大数据职业之间的关系是什么？原来大数据工程师是这样的

1、大数据职业之间的关系是什么——数据科学家：厨师

数据科学家的概念最初是在IBM的沙龙活动中听到的。当时，我们的小组获得了优胜奖，认为我们可以成为数据科学家。现在想想，它太年轻，太土生土长了。科学家有这么简单的事情。而大数据是一种柴米油盐的工作，离科学家很远!

当你掌握了大数据思维，你也应该与实际业务联系起来。在你知道如何仿制这道菜之后，你还需要掌握食材的选择和新鲜度。同时，你也应该了解这道菜的一般定价。。。一系列的事情，数据相关，数据独立。你需要知道你可以成为一个合格的数据科学家。否则，不要拿这个头衔来愚弄别人。

2、大数据职业之间的关系是什么——数据挖掘：创意厨师

至于数据挖掘，你需要创建自己的盘。在开始学抄蔬菜的时候，我们都学着按照菜谱一个个抄。在后期，当一家人喜欢吃两道菜的时候，你应该学会搭配。比如做鲫鱼豆腐汤时，是否把冬瓜和扇子放在一起。当你尝试这个，一些将成为一个更美味的菜。有些不太好吃。

从以上观点来看，数据挖掘==自制菜肴，数据分析==根据菜谱复制菜肴。所以我们可以看出两者的区别。一是有分析目标，二是没有分析目标。数据挖掘可能为公司创造更高的业绩，也可能失败。这是因为你不知道你挖出的目标是否符合公司的业务要求，也不知道你挖出的客户是否都是好的，但在执行业务时会出现很多问题。

3、大数据职业之间的关系是什么——算法工程师：Fire Chef

事实上，算法工程师在大数据产业中非常重要。经常看到的说法是：代码工程师好招。但是很难找到一个好的算法工程师。在古代，有人说千军万马是容易得到的，但是一个著名的将军是很难找到的!

在大一点的旅馆里，你会发现客人会花很长时间等饭。如何加快用餐速度。如何快速烹调食物并放在盘子里。这个很特别。而算法工程师，他们需要了解客户的业务，还要了解自己数据系统的性能。只有将两者结合起来，我们才能从业务角度优化我们的数据体系结构。在这里，我想起了我的老师当时告诉我的一个例子。中国人写C语言时，喜欢用指针调用内存，而国外一些成熟的公司则直接用数组堆栈调用。因为系统的延迟效应也决定了你最终的成败。

如今，IT行业的分工越来越细化，算法工程师的价值也越来越大，这对一个企业来说是有可能的。一个算法工程师相当于10个编码器。这不是效率，而是效果。因为最终的业务登陆需要内部算法支持，但更重要的是，您的代码逻辑表达式。

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