1.缺乏理論背景的數據人員，更容易進入壹個技能上的危險區域(Danger Zone)—壹些數字，按照不壹樣的數據模型和算法總能鼓搗出壹些結果來，只有具備基礎的理論知識，才能真正理解模型、復用模型並且創新模型，來解決實際問題。
2.實際的開發能力和大規模的數據處理能力是成為大數據工程師的壹些必備要素。因為許多數據的價值取材於挖掘的過程，妳不得不親自動手才能發現金子的價值。即便在某些團隊中，大數據工程師的責任主要以商業分析為主。
3.大數據工程師這個角色非常重要的壹點是，不能夠脫離市場，因為大數據只有和特定領域的應用結在壹起才能產生價值。所以，在某個或多個垂直行業的經驗能為應聘者積累對行業的認知，對於之後從事大數據工程師有很大幫助。
關於大數據挖掘工程師的課程推薦CDA數據分析師的相關課程，課程主要培養學員硬性的數據挖掘理論與Python數據挖掘算法技能的同時，還兼顧培養學員軟性數據治理思維、商業策略優化思維、挖掘經營思維、算法思維、預測分析思維，全方位提升學員的數據洞察力。課程以項目調動學員數據挖掘實用能力的場景式教學為主，在講師設計的業務場景下由講師不斷提出業務問題，再由學員循序漸進思考並操作解決問題的過程中，幫助學員掌握真正過硬的解決業務問題的數據挖掘能力。點擊預約免費試聽課。