一、大数据工程师是做什么的？

用阿里巴巴集团研究员薛贵荣的话来说，大数据工程师就是一群“玩数据”的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的，规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要。沈志勇认为如果把大数据想象成一座不停累积的矿山，那么大数据工程师的工作就是，“第一步，定位并抽取信息所在的数据集，相当于探矿和采矿。第二步，把它变成直接可以做判断的信息，相当于冶炼。最后是应用，把数据可视化等。”因此分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。通过这三个工作方向，他们帮助企业做出更好的商业决策。

1.找出过去事件的特征

大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。比如，腾讯的数据团队正在搭建一个数据仓库，把公司所有网络平台上数量庞大、不规整的数据信息进行梳理，总结出可供查询的特征，来支持公司各类业务对数据的需求，包括广告投放、游戏开发、社交网络等。

找出过去事件的特征，最大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。通过分析用户以往的行为轨迹，就能够了解这个人，并预测他的行为。“你可以知道他是什么样的人、他的年纪、兴趣爱好，是不是互联网付费用户、喜欢玩什么类型的游戏，平常喜欢在网上做什么事情。”腾讯云计算有限公司北京研发中心总经理郑立峰说。下一步到了业务层面，就可以针对各类人群推荐相关服务，比如手游，或是基于不同特征和需求衍生出新的业务模式，比如微信的电影票业务。

2.预测未来可能发生的事情

通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。在阿里妈妈的营销平台上，工程师正试图通过引入气象数据来帮助淘宝卖家做生意。“比如今年夏天不热，很可能某些产品就没有去年畅销，除了空调、电扇，背心、游泳衣等都可能会受其影响。那么我们就会建立气象数据和销售数据之间的关系，找到与之相关的品类，提前警示卖家周转库存。”薛贵荣说。

在百度，沈志勇支持“百度预测”部分产品的模型研发，试图用大数据为更广泛的人群服务。已经上线的包括世界杯预测、高考预测、景点预测等。以百度景点预测为例，大数据工程师需要收集所有可能影响一段时间内景点人流量的关键因素进行预测，并为全国各个景点未来的拥挤度分级—在接下来的若干天时间里，它究竟是畅通、拥挤，还是一般拥挤？

3.找出最优化的结果

根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。

以腾讯来说，郑立峰认为能反映大数据工程师工作的最简单直接的例子就是选项测试（ABTest），即帮助产品经理在A、B两个备选方案中做出选择。在过去，决策者只能依据经验进行判断，但如今大数据工程师可以通过大范围地实时测试—比如，在社交网络产品的例子中，让一半用户看到A界面，另一半使用B界面，观察统计一段时间内的点击率和转化率，以此帮助市场部做出最终选择。

作为电商的阿里巴巴，则希望通过大数据锁定精准的人群，帮助卖家做更好的营销。“我们更期待的是你能找到这样一批人，比起现有的用户，这些人对产品更感兴趣。”薛贵荣说。一个淘宝的实例是，某人参卖家原来推广的目标人群是产妇，但工程师通过挖掘数据之间的关联性后发现，针对孕妇群体投放的营销转化率更高。

二、大数据工程师的努力方向：

大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。在国内，大数据的应用才刚刚萌芽，人才市场还不那么成熟，“你很难期望有一个全才来完成整个链条上的所有环节。更多公司会根据自己已有的资源和短板，招聘能和现有团队互补的人才。”领英（LinkedIn）中国商务分析及战略总监王昱尧说。

于是每家公司对大数据工作的要求不尽相同：有的强调数据库编程、有的突出应用数学和统计学知识、有的则要求有咨询公司或投行相关的经验、有些是希望能找到懂得产品和市场的应用型人才。正因为如此，很多公司会针对自己的业务类型和团队分工，给这群与大数据打交道的人一些新的头衔和定义：数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title，我们将其统称为“大数据工程师”。

由于国内的大数据工作还处在一个有待开发的阶段，因此能从其中挖掘出多少价值完全取决于工程师的个人能力。已经身处这个行业的专家给出了一些人才需求的大体框架，包括要有计算机编码能力、数学及统计学相关背景，当然如果能对一些特定领域或行业有比较深入的了解，对于其快速判断并抓准关键因素则更有帮助。

阿里巴巴集团研究员薛贵荣强调，学历并不是最主要的因素，能有大规模处理数据的经验并且有喜欢在数据海洋中寻宝的好奇心会更适合这个工作。除此之外，一个优秀的大数据工程师要具备一定的逻辑分析能力，并能迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素。“他得知道什么是相关的，哪个是重要的，使用什么样的数据是最有价值的，如何快速找到每个业务最核心的需求。”联合国百度大数据联合实验室数据科学家沈志勇说。

学习能力能帮助大数据工程师快速适应不同的项目，并在短时间内成为这个领域的数据专家；沟通能力则能让他们的工作开展地更顺利，因为大数据工程师的工作主要分为两种方式：由市场部驱动和由数据分析部门驱动，前者需要常常向产品经理了解开发需求，后者则需要找运营部了解数据模型实际转化的情况。

你可以将以上这些要求看做是成为大数据工程师的努力方向，因为根据万宝瑞华管理合伙人颜莉萍（NicoleYan）的观察，这是一个很大的人才缺口。

三、大数据工程师需要具备的能力：

1.数学及统计学相关的背景

就我们采访过的BAT三家互联网大公司来说，对于大数据工程师的要求都是希望是统计学和数学背景的硕士或博士学历。沈志勇认为，缺乏理论背景的数据工作者，更容易进入一个技能上的危险区域（DangerZone）—一堆数字，按照不同的数据模型和算法总能捯饬出一些结果来，但如果你不知道那代表什么，就并不是真正有意义的结果，并且那样的结果还容易误导你。“只有具备一定的理论知识，才能理解模型、复用模型甚至创新模型，来解决实际问题。”沈志勇说。

2.计算机编码能力

实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据工程师的一些必备要素。“因为许多数据的价值来自于挖掘的过程，你必须亲自动手才能发现金子的价值。”郑立峰说。

举例来说，现在人们在社交网络上所产生的许多记录都是非结构化的数据，如何从这些毫无头绪的文字、语音、图像甚至视频中攫取有意义的信息就需要大数据工程师亲自挖掘。即使在某些团队中，大数据工程师的职责以商业分析为主，但也要熟悉计算机处理大数据的方式。

3.对特定应用领域或行业的知识

在颜莉萍（NicoleYan）看来，大数据工程师这个角色很重要的一点是，不能脱离市场，因为大数据只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值。所以，在某个或多个垂直行业的经历能为应聘者积累对行业的认知，对于之后成为大数据工程师有很大帮助，因此这也是应聘这个岗位时较有说服力的加分项。

“他不能只是懂得数据，还要有商业头脑，不论对零售、医药、游戏还是旅游等行业，能就其中某些领域有一定的理解，最好还是与公司的业务方向一致的，”就此薛贵荣还打了个比方，“过去我们说一些奢侈品店员势利，看人一眼就知道买得起买不起，但这群人恰恰是有敏锐度的，我们认为他们是这个行业的专家。又比如对医疗行业了解的人，他在考虑医疗保险业务时，不仅会和人们医院看病的记录相关，也会考虑饮食数据，这些都是基于对该领域的了解。”

四、大数据工程师的职业发展

1.如何成为大数据工程师

由于目前大数据人才匮乏，对于公司来说，很难招聘到合适的人才—既要有高学历，同时最好还有大规模数据处理经验。因此很多企业会通过内部挖掘。

2014年8月，阿里巴巴举办了一个大数据竞赛，把天猫平台上的数据拿出来，去除敏感问题后，放到云计算平台上交予7000多支队伍进行比赛，比赛分为内部赛和外部赛。“通过这个方式来激励内部员工，同时也发现外部人才，让各行业的大数据工程师涌现出来。”

颜莉萍（NicoleYan）建议，目前长期从事数据库管理、挖掘、编程工作的人，包括传统的量化分析师、Hadoop方面的工程师，以及任何在工作中需要通过数据来进行判断决策的管理者，比如某些领域的运营经理等，都可以尝试该职位，而各个领域的达人只要学会运用数据，也可以成为大数据工程师。

2.薪酬待遇

作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。根据颜莉萍（NicoleYan）的观察，国内IT、通讯、行业招聘中，有10％都是和大数据相关的，且比例还在上升。颜莉萍（NicoleYan）表示，“大数据时代的到来很突然，在国内发展势头激进，而人才却非常有限，现在完全是供不应求的状况。”在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元，而据了解，在国内顶尖互联网类公司，同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高20％至30％，且颇受企业重视。

3.职业发展路径

由于大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。“这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。”颜莉萍（NicoleYan）说。另一方面，大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的高级管理层。

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从Amazon\nGO无人超市的提出，到阿里巴巴无人超市“淘宝会员店”7月9日正式营业，无人零售概念已经进入人们的视野当中。但是呢，这些概念的实现，都与人工智能脱不了关系。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能之所以能取得突飞猛进的进展的背后，不能不说这些年来大数据长足发展的结果。

人工智能和大数据有什么关系呢?

如果我们把人工智能看成一个嗷嗷待哺拥有无限潜力的婴儿，某一领域专业的海量的深度的数据就是喂养这个天才的奶粉。奶粉的数量决定了婴儿是否能长大，而奶粉的质量则决定了婴儿后续的智力发育水平。

目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万，越来越多人加入到大数据培训，都希望在大数据培训机构中学习最前沿的知识，找一份不错的工作。

一、大数据就业前景

据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。

根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。

二、大数据就业方向

1. Hadoop大数据开发方向

市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点

对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师 等

2. 数据挖掘、数据分析&机器学习方向

学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。

对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等

3. 大数据运维&云计算方向

市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科

对应岗位：大数据运维工程师

精通任何方向之一者，均会 “ 前(钱)”途无量。

三个方向中，大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门月薪已经达到了 8K 以上，工作1年月薪可达到 1.2W\n以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到\n30万—50万，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径。

三、大数据就业薪资

1、基础人才-数据分析师

北京数据分析平均工资： 10630/月，取自 15526 份样本，较 2016 年，增长 9.4%。

2、大数据开发工程师

北京大数据开发平均工资： 30230/月。

3、Hadoop开发工程师

北京hadoop平均工资： 20130/月，取自 1734 份样本。

4、数据挖掘工程师

北京数据挖掘平均工资： 21740/月，取自 3449 份样本，较 2016 年，增长 20.3%;

5、算法工程师

北京算法工程师平均工资： 22640/月，取自 10176 份样本。

四、大数据职业发展

最后一个问题，到底哪些公司需求大数据人才?

事实上，大到世界500强，BAT这样的公司，小到创业公司，他们都需求数据人才。

目前，大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。

大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。

另一方面，大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的高级管理层。

马云说“我们已从IT时代进入了DT时代，未来我们的汽车、电灯泡、电视机、电冰箱等将全部装上操作系统，并进行数据集成，数据将会让机器更“聪明”。DT时代，数据将成为主要的能源，离开了数据，任何组织的创新都基本上是空壳。”

总之，数据，是未来的一切。

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大数据的概念问世这么多年来，大数据从技术，政策和资本等多个角度已经切入到社会方方面面，未来数据也会成为的经济驱动因素中越来越重要的一部分。对未来而言，大数据的发展将影响到产业、企业和个人。需要学习大数据可以加我QQ群，零基础到项目实战

就产业而言，大数据的未来变化更多的是在各个产业内部。首先大数据产业的边界会消融，大数据也渗透到其他产业中去。这个不难理解，任何一个产业在运行了这么多年的过程中，总是积累了大量的数据。很多情况下，数据过去都在沉睡，只是记录下来了，并没有产生更多价值。然而随着大数据技术的发展，沉淀数据的产业将有机会盘活以往的数据资产，最简单的是引入数据源环节，将自身积累的数据资产对外出售或交换。同时，也可以进入分析实施环节，通过对以往业务流程的改造，把过去的方法总结和创新出定量的模式，从而输出定制化方案或者标准化产品。此外还可能够在数据应用环节发挥作用，利用已有的数据收集，创新发展出新的商业模式，去产生新的价值。

于此同时，大数据产业尽管存在边界消融的情况，然而还是会有现今而言相对未来更传统的大数据产业存在独立，因为伴随着社会、经济的发展，需要有大数据技术的演进来应对未来需求。因此，未来传统意义上的大数据产业将会肩负起开发更先进的软件和硬件的责任。

对企业而言，大数据对影响将会存在于三个层面。第一个层面是在技术上，企业可以引进和开发数据工具，起到提升经营效率的方式，从而优化企业的经营和管理，例如可以购买BI工具，实现管理可视化，从而协助决策。第二个层面是在方法上，这里更需要企业构建大数据实施的能力，并且将构建的能力落实在运营、营销以及战略中去。依靠数据化经营对企业的改良，也会让企业在一定程度上改造自己所在的产业。例如沃尔玛率先在零售行业中使用条形码，使得整个行业依靠条形码能够实时掌握进销存的情况。

对个人而言，大数据的影响则和生活交织得更深。伴随着技术的发展，每个人都会成为数据源，个人的数据会随着自己的行为在不经意间收集，不论是聊天还是搜索，不论是购物还是交通都不可避免地产生大量可以被记录的数据。这里其实是一把双刃剑，一方面让我们生活更加便利，能够享受更好的服务，也能更快地得到想要的产品。然而另外一方面，每个人会有跟多隐私被记录，一旦暴露带来的负面影响也会更大。因此隐私保护和数据安全也是整个大数据产业甚至政策法律中非常重要的一部分。

除此之外，大数据的福泽也会从另外一个方向降临到每个人头上。伴随着技术的发展，大数据不再是深奥和复杂的方法，而会成为简单易学的技能，每个人都能够进行数据分析工作，未来会有大量的傻瓜式数据分析产品产生，不需要写代码，也不需要设公式，只需要简单的拖拽就能够分析数据。这种情况下，每个人都需要学习数据分析的逻辑和通用的方法，每个人也会做自己的数据分析师。

大数据的产业，就像朝阳一样冉冉升起，未来还会有更多的光芒和价值，也会有更多的空间和遐想。对产业可以是依靠数据提升效率，也可以是商业模式颠覆现状，甚至可以是通过数据的为纽带的方式，造就未来产业内部甚至产业之间协同的景象。对企业能够提升经营效率，改良管理水平，创新商业模式。对个人而言，人人都用大数据，人人都是分析师。欢迎加入722680258每天分享学习视频资料

随着大数据在各行各业发挥着越来越重要的作用，各大企业对于大数据人才的需求也越来越多，大数据人才极度短缺。都说是物以稀为贵，一点也不假，现在的大数据行业的人才待遇已属于同行业的顶尖水平。现在的大数据开发行业就业前景好、待遇高，也吸引了许多的人都想要投入到大数据行业，所以大数据行业的兴起同时也带动着魔据大数据培训学习这样行业的热度不断增加。

2017年已经过去，在这一年，大数据行业虽然也经历了困难的时刻，但是大部分的时间，大数据都在快速稳定的发展着和进步着。

一．2017年大数据开发人才缺口大

据清华大学经管学院互联网发展与治理研究中心联合全球职场社交平台LinkedIn（领英）发布的《中国经济的数字化转型：人才与就业》报告显示，中国数字人才储备表现出明显的“南强北弱”，同时，大数据人才缺口明显，“技术+管理”人才一将难求。

报告发现，数字人才分布最多的十大城市依次为：上海、北京、深圳、广州、杭州、成都、苏州、南京、武汉和西安，人才储备表现出明显的“南强北弱”，京津、长三角和珠三角是数字人才最集中的三个区域。与近几年频繁见诸报端的“逃离北上广”现象有所不同，数字人才的流动依然体现出向一线城市聚集的趋势，上海和深圳是过去三年中数字人才流入最多的城市。

全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具的一份详细分析报告显示，预计到2018年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在14万到19万之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达150万！

二．大数据可以带来巨大的价值

有三条原理：第一，量变到质变的原理。大数据之所以有用，是因为数据积攒到了可以质变，通过数据就可以知道背后的故事。第二，分析出价值原理。如果存储不分析，无疑是只买米不做饭，产生不了实际效益。所以，要分析，要挖掘。第三，跨界关联原理。

三．大数据如何去运用

对于大数据如何去运用，我想说五句话。

第一，明确目标是前提。这是推出大数据产业最重要的一步。只有真正解决每个地区、每个政府、每个企业不同的问题，大数据才有用。

第二，拥有数据是基础。大数据产业就是以现代技术设施为基础，以数据为生产要素，以数据的价值挖掘为创新活动的产业叫大数据产业。因此，没有数据就谈不上大数据产业。

第三，计算平台是支撑。换句话说，没有一定的计算架构和计算平台，计算不了。它是支撑作用，但做企业的人不必过分强化，也不必过分低估。

第四，分析技术是核心。这是当今较少提到的一个主题。我非常担心在整个大数据的链条中，有些链条做得过分粗壮，有的链条过分纤弱，也就是产业链布局不均衡。如果过分膨胀，将会产生新的产能过剩。

第五，产生效益是根本。数据是基础，平台是支撑，技术是核心，盈利是王道。

四．大数据培训机构持续火热

现在学习大数据最快捷有效的方法就是参加大数据培训学习班，因为大数据的效果好、时间短，所以吸引了许多的人加入到大数据培训阵营中来。

目前市面上大数据培训机构靠谱的虽然不多，但是也有几个是真心做教育的，例如魔据教育这样的机构，领航大数据培训行业，深受学员们的信赖和爱戴。

随着大数据在市场上的发展，未来大数据人才市场的需求将会越来越大，薪资待遇也会越来越好，现在早一步进入大数据行业，未来的机会就会多增加一份！

大数据作为一个新兴行业，这两年很是火热。我们进场在网上看到一些数据，比如下面这些：

1.据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。2.根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。

以上是各类分析大数据行情的文章中经常见到的数据，那么光从这些数据来断定大数据的发展前景是不是靠谱？大数据的真实的前景到底是怎么样的？

想必是很多想要从事大数据或者对大数据感兴趣的朋友们最关心的问题之一。

本周四晚上，我们准备了一场关于大数据行业发展前景深入剖析的公开课，一位资深大数据行业的专家，将为大家进行一场关于大数据行业发展前景的深度剖析。将为大家一一讲解大数据目前的发展现状以及后期发展的大趋势。

分享嘉宾介绍：

杨老师

前全球十大咨询公司ESG亚太区分析师，对云计算、大数据有深入研究，曾为IBM、DELL、HP、EMC等厂商提供产品测评报告，并为国内企业华为、联想、浪潮、曙光等企业的业务现状和发展方向提供战略咨询服务。是最早接触大数据的一批人，在国外多年的大数据相关工作经验，让他对于国内大数据发展的路线和前景有着比一般人更深的理解。

时间：2017年11月9号，本周四晚上

大数据的发展现状如何？后期的发展前景到底好不好？让我们本周四晚上，一起听专家深度的剖析大数据行业的发展。

大家可以进群，提前了解本次公开讲座的更多信息。

时代在迅速更迭中，每个人都在与时间赛跑，技术和机遇的双重压力下，已经不容许你用两年的时间来自学大数据了，当前，参加大数据开发学习已经成为很多人跟时代赛跑的利刃。一是能快速吸收技术知识，再就是能有个环境约束一下自己放飞自我的自由！那么大数据开发前景如何，郑州大数据学习怎么样？下面针对以下三个方面进行分析：

一、大数据前景分析

1、随着大数据逐渐扩大市场占有率，大数据平台人才的缺口日益显现。据业内统计，目前国内的大数据研发人才缺口有三、四百万，其中大数据研发人才缺口至少50万。

2、大数据开发专家指出，想要从事大数据开发的人员，除了基础的计算机技术知识要扎实之外，要根据各类企业、各类岗位的不同需求，补充与岗位相关的大数据技术知识。此外，还要注重项目经验的积累。

3、据招聘网站上的数据统计显示：目前热招的大数据开发相关岗位约有4003个，而一个月内的有效岗位量在2180个。主要热招职位包括大数据开发工程师、大数据软件工程师、大数据应用开发工程师、大数据开发、大数据系统软件开发、大数据程序员、大数据应用版本管理等。

4、从人才需求类型来看，目前对大数据人才需求一类是偏向硬件驱动的大数据人才需求，一类是偏向软件应用的大数据人才需求。

二、大数据就业方向

1、 Hadoop大数据开发方向

市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点

对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师 等

2、 数据挖掘、数据分析&机器学习方向

学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。

对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等

3、 大数据运维&云计算方向

市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科

对应岗位：大数据运维工程师

三、就业薪资(具体数据从网络搜索)

1、数据分析师：北京数据分析平均工资：￥ 10630/月，取自 15526 份样本。

2、大数据开发工程师：北京大数据开发平均工资：￥ 30230/月。

3、Hadoop开发工程师：北京hadoop平均工资：￥ 20130/月，取自 1734 份样本。

4、数据挖掘工程师：北京数据挖掘平均工资：￥ 21740/月，取自 3449 份样本，较 2016 年，增长 20.3%;

5、算法工程师：北京算法工程师平均工资：￥ 22640/月，取自 10176 份样本。

大数据又称黑暗数据，是指人脑无法处理的海量数据聚合成的信息资产，在民生、IT、金融、农业、通信等方面都有广泛应用。未来5年大数据行业呈井喷趋势，人才需求火爆，2018年大数据人才缺口更是高达900万。但技术的难度也是有目共睹的，想要参加大数据开发学习的，建议找主打全程面授的千锋，这样的授课方式至少能让自己的学习压力更少一些!

最近，有不少人向达妹咨询达内的大数据课程。因为现在大数据可以说是非常火了，而在成都开设大数据的机构却十分少!

除此之外，达内大数据学员的高薪也让不少人羡慕，因此，今天达内就和大家一起来看看达内的大数据课程，分析一下达内才高大数据的学员为什么能拿如此高的薪资!

大数据本身“钱”景无限

1、行业需求大

达妹今天在某招聘网站搜索大数据相关岗位，搜索结果一共有66275个，而且薪资基本上都是在10000以上。

前段时间，全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具的一份详细分析报告显示，预计到2018年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在14万到19万之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达150万!

2、就业薪资高

成都大数据开发平均工资： 30230元/月

数据分析师

成都数据分析平均工资： 11130元/月，取自 15526 份样本，较 2016 年，增长 9.4%。

Hadoop开发工程师

成都hadoop平均工资： 20130元/月，取自 1734 份样本。

数据挖掘工程师

成都数据挖掘平均工资： 21740元/月，取自 3449 份样本，较 2016 年，增长 20.3%。

达内课程设置

达内才高大数据课程大概可以分为两个阶段，第一阶段学习JavaEE，第二阶段学习大数据，而零基础的学员还需要多一个阶段，在学习JavaEE之前，还需进大数据预科班免费学习Java语言的基础知识。

达内才高大数据课程不仅要让学生掌握如何使用框架开发系统，而且要深入框架内部源代码，这样的做法为学生后续在企业通往架构师的道路上做了很好的铺垫，学生可以更加自信的进入企业工作。

在这个互联网的时代，每一个软件公司都在往互联网化的方向发展，所以掌握了互联网架构的内容等于紧跟时代，做公司最出色的程序员。

达内才高大数据课程体系在互联网架构方面设计比较全面，学完这些课程以后，学员就能对互联网架构有一定实操和熟练!

大数据方面，达内课程包括分布式高并发计算，Hadoop离线分析，数据可视化，Storm实时分析等。为了更好的进行数据的收集，储存，才高大数据课程还将学习Python爬虫，数据仓库，数据挖掘，算法，R语言等方面的知识。

达内项目设置

达内才高大数据的项目是贯穿整个学习过程的，在学习JavaEE阶段，学员将学习建设电商网站，而在大数据阶段进行行为日志的收集，及数据的分析!

达内大数据学员专享项目峰会

达内大数据学员专享项目峰会是一个针对学员进行的项目实战，旨在提高学员的自主研发能力，通过老师布置的实战项目，学员选择项目并进行实战，学员通过各种方式方法独立完成项目的实战课题研究，从而加强对大数据相关技术理解的深度，同时增强自主学习、研发、实践能力!

大数据峰会四大优势

达内才高大数据师资

达内贯彻专家组合授课，秉承“名师出高徒、高徒拿高薪”的教学理念，是达内公司确保教学质量的重要环节。作为美国上市的职业教育公司，公司通过现金+期权的模式高薪吸引业内优秀人才担任达内的培训讲师。

在招聘会上，高工资岗位大多是IT行业，如Java大数据，国家大数据战略使大数据更具吸引力，市场对Java大数据的需求也越来越旺盛。因此，中国爆发了一场大数据。

也就是说，从2014开始，人才市场对大数据的需求急剧扩大。2015，随着互联网的发展和需求的饱和，许多公司不得不考虑使用数据来提高效率和提升用户体验，如推荐系统、个性化服务等。

1、Java大数据应用领域：关注作者：文章中你会找到连起来的大数据学习群号

Java大数据的应用领域非常广泛。它可以分为几类。

数据分析领域包括用户分析、空间分析、图像分析、语音识别、可视化等。各种数据源的建立，包括气象、交通、金融、商业、农业、娱乐等领域都离不开Java LAR。GE数据相关技术。基本的大数据服务平台，包括大中型商业应用的企业级，我们经常说（主要是指大型企业软件系统的复杂）、各种类型的网站等等。

2、Java大数据具有广泛的工作范围

除了Java的Java位置之外，大数据也可以选择多个技术职位。然而，为了拓宽传统Java产业的发展道路，我们现在对就业的方向有了广泛的认识。

Java大数据的应用范围非常广泛，合适的位置非常多，一般分为三大方向：大数据系统研发人才、大数据应用开发人才和大数据分析人才。它不害怕学习世界各地的大Java数据。欢迎加入722680258

最近几年，大数据这个词突然变得很火，不仅纳入阿里巴巴、谷歌等互联网公司的战略规划中，在我国国务院和其他国家的政府报告中多次提及大数据，大数据无疑成为当今互联网世界中的新宠儿。

“马云的无人超市”，“看李彦宏如何谈AI”等新闻热点，都展示出了人工智能的快速发展，人工智能突飞猛进的进展是这些年来大数据发展的结果。

那么大数据就业前景怎么样呢？

一、大数据就业前景

《大数据人才报告》指出,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内将会出现高达150万的大数据人才的缺口。

《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，当下中国互联网行业需求最多的六类人才职位为研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析。其中需求量最大的是研发工程师，而最为稀缺的是数据分析人才。领英报告表明，高度稀缺的是数据分析人才，其供给指数最低，仅为0.05，。并且其才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。

根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将高达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。

二、大数据就业方向

1. Hadoop大数据开发方向

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市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点

对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师 等

2. 数据挖掘、数据分析&机器学习方向

学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。

对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等

3. 大数据运维&云计算方向

市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科

对应岗位：大数据运维工程师

三、就业薪资（具体数据从网络搜索）

1.数据分析师：北京数据分析平均工资： 10630/月，取自 15526 份样本，较2016年，增长9.4%。

2.大数据开发工程师：北京大数据开发平均工资： 30230/月。

3、Hadoop开发工程师：北京hadoop平均工资： 20130/月，取自 1734 份样本。

4、数据挖掘工程师：北京数据挖掘平均工资： 21740/月，取自 3449 份样本，较 2016 年，增长 20.3%；

5、算法工程师：北京算法工程师平均工资： 22640/月，取自 10176 份样本。

　　据教育部数据显示，目前，全国已有35所高等院校开通了大数据专业。也就是说，高考报志愿可直接报大数据专业的学校了。

　　2017年大数据专业就业前景

　　据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。

　　据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。

　　根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。

　　大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。

　　在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。

　　北京数据分析平均工资：10630/月，取自15526份样本，较2016年，增长9.4%。

　　数据分析师岗位职责

　　工作职责:

　　1.根据公司产品和业务需求，利用数据挖掘等工具对多种数据源进行诊断分析，建设征信分析模型并优化，为公司征信运营决策、产品设计等方面提供数据支持；

　　2.负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等，通过对运行数据进行分析挖掘背后隐含的规律及对未来的预测；

　　3.参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估；

　　4.整理编写商业数据分析报告，及时发现和分析其中变化和问题，为业务发展提供决策支持；

　　5.独立完成项目需求管理、方案设计、实施管理和项目成果质量的把控；

　　6.参与编写项目相关文档。

　　北京大数据开发平均工资：30230/月。

　　大数据开发工程师/专家岗位指责（引自滴滴出行）：

　　职位描述：

　　1、构建分布式大数据服务平台，参与和构建公司包括海量数据存储、离线/实时计算、实时查询，大数据系统运维等系统；

　　2、服务各种业务需求，服务日益增长的业务和数据量；

　　3、深入源码内核改进优化开源项目，解决各种hadoop、spark、hbase疑难问题，参与到开源社区建设和代码贡献；

　　北京hadoop平均工资：20130/月，取自 1734份样本。

　　Hadoop开发工程师岗位职责（引自新浪网）：

　　职位描述：

　　1.参与优化改进新浪集团数据平台基础服务，参与日传输量超过百TB的数据传输体系优化，日处理量超过PB级别的数据处理平台改进，多维实时查询分析系统的构建优化；

　　2.分布式机器学习算法在数据平台的构建与优化（包括常见的LR、GBDT、FM、LDA、Word2Vec及DNN等）；

　　3.深入源码改进各种开源大数据项目（包括Hadoop、Spark、Kafka、HBase等）。

　　北京数据挖掘平均工资：21740/月，取自 3449份样本，较2016年，增长 20.3%；

　　北京算法工程师平均工资：22640/月，取自 10176份样本。

　　算法工程师招聘要求（引自美团点评数据平台部）：

　　职位描述：

　　互联网公司背景优先

　　A、广告算法

　　岗位职责：

　　1.负责点击率预估等主要广告算法的技术选型；

　　2.负责核心算法的开发；

　　3.负责广告大数据处理流程的建设及相关工具的研发；

　　4.负责广告技术研究项目的推进与管理；

　　B、推荐算法

　　职位描述：

　　1.参与各个产品线的个性化推荐系统的研发；

　　2.分析用户行为数据，并设计合理的推荐算法模型及策略，并优化推荐排序；

　　3.通过对用户行为数据的挖掘，对用户进行建模，精准刻画用户各种属性；

　　C、算法工程师

　　岗位职责:

　　1、开发和优化用户行为数据挖掘，文本分类和语义理解，社交网络分析，网页搜索，推荐系统等领域的特定算法

　　2、能够很快学习和利用state-of-the-art的算法解决实际产品问题，提升产品用户体验

　　最后一个问题，哪些公司需求大数据人才？

　　答：所有的公司。大到世界500强，BAT这样的公司，小到创业公司，他们都需求数据人才。

　　马云爸爸说“我们已从IT时代进入了DT时代，未来我们的汽车、电灯泡、电视机、电冰箱等将全部装上操作系统，并进行数据集成，数据将会让机器更“聪明”。DT时代，数据将成为主要的能源，离开了数据，任何组织的创新都基本上是空壳。”