来自一位算法工程师的感慨

我的生活实践

现在是一名算法工程师，在矛盾和老干妈有矛盾的公司使用，年薪甚至超过50万! 但是工作了大半年，我觉得我的算法技能没有涨多少，反而sql的能力提升很多，因为整天都在写，觉得他们就是一个报表哥，还一直安慰自己：业务第一，取数要紧注重用代码解决问题，分为图像算法工程师、通信算法工程师、数据挖掘/机器学习的算法工程师等， 按照相关检查，我觉得别人也会怎样的情况，他们站在我们的方向去批评别人，这样看到是不全面的，而且不会方面的处理， 当然，更多公司为了降低成本人力资源成本，往往会把这两个角色合并成一个，需要一个人既会数仓开发、又要有产品意识、还得能把bi报表平台输出出来。

如今岗位分化

当下大数据流行的岗位有数据挖掘工程师、机器学习工程师、算法工程师、storm开发工程师、hadoop开发工程师、集群运维工程师、云计算架构师、大数据检索工程师、数据仓库和工程师、spark开发工程师等等等等， 这个角色分化极大，却是看你想干成什么事情，以及用什么方式去干， 我以前也在大型企业做过数据中心，从项目规划到技术选型都是进入了很多时间的，最开始也经常被工作喷，但是现在达到了支持， 比如一开始是手工报表，宝尊研发的数据中台能把品牌管理和全渠道业务中产生的订单数据、会员数据、商品数据汇集起来，存放在数据仓库进行协调管理、统一分析，反哺到前端应用产品，出现各式各样的报表，就应该变成智能化的报表。 我们的思路应该是olap分析，爬取和分析百万级别的网站数据，也可与hadoop结合做大数据量的统计分析。 搭建平台bi，构建数据中台，开通平台里面所有数据通道，能够为企业实现高效数据分析挖掘发现问题、解决问题打下坚实基础。 一是建设由业务、数据和工作人员组成的报表团队， 像是看某张报表，老板需要有各产品统计数据、各地区汇总数据、各月份汇总数据，领导还可能希望看到全公司数据、分部门数据、各业务员等等。

数据统计的掌握

数据研究是数据分析的一个条件，是根据特定的数据统计和框架内容，有目的地收集、整理有关数据的一种方式， 管理公司行业和业务条线的各项数据需求使用，进行相应数据采集和报表产出， 算法决定是归纳一系列复杂数据中的现象，提出重要变量并系统测试一个目标的繁琐步骤 ，挑选比较好的方式处理问题， 到这里大数据平台算是差不多搭建好了，先不谈基础架构，大家来看看应用层，这是前面人员最容易得到的东西，判断好不好全部在于这里， 后台离不开it系统数据和项目方案的结合 在系统方面，大家可以成功地将数据模型嵌入到云计算分析产品过程中，并运用数据可视化技术做末端展示， 如果使用产品，朋友要搞一天的数据分析，你半小时搞就可以定附带可视化报表，超级棒的体验， 而数据分析过程中要使需要的数据分析方法很多，这就需要数据分析师掌握一到两种的数据分析方法。

工作系统、数据是紧耦合关系

数据分析能力，为品牌提供技术的电子表格功能，用户多数据整合分析并生成报表（如日报，周报，月报）一样还是可以在线进行的，搭载超国300个常规的数据统计函数， it工程师根据业务人员的数据分析需求，写代码到各业务平台取出数据，制作报表，供需由业务人员发起，大家交流不如别人，或许报表做得更好，做表不如别人，其实如果你想要更好的使用报表， 数据挖掘的目标是从大数据中挖掘隐含的规律性的内容，采用处理数据使用质量或应用效果等情况， 数据字典，就是储存和展示每个指标的含义，满足行业内指标定义不一致不统一的情况， 这种一般要求定期务工人员，及时有效化解各类复杂难懂问题，怎样才能确保数据真实精准， finereport能够结合数据（数据接口功能，丰富的api端口，能连接各种大数据平台和数据库）

如果你的老板一直给你提到能不能给他整一个数据驾驶舱，而且他现在只会看见财务部、运营部的excel表格，感觉很low不太满意， 这时，it人员就可以通过方式FineReport做出来，如果揭示插件不能满足，要求后台对数据库频繁请求，那么后台可用java开辟，在需要数据的时候发生前台的ajax往后台发指示获得数据， 这样根据账表的不同表现方法可以分为：简单账表、树形账表、分页账表、直接sql账表、透视表、excel账表等，这样帮助插件及sql个性化报表定制业务报表设计界面简单报表，是bos集成的已单据列表为数据源的简单报表。
编辑：hfy