大數(shù)據(jù)分析崗位職責(zé)5篇
現(xiàn)如今，需要使用崗位職責(zé)的場合越來越多，崗位職責(zé)包括崗位職務(wù)范圍、實現(xiàn)崗位目標(biāo)的責(zé)任、崗位環(huán)境、崗位任職資格及各個崗位之間的相互關(guān)系等。制定崗位職責(zé)的注意事項有許多，你確定會寫嗎？下面是小編幫大家整理的大數(shù)據(jù)分析崗位職責(zé)，歡迎閱讀與收藏。
大數(shù)據(jù)分析崗位職責(zé)1
職責(zé)描述：
1.協(xié)助構(gòu)建云數(shù)字營銷系統(tǒng)，針對外部市場及競品數(shù)據(jù)加以整理建模，得出市場分析報告及洞察
2.針對內(nèi)部數(shù)據(jù)，定期的端到端分析建模，形成業(yè)務(wù)洞察，平臺洞察，產(chǎn)品洞察和用戶洞察，內(nèi)容洞察。指導(dǎo)各部門優(yōu)化數(shù)字營銷推廣計劃。
3.管理整體云數(shù)字體系包含數(shù)字營銷體系平臺建立，管理第三方供應(yīng)商及對接內(nèi)部各個數(shù)據(jù)生產(chǎn)出口。
任職要求：
1. 具有5年以上數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、bi等相關(guān)經(jīng)驗。
2. 熟練地使用數(shù)據(jù)分析相關(guān)的語言例如r、python等。
3. 熟悉常用數(shù)據(jù)挖掘算法(如分類、聚類、回歸、關(guān)聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等)及其原理，并具備相關(guān)項目經(jīng)驗
4. 精通使用sql訪問和處理數(shù)據(jù)系統(tǒng)中的'數(shù)據(jù)。
5. 了解常用分布式計算和存儲框架hadoop/hdfs/hive/spark等，具備相關(guān)項目經(jīng)驗優(yōu)先
6. 具備良好的數(shù)據(jù)敏感度，能從大量數(shù)據(jù)提煉核心結(jié)果，并用簡潔清晰的方式呈現(xiàn)數(shù)據(jù)分析背后的業(yè)務(wù)邏輯。
7. 有良好的跨團隊、部門溝通及資源整合能力，能夠獨立開展研究項目。
8. 有it及b2b行業(yè)經(jīng)驗者優(yōu)先，有dmp平臺建立經(jīng)驗者優(yōu)先
大數(shù)據(jù)分析崗位職責(zé)2
職位描述：
1、研究關(guān)于醫(yī)療領(lǐng)域的相關(guān)國家政策和行業(yè)發(fā)展趨勢，協(xié)助公司高層制定公司數(shù)據(jù)運營戰(zhàn)略以及創(chuàng)新的商業(yè)模式。
2、根據(jù)醫(yī)療領(lǐng)域的行業(yè)發(fā)展趨勢以及相關(guān)關(guān)聯(lián)領(lǐng)域的合作，負(fù)責(zé)醫(yī)療數(shù)據(jù)運營領(lǐng)域的商業(yè)模式的落地運營。
3、參與公司在數(shù)據(jù)運營工作中的戰(zhàn)略制定，研判政策方向。
4、負(fù)責(zé)醫(yī)療領(lǐng)域數(shù)據(jù)運營產(chǎn)品的規(guī)劃、設(shè)計工作。
5、負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)公司內(nèi)部資源，推動和協(xié)助產(chǎn)品的研發(fā)落地，滿足市場需求。
6、高效領(lǐng)導(dǎo)團隊、培養(yǎng)團隊，推進戰(zhàn)略項目的'實現(xiàn)。
7、指導(dǎo)顧問團隊進行數(shù)據(jù)運營的產(chǎn)品設(shè)計。
8、參加行業(yè)高端會議，發(fā)表專家觀點。
職位要求：
1、統(tǒng)計類、醫(yī)藥類本科學(xué)歷及以上；
2、3年及以上數(shù)據(jù)分析相關(guān)工作經(jīng)驗；
3、熟悉數(shù)理統(tǒng)計、預(yù)測理論及實踐，掌握數(shù)據(jù)建�；痉椒�；
4、熟悉sql語言、spss或sas、r工具，了解數(shù)據(jù)倉庫理論及多維數(shù)據(jù)分析方法；
5、思維敏銳、邏輯嚴(yán)謹(jǐn)，良好的數(shù)據(jù)洞察能力；
6、具備積極主動的工作心態(tài)，與公司跨職能部門協(xié)同工作時能保持高度的誠信和責(zé)任感；
7、耐心、細(xì)致，善于學(xué)習(xí)，具有較強的責(zé)任心和團隊合作意識。
大數(shù)據(jù)分析崗位職責(zé)3
職位描述：
基于健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的業(yè)務(wù)需要，在對醫(yī)院信息化業(yè)務(wù)有深入理解情況下，獨立研究和解析不同醫(yī)院醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)，完成中電醫(yī)學(xué)影像大數(shù)據(jù)存儲建模設(shè)計與數(shù)據(jù)映射存儲等工作。
崗位職責(zé)：
1、根據(jù)中電數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)需要，獨立研究和解析不同醫(yī)院醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)；
2、主導(dǎo)中電數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)中心建設(shè)，獨立完成醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)存儲建模設(shè)計；
3、能獨立完成不同醫(yī)院醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)到中電醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)中心的映射存儲等工作；
4、參與醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)前端采集、數(shù)據(jù)治理任務(wù)的完成；
5、與大數(shù)據(jù)開發(fā)團隊進行有效溝通，推動醫(yī)學(xué)影像大數(shù)據(jù)存儲問題的.發(fā)現(xiàn)與解決；
6、對接醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)需求部門，提供數(shù)據(jù)應(yīng)用支持。
任職要求：
1、計算機相關(guān)專業(yè)，本科學(xué)歷及以上；
2、掌握pacs知識和dicom標(biāo)準(zhǔn)體系，熟悉ris/his/mpps等系統(tǒng)，具有dicom存儲和讀取的實際開發(fā)或工程實施經(jīng)驗；
3、了解相關(guān)dicom組件庫，具有pacs項目開發(fā)經(jīng)驗優(yōu)先；
4、有oracle、sqlserver（sybase、db2）等大型數(shù)據(jù)庫開發(fā)或?qū)嵤⿷?yīng)用經(jīng)驗。
5、熟悉大數(shù)據(jù)平臺，了解hadoop、hive、hbase，有大型數(shù)據(jù)中心運維經(jīng)驗或?qū)嵤┙?jīng)驗者優(yōu)先；
6、能承受大壓力，性格穩(wěn)重，學(xué)習(xí)能力強，有上進心，具備良好溝通能力和團隊協(xié)作意識。
大數(shù)據(jù)分析崗位職責(zé)4
工作職責(zé)：
1、參與大數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)維護，持續(xù)穩(wěn)定支撐業(yè)務(wù)發(fā)展
2、實時/離線數(shù)據(jù)etl過程設(shè)計和開發(fā)
3、多維度海量數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用
4、日志分析、實時分析、并行計算等系統(tǒng)設(shè)計和實現(xiàn)；
任職資格：
1、對數(shù)據(jù)敏感，有意愿投身大數(shù)據(jù)事業(yè)
2、具備扎實的`數(shù)學(xué)、ai知識，至少在以下某一領(lǐng)域有深入的研究：統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)、視覺識別、深度學(xué)習(xí)；
3、掌握常見分布式計算框架和技術(shù)原理，如hadoop、mapreduce、yarn、storm、spark等；
4、熟悉linux操作系統(tǒng)和shell編程，熟悉sql編程以及性能調(diào)優(yōu)；
5、精通java或者其他主流開發(fā)語言；
6、熟悉分布式服務(wù)開發(fā)，對基于docker的微服務(wù)有一定的了解；
7、性格積極樂觀、誠信，能自我驅(qū)動，有較強的語言表達(dá)能力
8、1~3年工作經(jīng)驗，資深3年以上，具有電子商務(wù)、金融、智能交通行業(yè)經(jīng)驗優(yōu)先考慮
9、團隊合作無障礙，強烈的自我驅(qū)動力和抗壓力
大數(shù)據(jù)分析崗位職責(zé)5
大數(shù)據(jù)分析（r語言）職位要求
1、國外優(yōu)秀大學(xué)本科以上畢業(yè)，計算機、數(shù)學(xué)相關(guān)專業(yè)背景；2年以上算法、海量數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)項目經(jīng)驗；
2、熟悉r開發(fā)，熟悉數(shù)據(jù)應(yīng)用，熟悉數(shù)據(jù)分析過程和業(yè)務(wù)問題解決；
3、熟練掌握java/python編程語言中的一種；
4、熟悉常用機器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘，推薦系統(tǒng)等相關(guān)算法；
5、主動性強、學(xué)習(xí)能力強，易溝通，團隊合作精神佳。
大數(shù)據(jù)分析（r語言）崗位職責(zé)
1、通過海量數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)等方法，構(gòu)建用戶畫像、個性化推薦、預(yù)測、風(fēng)險控制等系統(tǒng)；
2、參與數(shù)據(jù)挖掘項目的設(shè)計、實現(xiàn)、算法調(diào)研、優(yōu)化；
3、用戶分析、理解及建模，持續(xù)提升用戶產(chǎn)品體驗；
4、調(diào)研并促進數(shù)據(jù)挖掘在公司多個業(yè)務(wù)領(lǐng)域的'應(yīng)用。
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