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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12.数据挖掘工程师和算法工程师哪个好在当今的科技行业中,数据挖掘工程师和算法工程师都是非常重要的角色。虽然两个职位有许多相似之处,但它们的工作内容和职责还是存在一定的差异。以下是对数据挖掘工程师和算法工程师的一些比较和分析,希望能帮助大家更好地了解两个职位的区别和优劣。 一、工作职责和技能要求https://www.pxwy.cn/school-5357/document-id-25842.html
13.数据挖掘工程师笔试及答案整理elar2013百度校园招聘数据挖掘工程师 一、简答题(30分) 1、简述数据库操作的步骤(10分) 步骤:建立数据库连接、打开数据库连接、建立数据库命令、运行数据库命令、保存数据库命令、关闭数据库连接。 经萍萍提醒,了解到应该把preparedStatement预处理也考虑在数据库的操作步骤中。此外,对实时性要求不强时,可以使用数据库缓存https://www.cnblogs.com/elaron/p/3325937.html
14.什么是大数据工程专业职称?有哪些条件?大数据工程师正高级随着大数据的蓬勃发展和愈演愈热,大数据相关的职业逐渐成为热门,给人才发展带来了很多机会。与大数据相关的工作职称主要有:大数据开发工程师、数据分析师、数据挖掘工程师、数据架构师、数据库开发、数据库管理、数据科学家、数据产品经理等。 职称申报季,智炬小编为您提供申报指南与申报前沿消息。欢迎和智炬小编在评论区https://m.163.com/dy/article/HE18JJ0V0552MZYS.html
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17.数据挖掘工程师工作的基本职责描述数据挖掘工程师工作的基本职责描述4 职责: 1、为运营商提供深入的业务分析服务,根据业务需求进行数据统计、分析,撰写分析报告。 2、负责电信行业数据分析和数据挖掘工作,包括数据模型的需求分析、模型开发和结果分析。 3、负责电信行业咨询和系统实施类项目的数据需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等相关项目的实https://www.oh100.com/zhichang/3895793.html