1樓：怎麼可以吃兔兔
別的不清楚，但是與「人力資源」相關的崗位有乙個HRBI人力資源資料分析師，這個崗位是隸屬人力資源部分，並且與大資料相關的崗位。
打個比方，人力資源其中乙個主要職責就是招聘。
以前人力資源通常會使用比較傳統的方式來獲取人才。因為那時候，收集某些員工資料（如工資和福利待遇）相對容易。
由於市場的變化，HR們會面臨招聘難、招聘花費時間長、費用高等問題。
於是HR開始在招聘過程中使用大資料。
由於大多數公司都有許多競爭對手，因此招聘到「搶手」的員工是很有挑戰性的。通過大資料，HR們可以篩選成千上萬份簡歷，縮小搜尋範圍，快人一步找到最符合要求的人。
大資料還可以簡化招聘流程，將大量應聘者縮小到更匹配的人才庫。
有人可能說，我們有專業的招聘團隊，比如將招聘工作外包出去或者有一些長期合作的招聘平台或獵頭。
如今，企業會通過各種渠道招聘人才，這很正常。但事實上，大資料可以明確看出哪些招聘渠道能招到人，哪些渠道效果不好。
這樣一來，就節省了時間，也避免了盲目試錯，提高人事部以及企業的工作效率。
此外，大資料可以讓人力資源部門提高員工忠誠度和減少人員流動的計畫，在員工考勤和績效考核、薪酬福利分析、員工培訓等各個方面都會用受益於大資料。
2樓：數之聯大資料
1、開發工程師：構建、發開、調優大資料應用平台；
2、演算法工程師：影象演算法、深度學習演算法等的研究、應用和產品開發；
3、資料探勘工程師：資料倉儲模型設計、應用、分析；
4、BI工程師：實現資料的視覺化服務，需要具備一些前端的技術能力；
5、資料分析工程師：對各質量各渠道的資料資訊進行識別、收集、分析、處理和應用
3樓：李果
據我接觸到的有四類：
資料分析師， data analyst。有比較好的統計知識，對行業有比較好的理解。需要能夠定義metrics，從資料庫抓資料（sql），分析和簡單建模（R或者python），和把結果有效遞交給決策人員。
資料科學家，data scientist。主要是模型研發。有偏分析和偏模型的區別。
資料工程師，data engineer。主要就是建立維護資料庫，有時候需要幫助初步處理資料。
機器學習工程師，machine learning engineer。這算是最新的乙個職位，需要程式設計比較強，而且理解模型和演算法，能夠保證的模型的效率。
大資料相關性分析方法與小資料的有何不同？
晝星 大資料帶來的變革，遠不止資料量 大 這個字，重要的是處理資料思想的轉變 大資料不關心個體，只關注個體與整體的相關性大資料不要求樣本資料準確性，以 量 換 質 大資料不僅在於資料量的大，也有資料集的廣度和深度。推薦一本大資料早期的書，更能把握大資料的概念。大資料時代 豆瓣 郭斯特 從演算法角度答...
想從事大資料 海量資料處理相關的工作，如何自學打基礎？
shujujia 多看些大資料技術方面入門的書籍，推薦幾本 Python 利用Python進行資料分析 Python基礎教程 Python Cookbook 笨辦法 學Python MATLAB 精通MATLAB MATLAB R2014a從入門到精通 MATLAB R2014a完全自學一本通 MA...
有哪些有趣的大資料？
喜茶 一點點，還是COCO？都不是，它叫蜜雪冰城，它在中國有超過7000家門店。如果是簡單換個門頭就算的話，就是OYO。但如果是整體性和規範化的改造加盟，就是尚客優，新增了1200家酒店。 NLPIR 大資料技術應用已經廣泛運用到日常生活中，而在應用的過程中會發現好多有趣的事情，如詞的變形問題 漢語...