數據建模師。這個職位與數據挖掘工程師還是有本質區別的。數據建模師，更多偏向于中、小數據量，而且其使用更多更多是統計學的方法，而數據挖掘中的例如：決策樹、神經網絡、SVM等在這里是根據不會涉及的。當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：營銷反應率，你就可能歷史的郵箱、短信的反應情況，來建模型進行預測，從而提高郵件反應率，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別，數據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？但是從實務界來看，這二個模型越來越沒有明確的分工。

1. HBase。HBase是一個分布式的、面向列的開源數據庫，它不同于一般的關系數據庫，更適合于非結構化數據存儲的數據庫，是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統，大數據開發需掌握HBase基礎知識、應用、架構以及高級用法等。
2.phoenix。phoenix是用Java編寫的基于JDBC API操作HBase的開源SQL引擎，其具有動態列、散列加載、查詢服務器、追蹤、事務、用戶自定義函數、二級索引、命名空間映射、數據收集、行時間戳列、分頁查詢、跳躍查詢、視圖以及多租戶的特性，大數據開發需掌握其原理和使用方法。

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