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请慎重！！！始终记住一点，天下没有白吃的午餐！！！
打着招聘的名义，实则是培训的，绝大部分是套路，真想转行，想培训，那就找正规的培训机构去学。
所谓的培训三个月，之后考核是否合格，还要签合同，这个过程当中可以操作的东西太多了，比如说合同当中挖坑的，离职算违约，违约要赔钱，赔个三倍五倍，比你自费学的花费还更高；或者利用你的个人信息去贷款，先学习，再还钱，之后用你的薪资去抵，等等的操作，都是已经被曝光过的套路……
退一万步说，三个月，对于零基础的人来说，基本上是不可能学到能成为大数据工程师的水平的，大数据工程师所需要的技术水平，少说也要学个五六个月，而且还是每天从早学到晚的情况下，这个三两个月的时间，打个基础都不一定够。
大数据可视化招聘岗位职责：负责大数据项目前端展示模式规划构思和创意设计。 负责提供大数据可视化部分合理化的设计解决方案。 持续的优化相关的大数据可视化内容的质量、性能、用户体验。负责输出高质量可视化设计图，与开发团队充分沟通协作，确认可控的误差范围和视觉效果的最终实现，有较强的设计执行力。
岗位要求：
有良好的美术功底和优秀的创意、审美、实现能力，能把设计风格和专题、产品特色进行有效的结合;
具备C/S、B/S界面设计经验;
分析业务需求，并加以分解归纳出产品人机交互界面需求，熟练使用原型制作工具;
研发团队紧密协作，积极地推进视觉设计的产品化;
精通Photoshop/AI等常用设计制作软件，对图片渲染和视觉效果有较好认识;
了解html，div+css等网页编辑语言和规范标准的优先;
有大数据行业经验者优先考虑。
大数据主要有以下职位：
1）数据分析师Data analyst：指熟悉相关业务，熟练搭建数据分析框架，掌握和使用相关的分析常用工具和基本的分析方法，进行数据搜集、整理、分析，针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见。
2）数据架构师Data architect：对Hadoop解决方案的整个生命周期进行引导，包括需求分析，平台选择，技术架构设计，应用设计和开发，测试和部署。深入掌握如何编写MapReduce的作业及作业流的管理完成对数据的计算，并能够使用Hadoop提供的通用算法， 熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如： Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。
3）大数据工程师Big DataEngineer：收集和处理大规模的原始数据（包括脚本编写，网页获取，调用APIs，编写SQL查询等）；将非结构化数据处理成适合分析的一种形式，然后进行分析；根据所需要的和专案分析商业决策。
4）数据仓库管理员Data warehousemanager：指定并实施信息管理策略；协调和管理的信息管理解决方案；多个项目的范围，计划和优先顺序安排；管理仓库的各个方面，比如数据外包，移动，质量，设计和实施。
5）数据库管理员Database manager：提高数据库工具和服务的有效性；确保所有的数据符合法律规定；确保信息得到保护和备份；做定期报告；监控数据库性能；改善使用的技术；建立新的数据库；检测数据录入程序；故障排除。
6）商业智能分析员Businessintelligence analyst：就工具，报告或者元数据增强来进行传播信息；进行或协调测试，以确保情报的定义与需求相一致；使用商业智能工具来识别或监测现有和潜在的客户；综合目前的商业只能和趋势数据，来支持采取行动的建议；维护或更新的商业智能工具，数据库，仪表板，系统或方法；及时的管理用户流量的商业情报。
7）数据库开发员Databasedeveloper： 设计，开发和实施基于客户需求的数据库系统；优化数据库系统的性能效率；准备设计规范和功能单证的分配数据库的项目；对数据库系统进行空间管理和容量规划；建立数据库表和字典；参与数据库设计和架构，以支持应用程序开发项目；执行数据备份和档案上定期；测试数据库，并进行错误修正；及时解决数据库相关的问题；制定安全程序，以保护数据库免受未经授权的使用；评估现有的数据库，并提出改进建议的执行效率；开发用于数据库设计和开发活动的最佳实践。
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