大数据薪资待遇

大数据就业情况怎么样?这是很多想要从事大数据的人共同的问题，作为一个大数据工程师，今天向大家介绍下大数据工作的一些内容。

我们从大数据工作现状、薪资待遇、工作内容、发展前景这四部分来说明下大数据工作如何。

大数据工作的薪资

通过查询了拉勾网的大数据开发的工作相关薪资情况，目前刚入行的大数据工程师平均薪资在1万左右，而随着工作时间的增加，3~5年经验的大数据工程师的薪资待遇将达到3万元左右，从薪资待遇来看，大数据工作还是很高的。

大数据工作现状

据相关机构统计，未来的3~5内大数据人才的缺口将达到150万，而且随着大数据的发展，人才缺口将不断扩大，所以大数据不管是目前还是未来长期都将是紧缺人才，受到各大互联网企业的关注。

大数据工作内容

以下是小编了解大的一个企业对于大数据工程师的岗位要求：

1、负责公司大数据产品/项目的后台研发；

2、参与大数据相关的算法和模型分析实现。

3、负责技术预研，产品设计以及文档编写等工作。

4、参与大数据的数据治理和数据处理相关java开发工作。

5、参与海量数据处理，业务数据体系的设计、数据统计、分析及数据建模

从上面的工作内容来看，大数据开发工作流程与其他的开发工程师类似，只不过主要是与数据打交道，基础技能容易掌握，需要在工作中多参与项目，积累项目经验，才能够快速的成长。

大数据工作前景

目前大数据人才缺口达到150万，并且还在不断增加，而且国家也支持大数据的发展，这两年建立了好几个大数据中心，所以长远来看，从事大数据的工作，未来的前景是很好的，发展的空间是比较大的。

大数据就业情况怎么样?综合以上四点来看，大数据的工作不管是目前还是未来，都将是一个不错的选择。想要从事大数据工作的朋友可以通过自学或者参加大数据培训，想要了解更多的大数据相关的内容，可以去深圳大数据官网了解。

大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

因此对大数据的开发和分析对一个企业来说显得尤为重要。大数据开发人才也变得炙手可热。

大数据就业待遇如何呢？下边数联教育就和大家谈谈大数据就业待遇的问题。首先先看一下大数据相关的就业岗位：

1、OLAP开发

OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。

2、数据科学研究

数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。

3、数据预测分析

营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。

4、企业数据管理

企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。

5、数据安全研究

数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。

以上几个就业岗位都是比较热门的，当然薪资待遇也比较好，大数据开发初级的薪资待遇：年薪一般在10万左右，随着你技术的不断熟练、实践能力的不断提高，薪资待遇也是会逐年增加的。所以还等什么呢？

大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

因此对大数据的开发和分析对一个企业来说显得尤为重要。大数据开发人才也变得炙手可热。

大数据就业待遇如何呢？下边数联教育就和大家谈谈大数据就业待遇的问题。首先先看一下大数据相关的就业岗位：

1、OLAP开发

OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。

2、数据科学研究

数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。

3、数据预测分析

营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。

4、企业数据管理

企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。

5、数据安全研究

数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。

以上几个就业岗位都是比较热门的，当然薪资待遇也比较好，大数据开发初级的薪资待遇：年薪一般在10万左右，随着你技术的不断熟练、实践能力的不断提高，薪资待遇也是会逐年增加的。所以还等什么呢？

大数据工程师的薪资待遇在业内都是公认的高，但是我们都知道在IT行业中，大数据工程师的薪资待遇都是保密的，一般不外漏，这种情况不仅存在于同事之间，还有部门之间，甚至对外人都保密，那么大数据工程师的实际薪资是多少呢？

1、大数据工程师的工资待遇具体是多少

大数据工程师薪资高么？大数据软件工程师的一般起步月薪在6k-1w之间，远远超过应届毕业生的两三千的薪资。有一两年的工作经验之后，薪资待遇还会提升，比如有一年工作经验的大数据高级工程师的薪资待遇差不多在年薪10w-15w之间。

在新加坡、美国等发达国家和中等发达国家，大数据软件工程师年薪均在4—15万美元，而在国内，由于大数据还处于起步发展阶段，人才供应不足，大数据工程师的薪资待遇自然不会低，很多企业为了抢人甚至高薪挖墙脚，大数据行业有很好的发展前途，也有极好的工作机会和很高的薪水。

2、大数据工程师的就业前景

在未来的几年内，大数据人才的缺口只会越来越大，企业对人才的需求远远大于供给。大数据工程师是目前国内高端计算机领域，就业薪资非常高的一类职业。

在企业中，大数据工程师的发展分为四个阶段：从软件技术员到助理软件工程师，再到软件工程师，最后成为高级软件工程师。据IDC的统计数字，在所有软件开发类人才的需求中，对大数据工程师的需求达到全部需求量的60%—70%。同时，大数据软件工程师的工资待遇相对较高。

3、大数据行业内的薪资水平

大数据以平均月薪21.2k稳居互联网的首位，排名远高于二三名的物联网和智能硬件。2017年上半年，产品技术类职位均匀薪资抵达15.5k/月、15.2k/月。大数据的快速发展，带动了相关职位的发展，如数据分析师的薪资水平就水涨船高，比上年的薪资涨幅高19%，同时带动的发展职位还有出资、风控等相关岗位。

而且北上广深等一线城市对于大数据相关岗位的出薪都很高，北京的平均月薪是13.5k，上海的平均月薪是12.6k,深圳的平均月薪是11.7k。并且大数据行业的薪酬涨幅仍然和工作年限和工作经验成正相关，也就是说大数据人才越老越值钱。

想要学习大数据的小伙伴不要在犹豫，早一点抓住时机进入大数据行业就早一点实现你的高薪梦。

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。