大數據顧問

㈠ 利用大數據人工智慧投資股票的話，能代替投顧嗎

現在有越來越多的人都想進入到股票市場進行投資，的確股票是一種高收益的投資，但是很多人進入到股票市場都會血本無歸，就是因為他們本身對於股票市場沒有足夠的認識。利用大數據人工智慧投資股票，這樣能夠代替投資顧問嗎？

三、為什麼不能替代

大家要知道投資顧問在中國市場發展的時間是非常長的，現在科技的發展速度也已經越來越快了，為什麼投資顧問無法被機器人代替這也是有一定的原因的。這是因為基金或者是股票投資本身就是一種動態的過程，在這個過程之中，需要當事人跟投資顧問進行實時的交流，這樣才能夠去滿足客戶的需求，但是機器人卻不能做到這一點。

㈡ 大數據時代八大熱門IT崗位

大數據時代八大熱門IT崗位

新的想法誕生新的技術，從而造出許多新詞，雲計算、大數據、BYOD、社交媒體、3D列印機、物聯網……在互聯網時代，各種新詞層出不窮，令人應接不暇。

這些新的技術、新興應用和對應的IT發展趨勢，使得IT人必須了解甚至掌握最新的IT技能。另一方面，雲計算和大數據乃至其他助推各個行業發展的IT基礎設施的新一輪部署與運維，都將帶來更多的IT職位和相關技能技術的要求。

毫無疑問，這些新趨勢的到來，會誕生一批新的工作崗位，比如數據挖掘專家、移動應用開發和測試、演算法工程師，商業智能分析師等，同時，也會強化原有崗位的新生命力，比如網路工程師、系統架構師、咨詢顧問、資料庫管理與開發等等。下面分別為大家介紹著十大IT技能所體現的工作崗位：

一、演算法工程師

何萬青博士曾經介紹把一件事做快做好的三種方法，其中就提到過「提高流水線效率、更好的演算法和更短的代碼關鍵路徑。」可以看出演算法在系統效率中的重要地位。演算法是讓機器按照人類設想的方式去解決問題，演算法很大程度上取決於問題類型和工程師對機器編程的理解，其效率的高低與演算法息息相關。

在數學和計算機科學之中，演算法(Algorithm)為一個計算的具體步驟，常用於計算、數據處理和自動推理。在大數據時代，演算法的功能和作用得到進一步凸顯。比如針對公司搜索業務，開發搜索相關性演算法、排序演算法。對公司海量用戶行為數據和用戶意圖，設計數據挖掘演算法。

演算法工程師，根據研究領域來分主要有音頻/視頻演算法處理、圖像技術方面的二維信息演算法處理和通信物理層、雷達信號處理、生物醫學信號處理等領域的一維信息演算法處理。另外數據挖掘、互聯網搜索演算法這些體現大數據發展方向的演算法，在近幾年越來越流行，而且演算法工程師也逐漸朝向人工智慧的方向發展。

二、商業智能分析師

演算法工程師延伸出來的商業智能，尤其是在大數據領域變得更加火熱。IT職業與咨詢服務公司Bluewolf曾經發布報告指出，IT職位需求增長最快的是移動、數據、雲服務和面向用戶的技術人員，其中具體的職位則包括有商業智能分析師一項。

商業智能分析師往往需要精通資料庫知識和統計分析的能力，能夠使用商業智能工具，識別或監控現有的和潛在的客戶。收集商業情報數據，提供行業報告，分析技術的發展趨勢，確定市場未來的產品開發策略或改進現有產品的銷售。

商業智能和邏輯分析技能在大數據時代顯得特別重要，擁有商業知識以及強大的數據和數學分析背景的IT人才，在將來的IT職場上更能獲得大型企業的青睞。不過這些技能並不是一般人都能掌握的，一些公司目前正在招聘統計學家並教授他們有關技術和商業的知識。

三、數據挖掘工程師

數據挖掘工程師，也可以叫做「數據挖掘專家」。數據挖掘是通過分析每個數據，從大量數據中尋找其規律的技術。數據挖掘是一種決策支持過程，它主要基於人工智慧、機器學習、模式識別、統計學、資料庫、可視化技術等，高度自動化地分析企業的數據，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調整市場策略，減少風險，做出正確的決策。

數據挖掘專家或者說數據挖掘工程師掌握的技能，能夠為其快速創造財富。當年亞馬遜的首位數據挖掘工程師大衛·賽林格(David Selinger)創辦的數據挖掘公司，將類似於亞馬遜的產品推薦引擎系統銷售給在線零售和廣告銷售商，而這種產品推薦引擎系統，也成為亞馬遜有史以來最賺錢的工具。數據挖掘的價值由此可見一斑。

四、咨詢顧問(專家)

任何業務部門和任何行業企業，都有IT系統在背後默默無聞地支撐著。在雲計算大數據時代，業務面臨的挑戰和機遇也會給IT系統帶來更多要求。在這種情況下，IT系統的規劃部署和運維，都要有更為精通的專業人士才能勝任，並滿足面向未來大數據分析、雲計算服務應用的需要。

紐約蒙特法沃醫療中心(montefioremedical center)的副主席傑克-沃夫(JackWolf)曾經表示，他尋求不僅會建立和使用系統而且還會給予其他員工技術支持的新員工，他說：」新的系統意味著你必須有更多的咨詢台來處理更多的咨詢量。」當然，這里體現的主要是某個系統的技術支持的功能，但管中規豹我們不難發現，無論是部署初期的物料采購還是運維過程中的金玉良言，都凸顯出這種技術咨詢顧問的重要性。

五、網路工程師

網路工程師可以說是一個「綠色長青」的職業，網路技術一直以來就處於急需之中，美國人力資源公司羅勃海佛國際(Robert Half International)第三季度IT招聘指數和技能報告指出，網路管理占總需求技能排名中的第二位。對於雲計算時代來說，網路在雲資源池中(計算、存儲、網路)更是扮演著更為重要的作用。

另一方面， IPv6 標准、物聯網、移動互聯等蓬勃發展，使得對於網路工程師尤其是新型網路工程師(移動、IPv6、雲計算方向)的人才和技能要求也越來越多。網路工程師也因此而可以細分成多個發展方向，相應的技能要求其側重也有所不同。比如網路安全、網路存儲、架構設計、移動網路等等。

六、移動應用開發工程師

移動應用開發，會隨著移動互聯網時代的到來變得更受追捧。截至2012年底我國已經有10億手機用戶，移動智能終端用戶超過4億，在移動支付、移動購物、移動旅遊、移動社交等方面涌現了大量的移動互聯網游戲、應用和創業公司。

移動平台智能系統較多，但真正有影響力的也不外乎iOS、Android、WP、Blackberry等。大量原來PC和互聯網上的信息化應用、互聯網應用均已出現在手機平台上，一些前所未見的新奇應用也開始出現，並日漸增多。

移動應用開發，由於存有多個平台系統，因此不同的平台開發者其所面臨的機遇和挑戰也不盡相同。一個很明顯的例子就是，當初由Google公司和開放手機聯盟領導及開發的基於Linux的安卓系統，在開源之後就給廣大開發者(商)帶來巨大商機，而堅定選擇iOS平台的的開發工程師，也通過蘋果生態系統的不斷擴建和智能設備的高市場佔有，使得較早的一批開發者都賺得盆滿缽滿。不過在國內由於用戶習慣、產業環境和版權保護的問題，移動應用開發者並沒有因此而獲得相應的收益。

七、軟體工程設計師

近年IT業界逐漸涌現出一股軟體定義網路(SDN)、軟體定義數據中心、軟體定義存儲(SDS)和軟體定義伺服器(MoonShot)等浪潮，大有軟體定義未來一切IT基礎設施的趨勢。

PaaS、SaaS、數據挖掘和分析、數據管理和監控、虛擬化、應用開發等等，都是軟體工程師大展身手的好舞台。相應的，這些技術領域也對軟體工程師的要求會更高，尤其是虛擬化和面向BYOD、雲計算、大數據等應用的開發和管理，都需要有更高深的技術支撐。

和演算法工程師有點類似的地方在於，軟體工程師也需要注重設計模式的使用，一位優秀的工程師通常能識別並利用模式，而不是受制於模式。工程師不應讓系統去適應某種模式，而是需要發現在系統中使用模式的時機。

八、資料庫開發和管理

資料庫開發和管理在大數據時代顯得尤為重要，相關的資料庫管理、運維和開發技術，將成為廣大BI、大型企業和咨詢分析機構特別看重的技能體現。代表著更多類型(尤其是非結構化類型)的海量數據的涌現，要求我們實時採集、分析、傳輸這些數據集，在對基礎設施提出嚴峻挑戰的同時，也特別強調了資料庫開發和管理人員的挑戰。

比如分布式的、面向海量數據管理的資料庫系統之一NoSQL，就是面向大數據領域的非關系型資料庫的流行平台，高可用、大吞吐、低延遲、數據安全性高等應用特點成為了很多企業的看重的特點，並希望有足夠多的優秀IT開發人員深度開發NoSQL系統，解決對存儲的擴容、宕機時長、平滑擴容、故障自動切換等問題的困惱。

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㈢ 大數據這個行業裡面的全部崗位都有什麼_要全部的

細分的有20多個
大數據在全球范圍內的IT就業市場佔有越來越重要的影響。根據Gartner公司提供的數據，截至到2015年將有440萬的IT工作來支持大數據，僅美國就會有190萬的IT工作產生。看看我們列出的排名前20位的大數據職位及其職責列表。

首席數據官Chief DataOfficer
職責：
a. 與行政人員，數據所有者和數據管理員共同為內部和外部的客戶創建數據管理策略並且實現數據的准確性和制定工作流程的需求目標。
b. 引導EIM程序，業務數據管理員和數據服務供應商提供數據管理活動。
c. 建立數據政策，標准，組織並且督促EIM概念的組織成立。
b. 監督組織內的數據質量工作的監管，並且為不能被數據治理委員會解決的數據管理問題提供幾種治理。
e. 建立數據供應商管理策略，並通過CIO/CTO和IT組織的協調來監督完善EIM項目。
f. 領導創建程序的業務定義，數據管理目標和EIM計劃執行的原則。
g. 負責企業的信息/數據管理預算和數據相關的系統活動。

數據分析師Data analyst
職責：
a. 協調客戶和員工之間的關系，提供所有的數據分析和支持。
b. 對所有結果進行數據分析，並為客戶准備演講。
c. 對數據進行審核並且為客戶解決業務相關的問題。
d. 與工程和產品管理團隊進行協調，並確定所有交接的准確性，並准備好總結。
e. 進行數據分析並且傳遞給終端客戶。
f. 監督所有的客戶問題，並為經理和主管的協調和交接提供幫助。
g. 監督和管理所有和客戶發票並且對所有的支付問題進行及時的評價。
h. 管理客戶發票的所有數據，並提供公司的指標。
i. 監督並解決所有客戶的發票數據問題，並和各供應商協調和管理所有以前的平衡合作關系。
j. 管理所有的數據消耗異常狀態，確定數據的漏洞後准備相應的決議。
k. 監督流程管理工具，並確保遵守所有周期的指導方針。
l. 維護和管理發票文檔庫，並解決所有問題。
m. 執行內部設計和准備所有的發票，並確定更進流程的質量。

大數據觀察員Big DataVisualizer
職責：
a. 通過可視化軟體給商務提供價值增值分析來指導分析和借鑒分析帶來的影響，綜合成清晰的溝通。
b. 理解數據如何在不同的系統中運作來提供有關要求來確定正確的數據輸入組織報告/分析。
c. 與數據質量團隊之間緊密合作，以確保數據的完整性。
d. 發展業務需求為報告流程去推動功能規范化。
e. 在業務和跨職能團隊的合作下，完整地記錄報告流程和系統。
f. 收購，管理和文檔的數據（包括地理空間數據）。
g. 與客戶/客戶服務團一起進行工作計劃，並進行數據分析。
h. 參與提案撰寫，客戶交付成果和研究論文。
i. 對數據、GIS數據分析創建可視化從而列入建議書，報告，論文和多媒體項目數據。

大數據解決方案架構師Big DataSolutions Architect
職責：
a. 對Hadoop解決方案的整個生命周期進行引導，包括需求分析，平台選擇，技術架構設計，應用設計和開發，測試和部署。
b. 在一個團隊中，設計並卡發開創性大規模集群的數據處理系統提供了技術和管理的領導。
c. 幫助Xtremeinsights客戶指定戰略，最大限度地發揮數據的價值。
d. 幫助Xtremeinsights在大數據空間通過促進白皮書，技術評論對社區建立思想領導。

大數據工程師Big DataEngineer
職責：
a. 收集和處理大規模的原始數據（包括腳本編寫，網頁獲取，調用APIs，編寫SQL查詢等）。
b. 和我們的工程團隊密切合作，並以驚人的創新和演算法與我們的生產系統相結合。
c. 將非結構化數據處理成適合分析的一種形式，然後進行分析。
d. 根據所需要的和專案分析商業決策。

大數據研究員Big DataResearcher
職責：
a. 從多種關系資料庫中提取數據，操作，使用定量，統計和可視化工具研究數據。
b. 告知適當的建模技術的選擇，以確保使用嚴格的統計過程的測試模型進行開發。
c. 建立和維持有效的流程來驗證並更新預測模型。
d. 分析，建模，預測衛生服務的利用模式/趨勢和創造能力來為醫療保健服務模式模擬假設的情景。
e. 與內部業務，分析和數據戰略合作夥伴共同合作，從而提高效率，為核心的軟體產品增加預測模型的適用性
f. 幫助管理分析的創新性，形成的見解，主張整合新概念到現有的客戶端工具中，幫助翻譯即席分析到可擴展的軟體解決方案。

數據倉庫管理員Data warehousemanager
職責：
a. 指定並實施信息管理策略。
b. 協調和管理的信息管理解決方案
c. 多個項目的范圍，計劃和優先順序安排
d. 管理倉庫的各個方面，比如數據外包，移動，質量，設計和實施。

數據架構師Data architect
職責：
a. 通過採用最佳實踐和工具，包括SOL,SSIS,SSRS和OLAP來設計資料庫，數據模型，ETL過程，數據倉庫應用和商業智能（BI）報告。
b. 根據現有的標准和准則來提供高品質（DA）的相關結果，包括ETL過程，數據倉庫設計和數據系統的改進。
c. 通過提供對數據倉庫的方法和途徑的建議解決程序（DA）的相關問題與業務分析師和技術團隊。
d. 分析（DA），相關業務需要，可與項目工作人員對（DA）的發展未來做出決定和建議。

資料庫管理員Database manager
職責：
a. 提高資料庫工具和服務的有效性。
b. 確保所有的數據符合法律規定。
c. 確保信息得到保護和備份。
d. 與工作團隊做定期報告。
e. 監控資料庫性能。
f. 改善使用的技術。
g. 建立新的資料庫。
h. 檢測數據錄入程序。
i. 故障排除。

商業智能分析員Businessintelligence analyst
職責：
a. 就工具，報告或者元數據增強來進行傳播信息。
b. 進行或協調測試，以確保情報的定義與需求相一致。
c. 使用商業智能工具來識別或監測現有和潛在的客戶。
d. 綜合目前的商業只能和趨勢數據，來支持採取行動的建議。
e. 維護或更新的商業智能工具，資料庫，儀錶板，系統或方法。
f. 及時的管理用戶流量的商業情報。

數據倉庫分析員Data warehouseanalyst
職責：
a. 了解企業用戶的需求信息，並將其傳送到數據倉庫團隊的其他成員。
b. 指導並實施面試任務。
c. 指導並收集采訪資料。
d. 協助DW數據分析師分析現有的報告並確定整合指標。
e. 指導資料庫需求文件的准備。
f. 協助數據分析師測繪任務。
g. 分析現有的報告。
h. 引導業務指標的鑒定和文獻。
i. 在合適的資源系統專家的指導下確定系統的記錄。
j. 幫助識別潛在的數據來源，資料庫。
k. 負責數據採集過程的試驗和實施。
l. 擔任ETL和前端程序員的顧問。

數據建模師Data modeler
職責：
a. 為標准命名約定和編碼實踐指定最佳的訓練方案，以確保數據模型的一致性。
b. 推薦在新環境中的數據模型的重復使用機會。
c. 對資料庫和SQL腳本執行的物理數據模型進行逆向工程。
d. 評估數據模型和物理資料庫的差異和矛盾。
e. 驗證業務數據對象的准確性和完整性。
f. 分析數據相關的系統的挑戰，並提出相應的解決方案。
g. 根據公司標准制定標準的數據模型。
h. 對系統分析員，工程師，程序員和其他人在項目的限制和能力，性能要求和介面進行指導。
i. 審查修改現有軟體，以提高效率和性能。

資料庫開發員Databasedeveloper
職責：
a. 設計，開發和實施基於客戶需求的資料庫系統。
b. 優化資料庫系統的性能效率。
c. 准備設計規范和功能單證的分配資料庫的項目。
d. 對資料庫系統進行空間管理和容量規劃。
e. 建立資料庫表和字典。
f. 參與資料庫設計和架構，以支持應用程序開發項目。
g. 執行數據備份和檔案上定期。
h. 測試資料庫，並進行錯誤修正。
i. 及時解決資料庫相關的問題。
j. 制定安全程序，以保護資料庫免受未經授權的使用。
k. 評估現有的資料庫，並提出改進建議的執行效率。
l. 開發用於資料庫設計和開發活動的最佳實踐。

門戶網站管理員Portaladministrator
職責：
a. 制定所有門戶網站的布局和維護網站的所有功能。
b. 監督所有頁面內容，並提供給所有工作人員和外部組織的幫助。
c. 整合新的技術體系為門戶和網路管理員的協調工作。
d. 維持對所有門戶項目的現狀，並協助解決新的和現有渠道的所有問題和自動化的所有進程。
e. 在所有配置進行測試和升級過程中，實現所有的目標，並保持對所有門戶環境的新技術維護。
f. 確定網站的所有長期目標，並根據指引，建議改進所有內容。
g. 保持高效的門戶網站的文檔系統，並協助安裝所有Web中心互動系統。
h. 分析所有系統的升級和應用程序，並確保遵守所有計劃要求，設計了新的門戶網站所有的解決方案，並協助解決所有的生產問題。
i. 監測和分析所有門戶網站的系統指標，並保持最佳性能。
j. 與管理人員和社區成員協調落實各項業務活動，並確定所有的web伺服器配置。
k. 管理和配置所有的門戶應用程序。
l. 保留所有門戶網站的市場和不斷變化的行業知識。
m. 對全業務運營提供支持，並確保所有的利潤優化。

資料庫管理員Databaseadministrator
職責：
a. 選擇合適的軟體和硬體
b. 管理數據安全和隱私
c. 管理數據完整性
d. 數據備份
e. 資料庫恢復
f. 優化資料庫性能
g. 提高查詢處理性能

首席數據分析師Chief DataAnalyst
職責：
a. 為一部分的基礎整體研究程序員開發新的分析項目
b. 團隊的其他成員來提供技術投入研究項目的發展。
c. 為分析員提供大型調查的收集，編制和分析。
d. 在適當的時候使用Excel，SPSS或者STATA和先進的技術進行統計分析。
e. 對政策專家，相關的投資方和學者進行基礎的增長。

業務系統分析員Business SystemAnalyst
職責：
a. 確定通過研究業務職能業務目；收集信息；評估輸出要求和格式。
b. 設計通過分析要求的新的計算機程序；構建工作流程圖和示意圖；研究系統的能力；書寫規范。
c. 提高通過研究當下實踐系統進行設計修改。
d. 通過識別問題來對控制提出建議，提高寫作流程。
e. 通過定義項目里程碑，階段和要素來形成項目團隊，建立項目預算。

數據挖掘分析師Data mininganalyst
職責：
a. 對優先考慮的賬戶進行統計分析，從而最大限度的成功化。
b. 與主管或客戶端溝通行動計劃，並找出需要改進的地方。
c. 執行戰略數據分析和研究，以支持業務需求。
d. 找准機會從而通過復雜的統計建模提高生產率。
e. 瀏覽數據來認准機會並提高業務成效。
f. 指定業務流程，目標和戰略的理解，以提供分析和解釋。
g. 通過內部討論的理解，在適當情況下獲得業務需求和必要的分析。

數據策略師Data strategist
職責：
a. 定義大數據戰略，包括設計多階段實施路線圖。
b. 獨立工作，或作為一個團隊的一部分，設計和開發的大數據解決方案。
c. 異構數據的數據錯誤，探索和發現新的見解。
d. 知道分析，架構，設計以及數據倉庫和商業只能解決方案的發展。
c. 指導年輕的團隊成員。
f. 協助業務開發團隊提供售前活動和招標書。
g. 幫助評估和計劃項目。

業務數據分析師Business DataAnalyst
職責：
a. 與關鍵投資者的業務分析師和高級管理人員緊密合作，了解他們的經營策略和問題，確定研究需求，幫助設計實驗，並根據結果提出建議。
b. 通過客戶細分，從多個來源的定量和定性派生的發展和應用進行影響的決定。
c. 調整利益相關者和分析師對如何使用研究和分析的想法，以支持業務計劃和戰略的優先試圖（分析路線圖）。
d. 傳動復雜的分析項目，需要分析或利益相關者從開始到結束之間的多團隊協作。
e. 有效地管理多個在建設的項目，確保目標和時間獲得滿足。確定在短期和長期間的權衡和平衡所有投資者的需求。
f. 領導和參與業務討論，提供意見，需要的時候進行一些變革。
g. 關鍵指標與解釋器的討論，推測並提出行動。
h. 與業務夥伴的投資者在制定和優先的業務問題上考慮短期和長期的潛在影響，解釋結果，量化的機遇，並提出了一個觀點合作數據的專家來執行分析操作。
i. 在企業領導的重視下積極主動地帶來新的商機。
j. 知道分析師和股東對事物的知識和流程上，確保它們是可重復的，可持續的和可擴展的。
k. 在所有階段上與多個項目組合作。

㈣ CPDA數據分析師培訓班要怎麼選擇

你可以先和他們的老師了解一下情況的，比如學習的費用和學習的模式你都可以問一下的，這樣你在學習之前的時候就能有一定的了解，學習的時候才知道一些情況的。

㈤ 大數據培訓後可以找什麼工作

這個不但要看行業的發展，還要看你自己的技術怎樣，這幾年大數據是非常火的專，企業對大數據屬開發人員的要求也比較高，你不但要非常熟悉hadoop生態（HDFS，hive，hbase，spark等等），其次你的編程基礎也要非常好，要會liunx,java、Scala或者python，熟悉常用的框架，還有最重要的就是工作經驗，學歷等。

《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要》發布，把大數據作為基礎性戰略資源。據中國商委會統計，中國基礎數據分析人才缺口達到一百五十萬之巨，這是很大的一個人才缺口。大數據發展前景很不錯，大數據人才比一般的軟體開發人員平均薪資要高30%左右，並且在持續的增長。

㈥ 馬曉東有多少億

1283億人民幣。馬曉東，蘇州國雲數據科技有限公司創始人兼CEO、波士頓咨詢全球高級顧問、1986年出生於寧夏固原，中國科技大學計算機碩士。大數據領軍人物，「大數據魔鏡」發明人，擁有大數據發明專利二十餘項，貴州、江蘇、內蒙古多地政府大數據顧問專家。現擔任北京信息化協會副理事長，國民經濟大數據實驗室副理事長，聯合國教科文組織高等教育創新中心數字化人才研究院副院長，原阿里巴巴淘寶數據優化器負責人。數人公益計劃發起人，中國首個大數據領域TED演講者，高校教材《大數據分析及應用實踐》總編。截止到2022年6月11日已經累積了1283億人民幣的身家了。