南京万得的数据分析员可以学到东西吗？ - 知乎有问题，上知乎。知乎作为中文互联网最大的知识分享平台，以「知识连接一切」为愿景，致力于构建一个人人都可以便捷接入的知识分享网络，让人们便捷地与世界分享知识、经验和见解，发现更大的世界。2被浏览590分享邀请回答11 条评论分享收藏感谢收起　　现在越来越多的应用涉及大数据，只有通过对的分析才能获取智慧、深入及具价值的信息。大数据拥有四个V的特点：数量（Volume）、速度（Velocity）、多样性（Variety）及价值（Value），呈现了大数据不断增长的复杂性。究竟现在大数据分析普遍存在的方法及理论有哪些？
　　Analytic Visualizations 可视化分析
　　看到大数据的特点，同时能够非常容易被用户所理解及接受，就如同看图说字一样简单易明。
　　Data Mining Algorithms 数据挖掘运算法
　　数据挖掘运算法各有不同，不少依据统计学家所公认的各种统计方法，基于不同的数据类型和格式才能更加深入呈现数据特点，挖掘价值。此外，有这些数据挖掘的运算法才能更快速的处理大数据，即时取得结论，方便进行业务决策。南京大数据技术培训
　　Predictive Analytic Capabilities 预测性分析能力
　　预测性分析是大数据分析的首要目标，从大数据中挖掘出特点，通过建立分析模型，之后便可以通过模型载入新的数据，从而预测未来的数据。
　　Semantic Engines 语义引擎
　　大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义、分析、判断用户需求，从而提供更好的用户体验和广告用途。南京大数据技术培训
　　Data Quality and Master Data Management 数据质量和管理
　　由于数据量大及繁杂，因此高质量的数据和有效的数据管理便显得十分重要，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
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临床数据分析员
学历要求：本科|工作经验：2年|公司性质：民营公司|公司规模：150-500人
岗位职责： &&1、根据SFDA法规，进行临床试验项目的管理和质量控制，包括临床试验基地筛选、伦&理报批、启动会组织、PI沟通、现场访视和质量监控等工作；&&&2、根据项目计划及进度表，确保项目按计划实施；&&3、检查并确保CRF中数据的合法性、准确性和完整性；&&&4、及时沟通项目经理、申办者和研究者，确保临床试验符合GCP和SOP规范；&&&5、定期总结和完成项目在各医院的监查报告。&任职要求：1、 须有1年以上监查员工作经验并熟悉GCP管理规范；2、 有GCP证书者、有CRA、CRC任职经验者优先。3、 医、药相关专业本科或者本科以上学历；4、 具有与研究者、客户良好的沟通、协调能力；5、 具有较强的责任心，工作认真、严谨；6、 熟练的英语和电脑办公技能；
7、 能承受工作压力，乐于出差及研究工作；8、***。
学历要求：硕士|工作经验：|公司性质：民营公司|公司规模：50-150人
1. 负责高通量测序（NGS）数据的分析工作，建立和优化相关的分析管线2. 对数据进行深度挖掘和解读，结合分析结果和文献协助项目负责人制定分析方案3. 负责全基因组、全外显子组、靶向等高通量测序数据的统计分析，建立和优化相关的分析管线（Pipeline）任职要求1. 生物信息，计算机，统计，生物工程或相关学科的硕士学历，或本科学历并具有2年以上的相关工作经验者，博士学位者优先；2. 熟悉Linux/Unix系统，并熟练掌握R/SAS，Shell，Python, Perl, Java, C/C++中至少一种计算机语言；3. 具有高通量测序数据分析研究背景或基因组学相关研究分析经验者优先考虑。工作地点：北京、南京
学历要求：本科|工作经验：|公司性质：上市公司|公司规模：150-500人
职位职责：1、对公司各平台高通量测序的数据进行分析；2、负责公司相关实验项目的生物信息数据的收集、整理及分析挖掘；3、流程开发、升级以及相关的维护；4、数据库设计、开发以及维护。应聘要求：1、生物信息学等相关专业，本科及以上学历；2、熟悉C语言或Perl语言优先考虑；3、学习能力强，具备良好的沟通能力和团队合作精神。工作地址南京市高新开发区浦滨路211号扬子科创中心A栋24层2401室
学历要求：本科|工作经验：|公司性质：民营公司|公司规模：150-500人
1、负责参与制定并审核临床研究方案，整合、建设临床研究工作流程与规范；2、根据公司产品临床试验研究的需要，建立、联络临床试验研究单位及专家，维护与医院、研究所的良好合作关系；3、建立临床研究数据库，及时跟踪、收集、整理公司关注的国内外相关产品临床研究动态及资料分析；4、协助临床监察部门，依据产品临床试验管理规范，跟踪临床试验，控制试验进度，确保试验过程的质量，所有资料的整理及保密。任职要求：1、本科及以上学历，临床或药理、药代专业相关，有两年以上临床研究工作经验者优先，独立负责过临床项目者更优；2、具备撰写临床方案、报告，分析不良反应、临床疗效等临床数据能力；3、有较好的沟通表达能力、文字表达能力，具备一定的亲和力，能适应出差；4、有良好的团队合作能力，认真细致，有责任心。
学历要求：大专|工作经验：1年|公司性质：上市公司|公司规模：人
岗位职责：1.协助医院肿瘤/介入中心开展运营市场工作，如宣传策划、送医下乡及会议策划等：1.负责项目医院肿瘤/介入类产品的设备培训以及临床应用指导；2.协助医院构建肿瘤/介入中心及其相关的运作和管理体系；3.负责介入耗材销售及介入设备和配套产品的二次销售；4.负责区域的专家挖掘，专家资源网络的建立与维护，整合对我司有利的政府、社会资源。任职要求：1、市场营销等专业，临床医学、影像、生物医学工程等专业优先考虑，1年以上医院外联相关工作经验优先；2、扎实的专业知识和技能，良好的产品解说能力，普通话标准，气质形象好；3、对医院市场运作有独特的见解；4、沟通、组织协调能力好，抗压能力强，能适应江苏省内出差；
学历要求：本科|工作经验：3-4年|公司性质：合资|公司规模：人
1、负责并参与完成临床试验的数据管理工作；2、参与项目启动工作，编写数据管理计划；3、编写数据核查计划及程序；4、撰写数据管理报告；5、负责项目的整体进度跟踪管理；6、解决数据管理过程中出现的问题。职位要求：1．
医学，药学，医学信息管理，生物，公共卫生，自然科学，医学统计，或相关专业本科或以上学历2．
有较好的英语水平，英语四级或以上3．
工作认真细致有耐心，责任心强4．
良好地沟通和团队协作能力5．
良好地组织和计划能力,能够合理安排在多项目多重时限下的工作优先次序，以按要求期限完成工作6．
具有较强的学习能力，乐于持续地学习，能尽快掌握具体工作中所需专业知识和技能，并主动提高自己的业务水平7．
3年以上临床数据管理经验，使用过SAS、SPSS、EXCEL等统计分析工具，有编程和数据库方面知识和经验，英语六级。
学历要求：硕士|工作经验：1年|公司性质：民营公司|公司规模：少于50人
岗位说明：1. 负责公司研发及技术服务项目的临床数据挖掘与统计学分析2. 高通量检测数据的生物信息分析与结果整理3. 协助完成项目结果交付过程中的相关问题解答 任职要求：1. 硕士及以上学历，熟悉TCGA、GEO等临床数据库的使用，有GSEA经验2. 1年以上科研CRO领域工作经验，或2年以上的相关课题研究经验3. 有责任心、事业心和良好的沟通协调能力
学历要求：硕士|工作经验：|公司性质：民营公司|公司规模：50-150人
岗位职责： 1.I期临床试验的PK数据分析 2.临床相关文献收集和分析用以方案设计 3.协助撰写临床方案和报告中的PK/PD相关内容岗位要求： 1.药代动力学或相关专业，硕士及以上学历 2.能够使用WinNonlin 3.具备相关学科的专业知识和熟悉药物研发过程 4.较强的文献阅读能力入职后公司将提供系统的专业培训。
学历要求：本科|工作经验：3-4年|公司性质：民营公司|公司规模：150-500人
工作职责：1. 带领小组或团队在项目中完成既定任务；2. 分析并完成客户特定的需求；3. 独立撰写并维护数据管理中的必要文档，如DMP，DVP，DMR等；4. CRF样稿设计；5. 跟进项目进度并提供项目进度报告；6. 参与研究者会议，项目启动会以及对外部的系统培训；7. 准备数据处理报告并参加数据审核会；8. 负责检验数据管理项目执行，为项目中各个流程进行质量控制；9. 制定数据传输标准，并和申办方确定项目交付物；10. 实施对项目组成员的内部培训。 任职资格：1. 3年以上临床研究工作经验；2. 有1年以上EDC使用经验；3. 医药或生命科学相关背景本科学位及以上，海外学习或工作经历优先；4. 英文4级或以上（或等资质水平），听说读写熟练者优先；5. 熟练使用Office软件，至少包括Word，Excel及PowerPoint；6. 思路清晰，表达能力强；7. 有优秀文案功底；8. 有优秀的团队协作意识和流程控制意识。
学历要求：本科|工作经验：|公司性质：合资|公司规模：10000人以上
工作职责1、EDC系统的建库、入库、逻辑核查及医学核查；2、数据库管理；3、临床试验数据统计分析。任职资格1、本科及以上，药学、医学统计学和临床医学及相关专业2、熟悉临床试验数据的入库、核查及临床医学术语编码3、工作仔细认真，有良好的沟通能力和组织协调能力、有较强的逻辑分析能力4、有药学、临床相关经验者优先
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未经51job同意，不得转载本网站之所有招聘信息及作品 | 无忧工作网版权所有&　　从所周知，已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，
只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大 数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍
存在的方法理论有哪些呢？
　　1. 可视化分析。大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
　　2. 数据挖掘算法。大 数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计
学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如 果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
　　3. 预测性分析。分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
　　4. 语义引擎。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
　　5.数据质量和数据管理。分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
　　大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
　　大数据的技术
　　数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
　　数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。
　　基础架构：云存储、分布式文件存储等。
　　数据处理：自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理
解(NLU，Natural Language Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI,
Artificial Intelligence)的核心课题之一。
　　统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、 卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、
因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
　　数据挖掘：分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity
grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text,
Web ,图形图像，视频，音频等)
　　模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。
　　结果呈现：云计算、标签云、关系图等。
　　大数据的处理
　　1. 大数据处理之一：采集
　　的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的
数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
　　在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间
进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
　　2. 大数据处理之二：导入/预处理
　　虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使
用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
　　导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
　　3. 大数据处理之三：统计/分析
　　统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于
MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
　　统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
　　4. 大数据处理之四：挖掘
　　与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于
统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
　　整个处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。
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发表于：15-09-15 15:10
扣扣，详聊
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