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数据分析师的职位划分

不同公司对数据分析师的职位划分稍有不同。在一些中小型企业,在没有成立独立的数据中心前,数据分析的相关职位往往是在市场部、运营部的管辖之下,人数通常在2-4人不等。对于一些大型企业,有独立的数据分析部门,团队成员也在数十人到百余人不等。对于职位头衔,有的按行政级别划分,如专员、主管、经理、总监等;也有的按专业水平划分,如助理、高级、资深、专家等。 数据分析职位整体上分为两大类:数据分析师: - 专业能力成长路径:助理数据分析师-数据分析师-资深数据分析师-高级数据分析师 - 行政职位晋升路径:数据分析专员-数据分析主管-数据分析经理-数据分析总监 - 主要专业技能要求:数据库知识(SQL)、基本的统计分析知识、熟练掌握Excel,了解SPSS/SAS,良好的PPT展示能力。数据分析工程师: 算法工程师、建模工程师。从事数据分析和数据挖掘工作,尤其是在互联网行业,主要需要四个方面的能力,即数据分析和数据挖掘的理论知识、统计分析工具应用、编程开发与数据结构算法的基础以及业务理解与沟通表达的能力。 上面的图里列出了这个行业不同类型的从业者特点。A. 主要是负责做最顶尖数据统计和数据挖掘学习相关...

HBase最佳实践-多租户机制简析

背景介绍 在HBase1.1.0发布之前,HBase同一集群上的用户、表都是平等的,没有优劣之分。这种’大同’社会看起来完美,实际上有很多问题。最棘手的主要有这么两个,其一是某些业务较其他业务重要,需要在资源有限的情况下优先保证核心重要业务的正常运行,其二是有些业务在某些场景下会时常’抽风’,QPS常常居高不下,严重消耗系统资源,导致其他业务无法正常运转。这实际上是典型的多租户问题,社区针对这个问题提出了相应的应对措施,主要有如下三点: (1)资源限制,主要针对用户、namespace以及表的QPS和请求大小进行限制,详见HBase-11598(2)资源调度,主要针对任务进行优先级调度,通常会优先调度实时交互而且小的任务,而批量操作任务或者长时间操作任务(大scan)优先级相对较低,详见HBase-10993(3)资源隔离,将不同表通过物理隔离的方式分布到不同的RegionServer上,详见HBase-6721 本文将会重点介绍HBase中的资源限制方案 – Quotas,主要对其使用方式、实现原理进行介绍,并对其实际效果通过实践进行验证。另外,本文还会对HBase的资源调度原理进行...

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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