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，同时也在我国国务院和其他国家的政府报告中多次提及，大数据无疑成为当今互联网世界中的新宠儿。

而近期朋友圈疯转的“马云无人超市迎客，再不努力你将无工可打”，“看李彦宏如何谈AI”等新闻热点，无不展示着人工智能的快速发展，但在直木看来，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。

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，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。

本文从4个方向让大家充分了解大数据，望对同学们的大数据从业有帮助：

大数据就业前景

大数据就业方向

大数据就业薪资

大数据职业发展

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

大数据领域三个大的技术方向，这些不同的技术方向，对应企业的哪些招聘岗位？

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 以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到 30万—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。”

我们从大哥大，小灵通，到诺基亚塞班，到今天的人手一部智能手机，每天各大企业会收到多少数据，如何从这些数据里面分析础客户的需求，这都是企业所要做的事，总之，数据，是未来的一切。

大数据时代的到来，简单的说是海量数据同完美计算能力结合的结果。确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据，大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。大数据时代开启人类社会利用数据价值的另一个时代。

分享之前推荐一个大数据学习交流，未来将是大数据时代，需要学习大数据的抓紧时间学习，群内不定期分享视频资料，欢迎加入关注作者其他文章，可以找到大数据学习群

大数据行业发展现状

1、一些数据的记录是以模拟形式存在，或者以数据形式存在，但是存贮在本地，不是公开数据资源，没有开放给互联网用户，例如音乐、照片、视频、监控录像等影音资料。现在这些数据不但数据量巨大，并且共享到了互联网上，面对所有互联网用户，其数量之大是前所未有。

2、移动互联网出现后，移动设备的很多传感器收集了大量的用户点击行为数据，已知IPHONE有3个传感器，三星有6个传感器。它们每天产生了大量的点击数据，这些数据被某些公司所有拥有，形成用户大量行为数据。

3、电子地图如高德、百度、Google地图出现后，其产生了大量的数据流数据，这些数据不同于传统数据，传统数据代表一个属性或一个度量值，但是这些地图产生的流数据代表着一种行为、一种习惯，这些流数据经频率分析后会产生巨大的商业价值。基于地图产生的数据流是一种新型的数据类型，在过去是不存在的。

4、进入了社交网络的年代后，互联网行为主要由用户参与创造，大量的互联网用户创造出海量的社交行为数据，这些数据是过去未曾出现的。其揭示了人们行为特点和生活习惯。

5、电商户崛起产来了大量网上交易数据，包含支付数据，查询行为，物流运输、购买喜好，点击顺序，评价行为等，其是信息流和资金流数据。

6、传统的互联网入口转向搜索引擎之后，用户的搜索行为和提问行为聚集了海量数据。单位存储价格的下降也为存储这些数据提供了经济上的可能。

我们所指的大数据不同与过去传统的数据，其产生方式、存储载体、访问方式、表现形式、来源特点等都同传统数据不同。大数据更接近于某个群体行为数据，它是全面的数据、准确的数据、有价值的数据。

中国的大数据之路任重而道远

中国目前的大数据应用环境和技术相对于美国而言，在整体技术水平、应用环境、国民意识、商业环境、技术厂商、技术平台上面相差超过5年左右。在大数据应用的国家战略层面落后的也较多。

2012年3月，美国奥巴马政府宣布推出“大数据的研究和发展计划”。该计划涉及美国国家科学基金、美国国家卫生研究院、美国能源部、美国国防部、美国国防部高级研究计划局、美国地质勘探局等6个联邦政府部门，承诺将投资两亿多美元，大力推动和改善与大数据相关的收集、组织和分析工具及技术，以推进从大量的、复杂的数据集合中获取知识和洞见的能力。美国奥巴马政府宣布投资大数据领域，是大数据从商业行为上升到国家战略的分水岭，表明大数据正式提升到战略层面，大数据在经济社会各个层面、各个领域都开始受到重视。

2014年从“两会”的提案、议案看，很多人建议将大数据业务上升为国家战略，互联网领军人物李彦宏在政协记者会上表示，政府应该把更多和人民生活有关的数据资料，公开地放到网络上；雷军则直接建议将大数据纳入国家战略，推动大数据切实地被用起来；科大讯飞刘庆峰建议国家建设声纹数据库进行大数据反恐。张近东、马化腾、杨元庆的提案也与数据应用有着紧密联系。但是在中国大数据国家战略和大数据产业发展发面还没有一个清晰的蓝图。

最后总结一下，大数据时代将会给人类社会带来巨大变化。它是一个好的工具，就像计算机一样，帮助人们提升社会生产效率，了解事物真相，认识客观规律，同时加快进入智慧社会。

以上种种，无不揭示着大数据未来发展的大好前景！时不我待，抓住机遇！

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据5V特性：

——Volume（大量）

——Velocity（高速）

——Variety（多样）

——Value（低价值密度）

——Veracity（真实性）

大数据的就业前景？

近年来大数据迅速发展，成为工业界，学术界，甚至世界各地政府，高度关注的热点。大数据领域正面临全球性的“人才荒”。而在国内，根据数联寻英发布《大数据人才报告》,目前全国的大数据人才仅46万,3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。

对数据的占有和控制，将成为国家间和企业间新的争夺焦点。大数据正在成为继云计算之后的新的热词，大数据时代已然来临，大数据背后，隐匿着巨大的商机。包括IBM，微软，谷歌，亚马逊等一大批知名企业纷纷掘金这一市场。

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。

职位技能需求

1.学历需求现状：大专最多，本科次之

2.工作经验需求现状：半数企业经验不限

从工作经验来看，69.1%的企业对求职者的要求是经验不限，这很大一部分说明的人才的稀缺，这对于应届大学生而言，无疑是一大机遇，因为企业对于工作经验要求的低，而应届大学生只需要通过培训就能掌握该岗位应有的技能，就能轻松上岗拿高薪，这也充分说明当下学习大数据绝对是千载难逢的黄金时间点。

不管你是谁，学历如何，只要技术好，你就是老大！！！

大数据就业薪资

1. Hadoop大数据开发方向

据了解Hadoop开发工程师入门薪资已经达到了 8K 以上，工作1年可达到 1.2W 以上，具有2-3年工作经验的hadoop开发工程师年薪可以达到 30万—50万，一般需要大数据开发的公司基本上都是大公司，Hadoop开发工程师是目前BAT企业、大数据公司最急需的人才，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径！

2. 数据挖掘、数据分析&机器学习方向

机器学习职位薪水范围：12k--30K，最大值30k+若干股票，最小值12k+若干期权，上四分位25k，中位数18k，下四分位13k；数据挖掘薪水范围：12k--30K，最大值30k+若干股票，最小值12k，上四分位23k，中位数18k，下四分位14k。

★北京大数据开发平均工资： 30230/月。

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。

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

是不是总是听到身边人说大数据发展如何如何好，工资高，但是大数据薪资待遇到底是个什么样的情况呢？

今天就结合一些数据来了解下大数据行业的工资待遇的真实情况。

一、大数据招聘网站工资待遇

下面是从拉勾网上查询的大数据人才的招聘信息，目前对于没有工作经验的大数据人才的薪资也在1万左右，同时携程、滴滴、百度等大型互联网企业也在招聘大数据人才，同时招聘的门槛比较低。

综合以上三点来看，大数据人才的就业还是比较容易的，只要你掌握大数据技术相应技能，找一份大数据相关工作是很轻松的。

二、大数据相关岗位薪资情况

上面我们分析了第三方的招聘网站上的大数据岗位的招聘信息中的薪资数据，下面以北京为例，来了解下大数据几大相关职位的就业薪资水平。

上图中大数据开发工程师就业薪资在3万左右，当然这个薪资一般是需要有过开发经验的或者是有一定工作年限的人员可以达到，刚毕业的学员只有极少部分可以拿到接近的薪资。

数据分析师因为更偏向于数据统计、数据分析这款，对于技术要求不高，相较于大数据开发等技术类职位，薪资略低，但是目前随着大数据可视化的热门，数据分析师如果再具备数据可视化设计的能力，薪资待遇也会进一步提升。

再来看下hadoop工程师，平均薪资在2万左右，相较于大数据开发，单存的hadoop工程师因为掌握的技术单一，所以薪资待遇会略低点，不过可以通过学习，扩充自己的技能，薪资也会增长较快。

数据挖掘作为大数据的核心环节，同样因为在互联网场景中，深挖出有价值的数据，才能够为企业提供有价值的参考。所以目前这块的薪资待遇在2万多左右，也算不错的。

算法工程师的职责更纯粹，需要知道如何把现实问题转化为数学的模型，并且把模型调到极致，从而解决问题。所以，算法工程师工作内容更单一，但是更专，需要更好的数学功底，薪资也是在2万多左右。

正如之前文章中提到的，大数据这个领域，有点略微畸形的火爆，导致了这个方向很缺人，也正是大量Java后端开发人员转行的直接原因。

因为缺人，他们就转行么？显然是扯的！大伙儿都是有理想的人，要向“钱”看的。

随着大数据技术的飞速发展，大数据已经融入到各行各业。2018年中国的大数据行业发展趋势是什么?大数据行业整体市场规模如何?大数据行业前景如何?

(一)大数据行业整体市场规模及预测

整体来看，2018中国大数据行业的发展依然呈稳步上升趋势，市场规模达到了327 亿元，和去年相比增速超过 39%。随着政策的支持和资本的加入，未来几年中国大数据规模还将继续增长，但增速可能会趋于平稳。

(二)大数据在各行业应用状况

(1)企业哪些方面需要大数据?

根据大数据分析结果，将近一半的企业将大数据运用在企业工商信息管理方面，此外，在社会保障、劳动就业、市政管理、教育科研方面分别占据33.9%，32.7%，29.4%，29%。整体来看，大数据的应用范围广泛。

(2)多少企业应用到了大数据?

大数据分析对企业的发展越来越重要，35.1%以上的企业已经开始在企业内部应用到了大数据;34.2%的企业正在考虑应用大数据，22.9%的企业在未来1年有应用大数据的计划，仅仅有7.8%的企业暂不考虑应用大数据。

(3)这些企业如何使用大数据?

根据数据显示，38.8%的企业使用实时动态处理大数据并提供分析结果;37.5% 的企业分析历史数据;通过机器学习，辅助企业管理者更好地决策的企业占比为22.5% 。

(三)各行业大数据的发展水平如何?

我国行业大数据总体发展水平较好，在各行业都有应用。其中，金融大数据、政务大数据的应用水平高，同时交通、电信、商贸、医疗、教育、旅游等行业大数据的发展水平也有显着提升。

(四)大数据助力企业发展

(1)企业在哪些领域会应用大数据?

大数据应用广泛的top3领域是营销分析、客户分析和内部运营管理。其中，营销分析占比6成以上;50.2%的企业使用大数据进行客户分析;48.4% 的企业运用大数据进行内部运营管理。 大数据应用对企业的影响

(2)这么多企业应用大数据，大数据将会为这些企业带来什么收益呢?

55.8%的企业表示应用大数据后实现了更智能的决策;应用大数据提升了运营效率的企业占比为48.2%，这两个影响较为显着。应用大数据更好的管理风险，创造新的业务收入，增强生产能力的企业也占有一定比重。

从上述数据中，我们可以看出，大数据在各行各业的应用还将继续加强。

End.

作者：夏立城

来源：蓝盟网络运维专家

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2018年大数据专业就业前景

大数据人才稀缺

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。

大数据专业就业三大方向

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。

大数据专业人才就业薪资

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%。

数据分析师岗位职责

业务类别:技术

业务方向:数据分析

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。

教育背景:

学历：本科其它：

经验要求:工作经验：3-5年

任职要求:

1. 统计学、数学或计算机、数理统计或数据挖掘专业方向相关专业本科或以上学历；有扎实的数据统计和数据挖掘专业知识；

2. 熟练使用数理统计、数据分析、数据挖掘工具软件（SAS、R、Python等的一种或多种），能熟练使用SQL读取数据；

3. 使用过 逻辑回归、神经网络、决策树、聚类 等的一种或多种建模方法；

4. 3年以上数据分析工作经验，征信从业背景人员优先；

5. 具有金融行业项目经验的相关经验者优先考虑；

6. 主动性强，有较强的责任心，积极向上的工作态度，有团队协作精神。

能力素养:

良好的分析、归纳和总结能力，善于分析、解决实际问题； 主动性强，有较强的责任心，积极向上的工作态度，有团队协作精神。

2大数据开发工程师

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；

岗位要求：

1、计算机或相关专业本科以上学历（3年以上工作经验）；

2、精通C++/Java/Scala程序开发(至少一种)，熟悉Linux/Unix开发环境；

3、熟悉常用开源分布式系统，精通Hadoop/Hive/Spark/Storm/Flink/HBase之一源代码；

4、有大规模分布式系统开发、维护经验，有故障处理能力，源码级开发能力；

5、具有良好的沟通协作能力，具有较强的分享精神；

6、对Kudu、Kylin、Impala、ElasticSearch，github等系统有深入使用和底层研究者加分；

3Hadoop开发工程师

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）。

任职要求：

1.计算机或相关专业本科以上学历；

2.熟悉Linux环境下开发，熟练掌握C++/Java/Scala等一种以上编程语言；

3.熟悉Hadoop生态系统相关项目，精通以下项目之一的源码（Hadoop/Spark/Kafka/HBase/Flume/ElasticSearch/Druid/Kylin）；

4.具备良好的学习能力、分析能力和解决问题的能力。

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%；

数据挖掘工程师招聘要求（引自蚂蚁金服集团技术部）：

工作职责：

1、在分布式系统上进行数据计算、挖掘、和实现算法；

2、数据仓库模型设计和建立；

3、数据梳理流程的实现和维护；

4、物流场景下的地址文本、空间属性研究和分析。

任职资格：

1、本科以上学历，有扎实的统计学，数据挖掘，机器学习，自然语言识别理论基础，一种或几种以上的实际使用经验。

2、熟悉聚类、分类、回归等机器学习算法和实现，对常见的核心算法和数据挖掘方法有透彻的理解和实际经验。

3、深入理解Map-Reduce模型，对Hadoop、Hive、Spark、Storm等大规模数据存储于运算平台有实践经验。

4、有扎实的计算机理论基础，至少熟悉一种编程语言，Java优先。

5、有三年以上互联网公司或者海量数据处理工作经验，大数据挖掘、分析、建模经验

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。

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；

职位需求：

1.计算机或相关专业本科以上学历，3年以上相关工作经验;

2.熟练掌握一门开发语言；

3.有机器学习、数据挖掘相关知识；

4.在广告、搜索、推荐等相关领域之一有技术研究工作经验；

5.有较强的沟通协调能力；

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；

职位要求：

1. 全日制本科及以上学历，计算机相关专业；

2. 熟练掌握各类个性化推荐算法，并有开发个性化推荐系统的实际项目经验；熟练掌握各类回归及排序算法，能够利用相关算法进行推荐排序的优化；

3. 熟练掌握分类、聚类、回归、降维等经典机器学习算法和技术，能够根据实际问题选择合适的模型和算法并进行相应的开发；

4. 有较强的工程架构和开发能力，能够实现支撑千万级用户和TB级用户行为数据的推荐系统或算法；

5. 掌握python、matlab等脚本语言，熟悉各类数据挖掘工具（如weka、Mahout），能够快速建立模型并进行验证；

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

任职资格:

1、有一定的研究、实验的能力，优秀的分析问题和解决问题的能力

2、理解自然语言处理、机器学习、网页搜索，推荐系统，用户数据分析和建模的基本概念和常用方法，有相关领域的实际项目研发或者实习经历者优先。

3、熟悉C++, Java或Python，熟悉Linux或类Unix系统开发,有较强的编程能力。 能独立实现线上算法模块者优先。

4、对大数据处理平台和工具有一定经验者优先, 包括： Hadoop, Hive, Pig, Spark 等

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。”

数据，未来的一切。

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。

身边很多朋友提过或者是想要走进大数据这个行业

每个人的Background不一样，能力，擅长的领域都不一样

卡里有一句发自肺腑的话要说给大家听

不是热门的，薪水高的，所谓好找工作的专业就值得去学；

真正值得学的是你理性地衡量了所有标准以后，最适合自己的，才是值得你学的

作为大家的小超人

卡里今天要给大家写一篇很长很长很长的文章

你可以选择 现在就滑出去 不看

然后卡里从此跟你老死不相往来

或者你可以继续读下去

然后卡里仙女可以用仙气笼罩你

首先，卡里给你准备了一篇很优秀的文章里的几句话

这篇文章叫做：在你想要读数据科学的学位前，你需要知道的五件事

“

1

你不一定非得读一个数据的学位；你可以自学，或者去一个boot camp。

不讲笑：此刻你可能需要一个网站

dataapplab

2

数据科学从来就不仅仅是数据，它牵扯了无数个不同的领域。

3

如果有一个专业或者项目提供的课程只是简单地把各种别的相关课程包装一下，别去。

4

理论之上还有不同的理论要去学习，好好掌握基本的理论

5

无论你读不读一个学位，你都要稳步提升自己的软实力。

”

每个小仙女在成为大仙女之前都得知道自己的能力条可以发展到哪里，然后为之努力。

卡里就早早知道自己是不能靠脸吃饭的仙女，于是决定做一只才华仙女。

（有一丢不要脸）

理性，合理，不违背真心地衡量自己是你做出人生重大决定的第一要义。

让我们来举一个可爱的

布吉岛大家还记不记得当年火遍全球的

Pokemon GO!

如果你是一只Pidgey，那你就特别特别努力地进化自己，然后变成一只Pidgeotto，然后再继续努力，变成一只厉害的Pidgeot。你可以做你擅长的领域的大牛，或者你可以做你擅长的领域的数据师，毕竟数据从来都不仅仅是数据。

如果你是一只Eevee，那你可以努力看看，看看自己会变成哪种小精灵。是数据科学家，商业分析师，还是数据工程师？

如果你是一只 Jigglypuff，Clefairy 或者 Pikachu，

请乖乖做一只小可爱好么？

当然你也可以是会数据分析的小可爱。

如果你是一只Magikarp，请认识到自己的潜力，你，就是下一个吴恩达。

好啦 让我们回到正文

【本科篇】

本科的专业相比于研究生，可能课程更具多样性。和别的专业的学生一样，都要修一些General Education，不同领域各种门类的普遍性教育课。然后专业课的部分更多的是对于基础性教育课一层一层的积累，所以相比于研究生再转进去读的同学来说，本科开始读可能基础会更扎实一些。然而，本科的数据专业并不多，而且都很新，加上正规的不正规的，大概齐是有六十个左右的学校开设了本科的数据科学专业。

卡里从中选择了4个项目来跟大家分享。

【Columbia University -- B.A in Data Science】

一个综合排名贼高的藤校，本科设立了一个数据科学的专业，计算机院的专业。

官网上稳准狠地说明了Data Science的本质，不过就是学好了计算机和统计。

从官网的课程设置来看，还是对于学生的计算机和统计功底要求都很高。这对于一部分还没有决定是不是要走数据科学走到黑的人来说是好的，研究生可以重新回到计算机科学的回报或者去做个统计学大牛也不是不可以。

核心课程

Probability Theory

概率论

Statistical Inference

统计推断

Linear Regression Models

线性回归模型

Statistical Machine Learning

统计机器学习

Introduction to Computer Science

计算机科学

Data Structures

数据架构

Discrete Math

离散数学

Analysis of Algorithms

算法分析

看了这些，你是不是有一丢心动？

卡里告诉你：请安抚好你的小心心别乱动，哥大不是你想考想考就能考。

【University of Rochester - B.A / B.S in Data Science】

这个大学是厉害的，同一个专业，你可以选择以BA毕业也可以选择以BS毕业，你要是想以BS毕业，你就得多读几节课。官网里说了，BA呢更自由一些，一般是你想要双专业毕业的话会更合适一些。如果你想深度了解数据，那就选择BS的课程。

对于这个专业设置，卡里觉得是厉害的，

给你，你想要的全部自由，非常适合射手座的一个学校（微笑）。

核心课程

Discrete Mathematics

离散数学

The Science of Programming

编程

The Science of Data Structures

数据架构

Linear Algebra with Differential Equations

线性方程

Ordinary Differential Equations

常微分方程

Computational Introduction to Statistics

计算机统计

Elements of Probability and Mathematical Statistics

概率论与数理统计

Applied Statistics for the Biological and Physical Sciences

生物与物理统计

Intermediate Statistical and Computational Methods

中级统计与计算机方法

如果大家有幸被录取到了这所美丽的学校，可以考虑跳进数据科学的大坑。

【Ohio State University - B.S Data Analytics】

曾经年幼无知的卡里以为OSU只有商学院厉害，后来卡里的老铁去OSU读了Data Analytics，卡里发现，咦，技术也是挺厉害的。介绍它的原因呢是因为它这个专业下有几个很有趣的分支，我觉得作为本科的专业，这一点是比较难得的。因为相比于别的传统专业，数据科学已经是非常细化的专业了，能够分出一定的师资在专业下开设分支以便学生学习不同领域的数据是难得的。

核心课程也没有什么可惊喜的 所有学校都大同小异

Calculus and linear algebra

微积分和线性代数

Data mining and statistical learning

数据挖掘和统计

Database design and cloud computing

数据库设计和云计算

Optimization （这个课是有一丢厉害的，一般研究生的program里才会出现）

最优化

Probability and statistical inference

概率与统计推断

Regression modeling and statistical decision making

线性回归和统计决策

Software design and programming

软件编程

Visualization （这个课也是有一丢重要和厉害的）

可视化

每个学生从下面四个里面选择一个方向专攻，看上去都是厉害的不得了的方向

但基于卡里作为一个本科生 对 本科生群体的了解

选的最多的应该还是Business Analytics 和 Computational Analytics

Biomedical informatics

生物信息学

Business analytics

商业分析

Computational analytics

计算机分析

Social science analytics

社会科学分析

【University of California, Irvine - B.S Data Science】

最重视的当然要放在最后，这是卡里的母校，DS也是卡里当年心心念念的专业。这个专业比较新开设的较晚，它出现的时候卡里已经没有机会转进去了。

毕竟，得不到的就成了卡里心尖尖上的朱砂痣和明月光

当然，也希望得到了的幸运的小朋友们不要觉得这个可爱的专业是蚊子血和饭米粒

好的让我们来看看这个专业的

核心课程

Introduction to Programming

编程

Programming with Software Libraries

进阶的编程

Intermediate Programming

最厉害的编程

Introduction to Writing and Rhetoric

写作和修辞学

Critical Reading and Rhetoric

批判性阅读和修辞

Seminar in Data Science

数据科学研讨会

Calculus

微积分

Statistics

各种统计课

Machine Learning and Data-Mining

机器学习 & 数据挖掘

Design and Analysis of Algorithms

算法的艺术

Information Visualization

信息可视化

UCI 最引以为豪的writing program也是特色之一，在我司之前做的各高校数据项目分析里，Communication and Story Telling也是极其重要的一点，所以UCI在这件事情上是完胜的。其他的呢，公正地说其实和各个program的差距不大，都是以编程和统计为主，然后上一些高阶的计算机课。但Irvine真的是个太好的地方，如果你还在纠结要去哪里读数据科学，Welcome to Irvine！

【研究生篇】

研究生的数据科学Program可就是百花齐放了，要是选起来卡里能选一天一夜，所以卡里先简要地给大家介绍几个厉害出名的Program，然后再说几个比较常见的项目，让大家能够对研究生项目的有所了解。

首当其冲地，让我列出一溜全美最6的数据类研究生项目,

# 排名不分先后，这只是卡里看了一堆文章以后罗列出来的，没有学校塞钱给我好么？

每一个大学都设立了很多的专业，供学生们自由选择适合自己的专业。学生们比较偏向于选择一些较为热门的专业，希望能够对日后的就业有所帮助。专业的选择是很重要的，除了看重个人兴趣之外，还要考虑就业前景。有些学生想选择大数据专业，但是不知道大数据专业怎样，就业好吗？

什么是大数据？很多学生对大数据专业并不是很了解，这个专业听起来很高大上的样子。所谓的大数据是指将多种渠道收集到的数据进行采集、存储、整合、分析、控制从而得到的数据。多渠道得到的数据进行加工处理，目的是为了更好地为决策服务，得到的数据更加有用。

大数据行业在这几年来非常火爆，许多高校都开设了大数据专业，很多学生选择报考这个专业。毕业生的就业方向也是比较广泛的，可以根据个人兴趣选择适合自己的工作岗位。大数据专业的毕业生就业方向有：大数据应用开发类、大数据系统研究类、大数据分析类等等。从事的工作岗位有：大数据工程师、大数据分析师等等。

大数据领域里面蕴含有三个技术方向，第一个是大数据运维与云计算方向，第二个是数据挖掘、数据分析与机器学习方向，第三个方向是Hadoop大数据开发方向。毕业生们可以尝试着熟练掌握三者之一，当然全部掌握了是最好的。要是精通其一的话，那么将来的就业前景会是比较好的，而且薪酬待遇也是较为理想的。

现在是大数据时代，我们国家正在大力发展大数据，现在社会也是很需要这方面人才的。大数据方面的人才紧缺，很多企业高薪聘请有能力的大数据高级应用人才。大数据是一个热门的行业，要是学生们想选择大数据专业的话，那么需要好好扎实专业知识，为了日后更好地在大数据行业中获得较好的发展。