博为峰软件技术股份有限公司（股票代码：836392）2020年4月入选新三板创新层，旗下拥有“学掌门”、“51Testing”等职业教育品牌。公司紧跟市场和技术的变化趋势，致力于培养、输送优秀的职业人才，成立数十年来累计培养软件开发工程师、软件测试工程师、数据分析师等行业紧缺人才50000+；自主研发掌握核心技术，为客户提供卓越的产品、服务和整体解决方案。公司总部位于上海，在北京、深圳、广州、成都、南京、西安、武汉、杭州、重庆、济南、合肥、苏州、长沙、南昌、石家庄、郑州、青岛、昆山等地均设有分支服务机构。

大数据是指在一定时间内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式来拥有更强的决策力、洞察力和发现力以及流程优化能力。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业化处理。换句话说，如果把大数据比作一个行业，这个行业盈利的关键在于提高数据的“处理能力”，通过“处理”实现数据的“增值”。

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数据工程师一般被定义为“对统计学科有深刻理解的明星软件工程师”。如果你担心一个商业问题，那么你需要一个数据工程师。他们的核心价值在于能够通过清晰的数据创建数据管道。对文件系统、分布式计算和数据库的良好理解是成为一名优秀数据工程师的必备技能。

数据科学家倾向于通过探索数据来看待周围的世界。将大量分散的数据变成可以分析的结构化数据，并找出丰富的数据源，整合其他可能不完整的数据源，清理产生的数据集。在新的竞争环境中，挑战不断变化，新的数据不断流入。数据科学家需要帮助决策者穿梭于各种分析中，从临时数据分析到持续的数据交互分析。当他们发现一些东西时，他们会交换他们的发现，并建议新的业务方向。他们创造性地展示视觉信息，也使发现的图案清晰可信。向老板建议数据中包含的规律，从而影响产品、流程和决策。

根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析达到不同的目的。在腾讯的案例中，最能体现大数据工程师工作的最简单直接的例子就是ABTest，它帮助产品经理在A和B的备选方案中进行选择。过去，决策者只能根据经验做出判断，但现在大数据工程师可以通过大范围的实时测试来帮助营销部门做出最终选择——例如，在社交网络产品的情况下，一半用户可以看到界面A，另一半用户可以使用界面B，并观察和统计一段时间内的点击率和转化率。

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与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的是数据过剩而不是数据短缺。因此，互联网时代的数据分析师必须学会利用技术手段高效处理数据。更重要的是，互联网时代的数据分析师要不断创新，在数据研究的方法论上有所突破。