数据与分析

通过分析信息、了解客户想要的结果、协作开发产品,从而帮助客户将数据转化为切实的业务价值。
在创意办公室工作的人
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开启数据科学和机器学习领域的职业生涯。培养数据科学技能,学习 Python 和 SQL,分析和可视化数据,构建机器学习模型。
在现代数据中心:IT 工程师将推车推到服务器机架和机柜旁边,安装新硬件,以进行计划的系统更新和设备更换。
DB2 背后的故事
DB2 技术曾经只是一种理论,但最终化茧成蝶,成为专用于运行关键任务型工作负载的一种混合式多云数据生态系统。详细了解这其中的发展和演化故事。
IBM Almaden - 脑启发计算(大脑实验室)
数据挖掘过程中的 3 个新步骤,确保值得信赖的 AI 技术得以落实和执行
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为什么选择 IBM

我们致力于在商业道德、环境以及我们工作和生活的社区等方面为世界带来长期的、积极的影响。

科技对社会的影响

我们积极支持代码集结号 (Call for Code) 这类行动计划,让科技助力社区,实现社区需求。我们与联合国和 Linux 基金会等合作,推行众多开源项目,与系统化的种族歧视活动做斗争,实施改善清洁水资源供应等行动。

通过包容推动创新

我们大力支持 IBM 员工树立行为典范,培养一种自觉包容度高、拥有强烈归属感的文化,从而促进创新在这里蓬勃发展。我们致力于推广、促进多元化思想的融合,鼓励大家相互交流各自的背景和经验。

每天学习新技能

IBM 不仅承诺到 2030 年为全球 3,000 万人提供技能培训,而且还承诺让员工通过公司的技能计划,实现每年至少 40 小时的个人学习。

年轻的白人女子站在户外,面带微笑,穿着绿色衬衫,背景是树丛
Life in Data & Analytics “工作中我最喜欢的是与客户打交道,并且向他们介绍 IBM 产品;例如,如何发挥 Cloud Pak for Data 的优势,为客户的数据团队提供全新的工作方式等内容。” Avery, 数据科学家
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数据与分析职位 探索我们的主要工作类别。 数据构架师

成功管理数据和信息架构的所有方面,涵盖从理解业务需求,直至掌握 IT 解决方案中的逻辑和物理设计等诸多领域。

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数据科学家

需采用业内一流的开源和可视化工具,以及设定最灵活和最可扩展的部署选项,完成既定任务。

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数据分析师

利用数据汇总上报、数据挖掘和数据可视化等技能,为决策流程、用户吸引和业务运营方面的工作提供有力支持。

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