数据采集与处理编辑部职责范围

大学校报笔试主要考写作。套试题会在基础知识、修正辨析、文学素养、职业素养和文章写作五个方面对同学们进行考察，旨在考察同学们的综合素质。为了保证校刊的高质量，校报编辑部通过理论学习、评报等举措切实提高编辑的理论水平和业务素养。并修订了《工作规范》、制定了工作总则、采编工作规范、学生记者管理条例等多项规章制度，实现了编辑原则的统一化、编辑程序的规范化。强调了编辑部内部责任编辑、执行编辑、主编三审制度及学校主管领导终审。校报编辑部对网络版进行了大力度的建设。在网络版的建设中注重突出了报纸特色，并建设了数据库校报的发行主要面向北大校内，发行范围为机关各部、处，各院、系、所、中心及学生宿舍。总印数为一万份。

从工作内容上来说，大数据开发主要是负责大数据挖掘，大数据清洗处理，大数据建模等工作，主要是负责大规模数据的处理和应用，工作主要以开发为主，与大数据可视化分析工程师相互配合，从数据中挖掘出价值，为企业业务发展提供支持。大数据开发工程师的主要工作内容：1、负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等；2、主要从事网络日志的大数据分析工作，包括：网络日志的数据提取、数据融合及分析;专注于实时计算、流式计算、数据可视化等技术的研发;3、负责网络安全业务主题建模等工作。

回答 你好！很荣幸能回答你的问题！数据工程师的职责是：1、学习并适应产品设计开发体系和公司产品开发程序；2、按产品开发规范进行新产品设计；3、负责产品设计验证；4、完成产品技术积累，形成技术规范；5、理解公司程序及用户的特定文件编制要求；6、确保全新产品设计成功引入公司；7、完成产品设计资料并发布。数据工程师的任职要求是：1、有较强的沟通和协调能力；2、工作踏实负责，有良好的个人基本素质与团队协作精神；3、具有良好的学习能力和解决问题的能力。 希望我的回答能够帮助到你！最后祝你生活愉快，万事如意！前程似锦！

网络编辑的主要职责：　　采集素材，进行分类和加工；　　对稿件内容进行编辑加工、审核及监控；　　撰写稿件；　　运用信息发布系统或相关软件进行网页制作；　　组织网上调查及论坛管理；　　进行网站专题、栏目、频道的策划及实施。　　网络编辑是指利用相关专业知识及计算机和网络等现代信息技术，从事互联网网站内容建设的人员。网络编辑作为互联网时代的新兴职业，2006年首次被列入国家职业大典。网络编辑，是网站内容的设计师和建设者，通过网络对信息进行收集、分类、编辑、审核，然后通过网络向世界范围的网民进行发布，并且通过网络从网民那里接收反馈信息，产生互动。

网站编辑是比较基础性的工作，总体上对工作经验、技能和专业素质要求都不太严格，即入门的门槛不高。网站编辑主要负责的是网站内容，即网站内容的更新、维护、审核；网站专题的选题、策划、加工；网站的推广，并对流量负责；网站功能、界面的策划；与公司其它部门，如SEO部门、设计美工部门、客户服务部门、市场部门、产品部门、技术部门乃至销售部门的协调与沟通。

互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。 与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。 就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。 此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。

写 SQL （很多入职一两年的大数据工程师主要的工作就是写 SQL ）2 为集群搭大数据环境（一般公司招大数据工程师环境都已经搭好了，公司内部会有现成的大数据平台，但我这边会私下搞一套测试环境，毕竟公司内部的大数据系统权限限制很多，严重影响开发效率）3 维护大数据平台（这个应该是每个大数据工程师都做过的工作，或多或少会承担“运维”的工作）4 数据迁移（有部分公司需要把数据从传统的数据库 Oracle、MySQL 等数据迁移到大数据集群中，这个是比较繁琐的工作，吃力不讨好）5 应用迁移（有部分公司需要把应用从传统的数据库 Oracle、MySQL 等数据库的存储过程程序或者SQL脚本迁移到大数据平台上，这个过程也是非常繁琐的工作，无聊，高度重复且麻烦，吃力不讨好）6 数据采集（采集日志数据、文件数据、接口数据，这个涉及到各种格式的转换，一般用得比较多的是 Flume 和 Logstash）7 数据处理1 离线数据处理（这个一般就是写写 SQL 然后扔到 Hive 中跑，其实和第一点有点重复了）2 实时数据处理（这个涉及到消息队列，Kafka，Spark，Flink 这些，组件，一般就是 Flume 采集到数据发给 Kafka 然后 Spark 消费 Kafka 的数据进行处理）8 数据可视化（这个我司是用 Spring Boot 连接后台数据与前端，前端用自己魔改的 echarts）9 大数据平台开发（偏Java方向的，大概就是把开源的组件整合起来整成一个可用的大数据平台这样，常见的是各种难用的 PaaS 平台）10 数据中台开发（中台需要支持接入各种数据源，把各种数据源清洗转换为可用的数据，然后再基于原始数据搭建起宽表层，一般为了节省开发成本和服务器资源，都是基于宽表层查询出业务数据）11 搭建数据仓库（这里的数据仓库的搭建不是指 Hive ，Hive 是搭建数仓的工具，数仓搭建一般会分为三层 ODS、DW、DM 层，其中DW是最重要的，它又可以分为DWD,DWM,DWS，这个层级只是逻辑上的概念，类似于把表名按照层级区分开来的操作，分层的目的是防止开发数据应用的时候直接访问底层数据，可以减少资源，注意，减少资源开销是减少 内存 和 CPU 的开销，分层后磁盘占用会大大增加，磁盘不值钱所以没什么关系，分层可以使数据表的逻辑更加清晰，方便进一步的开发操作，如果分层没有做好会导致逻辑混乱，新来的员工难以接手业务，提高公司的运营成本，还有这个建数仓也分为建离线和实时的）总之就是离不开写 SQL

主要有以下几个方面的工作内容：一为产品经理服务，国内产品经理不懂数据分析，而新产品的竞争情报分析、产品敏捷测试等都需要数据分析师帮助完成，后期产品迭代优化还是需要数据分析师采集用户行为、习惯、评价等数据来完成；二是为运营服务，产品运营中的用户流量、促销、顾客关系管理等需要数据分析师帮助完成；三是公司数据制定和标准建设、各部门数据打通，数据化管理等工作需要数据分析师完成；四是数据情报和数据预测为高层服务。从以上四个方面看商业分析能力和业务知识能力就显得尤为重要，这个时候是考验分析师的业务理解能力及通过数据为企业解决实际问题的能力了。比如分析师的分析流程、分析思维、分析技能、展示说服能力。可以考虑进这方面专业的公司，或者运气好碰到有经验的老师带你一段时间，像我运气不错刚进了决明就碰到了老师带我，进步的很快，所以现在基本把这一套搞得很熟练了。