程等工藝資料的正確性、合理性、完整性負責。

5、對原材料工藝消耗定額存在計算方法或數值錯誤，造成浪費或損失現象負責。

6、對由于工藝設計不合理，造成不良影響負責。

7、工藝部部長對本部門方針目標未及時展開、檢查、診斷、落實負責。

8、對在工藝技術上發生失、泄密現象負責。

9、工藝部協助生產總調度工作，對總調度布臵的工作負責。

第四篇：大數據學習前需要考慮和了解的問題

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大數據學習前需要考慮和了解的問題

為什么越來越多的90后偏愛互聯網行業呢？他們的擇業觀與80后有哪些區別呢？

有誘人的福利

90后對于“軟福利”的重視程度已經超過了“硬福利”。在90后受訪者看來，五險一金的硬福利應該屬于公司的“標準配置”，因此并不算關鍵的競爭力因素，能夠提供彈性工作時間、額外帶薪年假、配備固定班車等“軟福利”更容易獲得90后的青睞。創新文化的氛圍

Google內部將午餐時間看作同事間寶貴的交流機會，和美國大多數互聯網公司一樣，Google的員工中午普遍不睡午覺，通過協同工具來實現“約飯”的流程化，而只要是員工，制度上是可以實現任何級別之間的會餐，這也是其公司扁平化文化的一個體現。符合自己興趣的發展空間

90后普遍認為工作不只是滿足生計這么簡單，能夠滿足興趣、實現人生意義更重要。有62%的90后表示擇業時更看重是否有符合自己興趣的發展空間，僅有38%的受訪者在擇業時優先考慮薪資待遇。

四川是旅游的天堂，無法拒絕她火辣辣的美食，無法拒絕她驚艷的自然風光，更無法拒絕她的古蜀文化。中國作為全球首屈一指的大國，IT培訓缺口日益增大。從國家到地方，政府紛紛鼓勵年輕人學習一技之長改變命運，成為很多人的首選。那么，2017IT培訓前景如何？是不是真如傳言中所說的高薪職業永不失業呢？

各種各樣的IT培訓相關信息，難免讓大家眼花繚亂，但是沒關系，經過小編的整理，希望大家能夠對其認識更深一步！今天小編想給大家扒一扒大家感興趣的IT培訓！

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年年都是有畢業季就業難得問題，為什么有的人就業那么輕松？選擇真的大過努力嗎？今年有一個獲批的新增專業備受矚目——數據科學與大數據技術，如果沒法進入這個專業，你的選擇是培訓學習，那么大數據培訓機構有哪些呢 那么對于剛剛高考，選擇專業的同學，要注意了，“大數據”概念再火熱，填報志愿的學生和家長也要冷靜，這幾個問題必須先想好： 當前大數據行業真的是人才稀缺嗎？ 學了幾年后，大數據行業會不會產能過剩？ 大數據行業最終需要什么樣的人才？ “熱門專業”填報，有哪些注意點？ 接下來科多大數據就帶你們看看分析結果： 當前大數據行業真的是人才稀缺嗎？

對！未來人才缺口150萬，數據分析人才最稀缺。先看大數據人才缺口有多大？

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根據LinkedIn（領英）發布的《2016年中國互聯網最熱職位人才報告》顯示，研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營和數據分析是當下中國互聯網行業需求最旺盛的六類人才職位。

其中數據分析人才最為稀缺、供給指數最低。同時，數據分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度為19.8個月。

而清華大學計算機系教授武永衛去年透露了一組數據：未來3-5年，中國需要180萬數據人才，但目前只有約30萬人。大數據行業未來會產能過剩嗎？

提供大數據技術與應用服務的第三方公司面臨調整，未來發展會趨集中 關于“大數據概念是否被過度炒作”的討論，其實2013年的夏季達沃斯就有過。彼時支持“炒作”觀點的現場觀眾達54.5%。對此，持反對意見的北京大學光華管理學院副教授蘇萌提出了三個理由：

不同機構間的數據還未真正流動起來，目前還只是數據“孤島”；

完整的生態產業鏈還未形成，盡管通過行為數據分析已能夠分辨出一個消費者的喜好，但從供應到購買的鏈條還沒建成； 數據分析人才仍然極度匱乏。

4年之后，輿論熱點已經逐漸從大數據轉向人工智能，大數據行業也歷經整合。近一年間，一些大數據公司相繼出現裁員、業務大調整等情況，部分公司出現虧損。那都是什么公司面臨危機呢？

基于數據歸屬，涉及大數據業務的公司其實有兩類：一類是自身擁有數據的甲方公司，如亞馬遜、阿里巴巴等；另一類是整合數據資源，提供大數據技術與應用服務的第三方公司。目前行業整合出現盈利問題的公司多集中在第三方服務商。

對此，LinkedIn（領英）中國技術副總裁王迪表示，第三方服務商提供的更多的是技術或平臺，大數據更多還是讓甲方公司獲益。

在王迪看來，大數據業務要產生規模效益，至少要具備三點：算法、計算平臺以及數據本身。“第三方大數據創業公司在算法上有一技之長，而計算能力實際上已經勻化了，傳統企業如果用好了，和大數據創業公司沒有區別，甚至計算能力更強，而數據獲取方面，很多數據在傳統行業內部并沒有共享出來，第三方大數據公司獲取這些數據是比較困難的，最后可能誰有數據，誰產生的價值更高。”說白了，數據為王。

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在2013年，拿到千萬級A輪融資的大數據企業不足10家，到2015年，拿到千萬級以上A輪融資的企業已經超過30家。直到2016年互聯網資本寒冬，大數據行業投資熱度有所減退，大數據行業是否也存在產能過剩？

王迪認為，目前的行業整合屬于正常現象，“經過市場的優勝劣汰，第三方服務領域會出現一些做得比較好的公司，其他公司可能被淘汰或轉型做一些垂直行業應用。從社會來看，總的需求量一定是增加的，而對于供給側，經過行業自然的洗牌，最終會集中在幾家優秀的行業公司。” 需要什么樣的大數據人才？

今年3月份，教育部公布了第二批獲準開設“數據科學與大數據技術”的高校名單，加上第一批獲批的北京大學、對外經濟貿易大學、中南大學，一共35所高校獲批該專業。今年開始，部分院校將招收第一屆大數據專業本科生。大數據人才培養涉及到兩方面問題：

交叉性學科的人才培養方案是否與市場需求相匹配； 學科建設的周期與行業快速更新之間的差距怎樣彌合。

對于第一個問題，“電商熱”時期開設的電子商務專業是一個可吸取經驗的樣本。2000年，教育部高教司批準了第一批高校開設電子商務本科專業。作為一個復合型專業，電子商務的本科教學涵蓋了管理、技術、營銷三方面的課程。電子商務領域人才需求量大，但企業卻無法從電子商務專業中找到合適的人才，原因何在？

職業規劃專家姜萌認為，并不是某一個專業對應一個行業熱點，而是一個專業集群對應一個行業熱點。“比如電子商務專業，我們到電子商務公司里會發現，不是學電子商務的人在做這些工作，而是每個專業各司其職，比如計算機、設計、物流管理、營銷、廣告、金融等等。現在行業的復合型工作都是由一個專業集群來完成的，而不是一個人來復合一堆專業特點。”

大數據專業的人才培養也同樣走復合型路線，復旦大學大數據學院的招生簡章顯示，學院本科人才培養以統計學、計算機科學和數學為三大基礎支撐性學科，以生物學、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學等為應用拓展性學科，具備典型的交叉學科特征。

LinkedIn（領英）中國技術副總裁王迪指出，“從企業應用的角度來看，大數據行業里從事相關職能的同學背景是各異的，大數據作為一個人才培養方向還在探索中，在這個階段，高校嘗試開設碩士課程是很好的實踐，但開設一類的本科專業還為時過早。”

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另一方面，專業人才培養的周期較長，而行業熱點不斷更新輪替，中間產生的時間差使得新興專業的志愿填報具備了一定風險。

王迪認為，“從今天的產業實踐上看，大數據領域依然是從現有專業中挑選人才，教育和市場發展總是有一定差距的，學生本科四年，加上碩士階段已經是七年之后的事情了，產業已經演進了很多，而教學大綱并不會跟進得那么快。”

因此，盡管大數據的應用前景毋庸置疑，但在人才培養層面，復合型人才培養方案會不會重走電子商務專業的老路？學校教育如何趕上行業發展速度？這些都是值得進一步商榷的問題。面對熱門專業，志愿填報需要注意啥？

了解了大數據行業、公司和大數據專業后，姜萌對于考生填報像大數據相關的熱門專業，提出了幾條建議：

報考熱的專業和就業熱的專業并不一定是重合的，比如軟件、計算機、金融，這些專業的就業率實際并沒有那么高，地質勘探、石油、遙感等專業，雖然報考上是冷門，但行業需求大，就業率更高。

選擇熱門專業，更需要考慮就業質量。專業就業好，是統計學意義，指的是平均收入水平高，比如金融專業的收入，比其他純文科專業的平均收入較高，但落實到個體層面，就業情況就不一樣了，尤其像金融專業是典型的名校高學歷好就業，但對于考試成績較低的同學來說，如果去一些普通院校、專科院校學習金融，最后就業情況可能還不如會計專業。

志愿填報，除了專業，城市因素也很重要：如果想從事金融、互聯網的工作，更適合去一線城市，如果是去三、四線城市的學生可以考慮應用面比較廣的專業，就是各行各業都能用到的專業，比如會計專業，專科層次的會計和985層次的會計都有就業渠道。如果先選擇報考城市，也可以針對所在城市的行業特點選擇專業，比如沿海城市外貿相對發達，選擇國際貿易、外語類專業就業情況更好，比如武漢有光谷，選擇光電類專業更好就業。

最終家長和考生更需要考慮個人與專業匹配的問題，金融、計算機等熱門專業不是所有人都適合學，好專業不見得對所有個體都是好的。

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第五篇：公眾演講需要掌握的技能

有的人在別人演講時走神。想想你在聽老師講課、聽演講或者聽政治家說話的時候，你會發現我們都有這種情況。記住在他們講話時你所想到的東西。

你的聽眾就像你一樣。你演講的方式決定了是否能讓聽眾不在中途離席。掌握了演講的技巧并加以潤色，可以讓你更好地與聽眾交流。

分析聽眾。演講如寫報告一樣。首先，要確定話題，演講的目的，以及陳述；接著，仔細地分析聽眾。

組織演講稿。在這一階段，你需要考慮演講的長度。按照每分鐘約100個字的速度來反復練習。每個觀點需要有足夠的字數來支撐，但也不要過多，否則會讓聽眾感到疲倦。適可而止，可以激起觀眾的求知欲望。簡明扼要非常重要。

準備演講筆記。

精心準備。

接受你身體的緊張感。

注意力要集中在演講的內容上，而不是演講時的姿態。

反復練習你的演講。

用“演講者”的聲音來練習。

找一個你可以在其中大聲練習演講的房間練習。

錄下你的演講。

不斷練習。

發表演講

提高嗓音。

保持目光接觸。

注意非言語溝通。

注意時間。

在合適的時候停頓。

輕松面對。

如果你能夠放松并享受自己的演講，聽眾會和你有一樣的體驗。