IT是什么工作?常见问题

IT行业涵盖的范围很广,最少包括了硬件,网络,软件,信息系统四大类,因此这四大类中的产业,以及从事设计,维护,支持和管理的人员共同形成了一个无所不在的IT行业。

IT主体职业

1、软件类:系统分析师、计算机程序设计员、软件测试师、软件项目管理师、系统架构设计师。

2、硬件类:计算机维修。

3、网络类:网络工程师、网络系统设计师、网络综合布线员、网络建设工程师。

4、信息系统类:计算机操作员、信息系统安全师、信息系统管理师、数据库系统管理员、信息系统监理师、信息系统评估师、信息资源开发与管理人员、信息系统设计人员。

5、制造类:半导体器件测试工、半导体器件制作工艺师、半导体器件制造工、半导体器件支持工、半导体器件封装工。

1、网络工程师

网络工程师可以说是一个“绿色长青”的职业,网络技术一直以来就处于急需之中,美国人力资源公司罗勃海佛国际(RobertHalfInternational)第三季度IT招聘指数和技能报告指出,网络管理占总需求技能排名中的第二位。

对于云计算时代来说,网络在云资源池中(计算、存储、网络)更是扮演着更为重要的作用。

另一方面,IPv6标准、物联网、移动互联等蓬勃发展,使得对于网络工程师尤其是新型网络工程师(移动、IPv6、云计算方向)的人才和技能要求也越来越多。

网络工程师也因此而可以细分成多个发展方向,相应的技能要求其侧重也有所不同。比如网络安全、网络存储、架构设计、移动网络等等。

2、算法工程师

何万青博士曾经介绍把一件事做快做好的三种方法,其中就提到过“提高流水线效率、更好的算法和更短的代码关键路径。”可以看出算法在系统效率中的重要地位。

在数学和计算机科学之中,算法(Algorithm)为一个计算的具体步骤,常用于计算、数据处理和自动推理。

算法工程师,根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。

另外数据挖掘、互联网搜索算法这些体现大数据发展方向的算法,在近几年越来越流行,而且算法工程师也逐渐朝向人工智能的方向发展。

3、商业智能分析师

算法工程师延伸出来的商业智能,尤其是在大数据领域变得更加火热。

IT职业与咨询服务公司Bluewolf曾经发布报告指出,IT职位需求增长最快的是移动、数据、云服务和面向用户的技术人员,其中具体的职位则包括有商业智能分析师一项。

商业智能分析师往往需要精通数据库知识和统计分析的能力,能够使用商业智能工具,识别或监控现有的和潜在的客户。

收集商业情报数据,提供行业报告,分析技术的发展趋势,确定市场未来的产品开发策略或改进现有产品的销售。

商业智能和逻辑分析技能在大数据时代显得特别重要,拥有商业知识以及强大的数据和数学分析背景的IT人才,在将来的IT职场上更能获得大型企业的青睐。

不过这些技能并不是一般人都能掌握的,一些公司目前正在招聘统计学家并教授他们有关技术和商业的知识。

4、数据挖掘工程师

数据挖掘工程师,也可以叫做“数据挖掘专家”。数据挖掘是通过分析每个数据,从大量数据中寻找其规律的技术。

数据挖掘是一种决策支持过程,它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等,高度自动化地分析企业的数据,做出归纳性的推理,

从中挖掘出潜在的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决策。

数据挖掘专家或者说数据挖掘工程师掌握的技能,能够为其快速创造财富。

而这种产品推荐引擎系统,也成为亚马逊有史以来最赚钱的工具。数据挖掘的价值由此可见一斑。

5、咨询顾问

任何业务部门和任何行业企业,都有IT系统在背后默默无闻地支撑着。

在云计算大数据时代,业务面临的挑战和机遇也会给IT系统带来更多要求。在这种情况下,IT系统的规划部署和运维,都要有更为精通的专业人士才能胜任,并满足面向未来大数据分析、云计算服务应用的需要。

6、移动应用开发工程师

移动应用开发,会随着移动互联网时代的到来变得更受追捧。

截至2012年底我国已经有10亿手机用户,移动智能终端用户超过4亿,在移动支付、移动购物、移动旅游、移动社交等方面涌现了大量的移动互联网游戏、应用和创业公司。

移动平台智能系统较多,但真正有影响力的也不外乎iOS、Android、WP、Blackberry等。

大量原来PC和互联网上的信息化应用、互联网应用均已出现在手机平台上,一些前所未见的新奇应用也开始出现,并日渐增多。

7、软件工程设计师

近年IT业界逐渐涌现出一股软件定义网络(SDN)、软件定义数据中心、软件定义存储(SDS)和软件定义服务器(MoonShot)等浪潮,大有软件定义未来一切IT基础设施的趋势。

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15.观点有一种说法,算法工程师的薪酬只有三档(附大数据工程师2. 数据挖掘工程师——这类团队面对的挑战不限于一个具体问题,而在于如何将复杂的业务逻辑转化为算法、模型问题。因此不但要求工程师在算法上探索得足够深,但需要足够的交叉能力。需要了解常见的机器学习算法,同时也要有迅速理解业务的能力。 从企业对岗位的要求,我们可以分析出: https://blog.itpub.net/69903766/viewspace-2286314/
16.机器学习/数据挖掘/算法岗位Googleboy所以基本的机器学习算法,优化方法等理论你要清楚,再搭配一些项目或比赛的实战经验就更好了。另外有Spark的使用经验会有加分。 3. 数据挖掘工程师 这个岗位主要还是看公司,有些公司里面可能做建模工作,有些公司做数据分析或者ETL工作,所以面试的时候一定要问清楚。https://www.cnblogs.com/ylHe/p/8619520.html
17.中国开发者真实现状:40岁不做开发,算法工程师最稀缺此次调研中,机器学习/深度学习算法工程师、计算机视觉/图像识别/图像处理工程师岗位从业人员较多,分别占比 30% 和 20%。当前最急缺的岗位是机器学习/深度学习算法工程师(58%),以及数据科学家/数据分析师/数据挖掘工程师(44%)。 TensorFlow 是人工智能领域主流机器学习框架 https://36kr.com/p/1723305279489
18.现在算法工程师都有哪些分类?一、算法工程师包括 音/视频算法工程师(通常统称为语音/视频/图形开发工程师)、图像处理算法工程师、计算机视觉算法工程师、通信基带算法工程师、信号算法工程师、射频/通信算法工程师、自然语言算法工程师、数据挖掘算法工程师、搜索算法工程师、控制算法工程师(云台算法工程师,飞控算法工程师,机器人控制算法)、导航算法https://maimai.cn/article/detail?fid=1167133868&efid=EqMA73I2IjBJRWdovV4bog
19.最好的十个统计学就业方向统计学毕业找什么工作→MAIGOO生活榜统计专业的就业方向:数据挖掘工程师。数据挖掘工程师是“从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中的知识信息”的职位。数据挖掘工程师与数据分析师的区别在于,前者注重“挖掘”,后者注重“分析”。数据挖掘工程师的工作目的,就是通过挖掘到的信息,使企业决策更智能化,从而提高企业工作效率,减少错误决策,以在激烈的竞争中https://www.maigoo.com/top/421964.html