數(shù)據(jù)建模師。這個職位與數(shù)據(jù)挖掘工程師還是有本質(zhì)區(qū)別的。數(shù)據(jù)建模師，更多偏向于中、小數(shù)據(jù)量，而且其使用更多更多是統(tǒng)計學(xué)的方法，而數(shù)據(jù)挖掘中的例如：決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM等在這里是根據(jù)不會涉及的。當(dāng)然二者有一個共同之處都是，針對很具體的問題，都是會解決某個具體問題，例如：營銷反應(yīng)率，你就可能歷史的郵箱、短信的反應(yīng)情況，來建模型進(jìn)行預(yù)測，從而提高郵件反應(yīng)率，或者減少對用戶來說的“垃圾”郵箱，提高用戶體驗。所以從掌握的技能上講，這二者就有很大的區(qū)別，數(shù)據(jù)建模師其實很少會提到算法這個詞，更多說使用什么模型，有感覺嗎？但是從實務(wù)界來看，這二個模型越來越?jīng)]有明確的分工。

• 雄厚師資力量
  高薪聘請講師團(tuán)隊，他們分別來自企業(yè)技術(shù)經(jīng)理，總監(jiān)，均是業(yè)界大咖人物，教學(xué)質(zhì)量信得過，實戰(zhàn)經(jīng)驗都是7年+的水平。
• 課程實時更新
  課程內(nèi)容實時更新，融合時下前沿技術(shù)熱點(diǎn)不斷升級，一定讓學(xué)員學(xué)到前沿的新技術(shù)，拒絕陳舊的技術(shù)，培養(yǎng)高技術(shù)人才。
• 十余年培訓(xùn)經(jīng)驗
  從2002年開始辦學(xué)到現(xiàn)在，已經(jīng)有十余年的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)教學(xué)經(jīng)驗，實戰(zhàn)經(jīng)驗豐富，效果理想。獲得學(xué)員們和業(yè)界的好評。
• 項目實戰(zhàn)教學(xué)
  項目實戰(zhàn)教學(xué)，解決國內(nèi)開發(fā)者“缺少經(jīng)驗”的劣勢，讓你面試的時候游刃有余，不再為沒有經(jīng)驗找工作而感到發(fā)愁！

誤區(qū)1：萬物皆可分析，貪大求全。數(shù)據(jù)分析，分析什么東西呢？哪里有數(shù)據(jù)，哪里就有數(shù)據(jù)分析，什么都可以分析，貪大求全。讓數(shù)據(jù)分析師工作疲于奔命，得到結(jié)果也不能讓領(lǐng)導(dǎo)滿意，因為數(shù)據(jù)質(zhì)量差，分析結(jié)果參考價值大打折扣，或是與實際結(jié)果大相庭徑。
誤區(qū)2：超出業(yè)務(wù)范圍，好高騖遠(yuǎn)。某些領(lǐng)導(dǎo)或公司管理人員，要求數(shù)據(jù)分析大而全，拍拍腦袋要結(jié)果。大到以國家，行業(yè)，公司規(guī)模作為緯度的，瀏覽量和 UV 都要。在他們眼里，數(shù)據(jù)分析師什么都能弄，什么都應(yīng)該很簡單，不管什么平臺不平臺，中臺不中臺，因為收集數(shù)據(jù)是簡單的體力活。這樣的場景，可能做數(shù)分析的你，已經(jīng)司空見慣。