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数据，让一切有迹可循，让一切有源可溯。我们每天都在产生数据，创造大数据和使用大数据，只是你仍然浑然不知。从2013年“大数据元年”到现在，几乎所有世界级的互联网企业，都将业务触角延伸到了大数据产业，精准大数据已成为国际大型公司强大科技的实力证明。
美的工程师们每天与大数据亲密接触，他们的使命就是“依托新技术下的大数据，为全球用户提供更美好的生活。”，想知道智商爆表的工程师们如何利用大数据，帅气地帮全球用户解决产品问题？赶紧来看看吧！
>>>>没有大数据的时候，如何做产品研发？
热水器事业部研发工程师高旺生：通过售后反馈、市场走访和用户调研了解用户需求。通过这几方面了解用户对产品的使用习惯和需求时，往往成本高、耗时长，导致效率不高。比如说咱们想了解一下不同季节、不同天气时，用户对洗澡水温的需求，我们走访调研要花很多的时间和调研的人力，调研到的用户数量非常受限，准确性也非常有限。
>>>>有大数据之后，产品研发有了哪些改变？
热水器事业部研发工程师高旺生：其实我认为大数据不仅对我们的产品研发有影响，同时对我们的售后服务也有帮助。
第一是在产品设计阶段，我们可以通过数据分析出用户的行为和喜好，从而更好地实现产品定制；
第二就是可以通过用户体验数据实现家电的智能化升级。可以想象一下，比如用户可以一回到家，我们的热水器就会提前准备好合适温度的热水等；
第三就是售后方面，通过大数据更加直观地了解用户对于产品问题的反馈。例如通过我们对数据的分析，可以得出产品故障主要集中区域，那么我们会分析为什么是这个区域，比如是因为电网不稳定还是其它环境因素，我们再找到相应的解决办法等。
>>>>有哪些基于大数据改变研发的例子？
热水器事业部研发工程师高旺生：我们的热水器有很多的功能，比如冬至模式、夏至模式、触水断电等，用户使用这些功能的频率直接关系到我们产品设计上的模式设置。通过大数据，我们可以分析出每一类用户洗澡用时、温度、热水量以及一天之内洗澡的次数等等，实现产品的定制化也成为了可能。
>>>>大数据驱动产品精准研发
大数据时代已经到来，它俨然成为了企业的战略资源，世界正从IT时代走向DT时代，未来是大数据的时代，企业最有价值的资产就是数据，你所拥有的数据越多你就越有说话权，因此未来企业里最牛逼的员工应该是和数据有关的职位，比如CDO（首席数据官）、数据科学家、数据分析师、数据工程师等，这些职位或将成为程序员又一个美好的出路。
>>>>首先我们来理解一下这几个职位。
CDO主要负责利用数据推进企业与社会的对话，挖掘企业海量数据中潜在的价值，并运营和管理好数据，为企业战略、营销和管理决策提供参考，CDO的能力不仅仅是大数据领域的范畴，他需要同时具有IT、市场营销、运营管理等综合素质。
“数据科学家是指运用统计分析、机器学习、分布式处理等技术，从大数据中提取出对业务有意义的信息，以简单易懂的形式传达给决策者，并创造出新的数据运用服务的人才。
数据分析师能洞悉一个方程式的商业意义，他们知道如何提出正确的问题，非常善于数据分析，数据可视化和数据呈现。
数据工程师是能运行基本数据模型，充分了解文件系统，分布式计算与大型数据库，他们是能提供可建模数据所需平台的人。“【以上三个职位的定义来源于互联网】
>>>>如何转型为大数据工程师？
程序员如何转型成为优秀的大数据工程师呢？主要是从两者所要求的能力上来分析。
首先，大数据工程师是需要有计算机编码能力的，因为面对海量的非结构化数据，你要从中挖掘出有价值的东西，需要设计算法与编写程序去实现。
其次，大数据工程师需要统计学与应用数学相关的能力背景，数据挖掘与分析是需要设计数据模型和算法的，应该说程序员是有这个基础的。
第三，大数据工程师需要具备某一行业的业务知识，大数据的挖掘与分析最终都要服务于市场，并对产品的销售与企业的发展起到重大推动作用，那才是有价值的大数据分析。
当然，以上都只是粗略的分析，真正要成为一名优秀的大数据工程师，程序员还需要更多的学习与努力。
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>>>>大数据工程师前景如何？
作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。国内IT、通讯、行业招聘中，有10％都是和大数据相关的，且比例还在上升。
（以上数据整理自拉勾网）
“大数据时代的到来很突然，在国内发展势头激进，而人才却非常有限，现在完全是供不应求的状况。”在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元，而据了解，在国内顶尖互联网类公司，同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高20％至30％，且颇受企业重视。
——————大数据就业训练营——————
课程简介
该课程首推业界最先进技术标准，引领行业技术更新：Hadoop3.0、Hive2.0、HBase1.0、Storm1.0、Spark2.2等。完整项目贯穿整个教学体系，提供独家大数据云实验室环境，通过实验室感受 TB级数据分析效果。并有持续 ETL流程，定时ETL流程，多业务并行计算，业务协同管理等场景，做到真实演练。让学员更加深刻体会大数据的独特魅力。
五大项目实战
你可以学到：
Linux实践与Java基础
Hadoop生态体系(HDFS+MapReduce+Pig(选修)+HBase+Zookeeper+Hive+Sqoop+Flume)
Spark核心架构：Scala+Spark 核心、Spark SQL 2.X
流计算引擎：Spark Streaming 2.X＋Storm 1.0＋Kafka
基于Spark的大数据挖掘分析：Spark Mllib(选修))
大数据MPP数据库最佳实践：Impala+Presto(选修)
大数据应用调度工具使用及企业平台实战（Hue+Azakban+Cloudera）
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