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大数据怎么样
2017年大数据就业情况到底怎么样? 行业视频课程
近几年,大数据不可谓不火,尤其是2017年,发展大数据产业被写入政府工作报告中,大数据开始不只是出现在企业的战略中,也开始出现在政府的规划之内,可以说是互联网世界的宠儿。
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。
大数据产业的背景
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。
大数据就业方向
Java大数据毕业之后的主要从事工作举例如下:
1.大数据开发工程师
基础大数据服务平台,大中型的商业应用包括我们常说的企业级应用(主要指复杂的大企业的软件系统)、各种类型的网站等。负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序。
2.大数据分析师
负责数据挖掘工作,运用Hive、Hbase等技术,专门对从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。以及通过使用新型数据可视化工具如Spotifre,Qlikview和Tableau,对数据进行数据可视化和数据呈现。
等等
大数据就业的钱景(薪酬)
大数据开发工程师
北京大数据开发平均工资: 30230/月。
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%。
Hadoop开发工程师
北京hadoop平均工资: 20130/月,取自 1734 份样本。
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%。
算法工程师
北京算法工程师平均工资: 22640/月,取自 10176 份样本。
目前,大数据人才数量较少,但是在数据驱动的未来,大数据人才市场势必会越来越大,而现在仅仅是大数据起步的初级阶段,现在入行正是恰逢其时。
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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。
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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。
大数据开发培训排行榜,光环大数据怎么样? 营销视频课程
大数据火了,大数据开发人才突然编变成了紧缺人才,因为市场上没有对口的大数据开发专业的毕业生,所以对于很多想要进入大数据开发行业的人来说,参加大数据培训,是目前主要的方式。
目前市面上的大数据开发培训学校挺多的,就北京这边就有很多家,其中有老品牌也有刚刚成立的新公司。对于想要学习大数据开发的朋友来说,选择一个靠谱的大数据培训机构显得特别重要。
很多人盲目的寻找所谓的大数据开发培训排行榜,但是因为没有一个统一的标准,这样一个靠谱的排行榜其实不存在,请注意我这里说的是靠谱的。排行榜有,但都是一些个人总结的,有太多的个人主观的喜好在里面,没有权威的第三方机构进行评测。那么排行榜不靠谱,那么对于新手来说,怎样才能找到靠谱的大数据开发培训。
大数据开发选择针对这个问题,今天我们来分别从品牌实力、教学师资、课程内容、就业保障等多个方面来分析下,什么样的大数据开发培训算是比较可靠的。
1.品牌实力
一般来说,老品牌因为成立时间长,经历了市场的考验,说明本身的实力和口碑都是不错的,不然实力差的,口碑不好的,也不可能支撑太久。所以这里推荐优先考虑老品牌,更安全放心吧。比如光环大数据,算是一个成立了16年的上市老品牌了。
2.教学实力
学的怎么样,不仅看自己用不用功,还要看老师教的好不好。老师水平高,交出来的徒弟水平也不会差。所以多去了解讲课的老师的经历,以往做过什么项目,工作了多少年,网上或者官网就能了解到。
3.课程内容
曾经在网上看到有人回答的关于大数据开发要学什么的回答
回答的比较简单,不过大数据开发差不多也就是学这些,下面我找了一份比较完整的课程内容,来讲一下大数据开发学习的课程内容。
以上是光环大数据官网上对外提供的大数据开发课程的主要内容,内容太多,我这边简单汇总了下,主要分为这十三大模块。简单总结下就是,java、linux、数据库、hadoop、spark、storm、集群调优、项目实战等。想要了解详细课程可以自行去光环大数据官网了解,这边就不多说了。
4.就业保障
不管是自学还是参加培训,最后的目的都是为了找到一份大数据开发的好工作,所以最终的就业很重要。老牌的大数据开发培训,因为时间久,积累了较多的互联网企业的资源,就业这块没什么压力。比如光环大数据这样的老品牌,有企业上门招聘,企业人才定制培养,校企合作,还有在中关村举办专场招聘会。所以其实说到底,有条件的还是选择品牌实力强的,没条件的也要创造条件。因为学习这种事,是一辈子的事情,而且这个还关乎着自己的工作和未来,更加要谨慎。
大数据开发工作岗位介绍最后小编想说的是,不要盲目的相信所谓的大数据开发排行榜,好不好还得你自己实际去了解,不是别人说出来的,眼见为实,只有自己做了充分的了解,一定会找到自己想要的。
2018年大数据专业就业前景怎么样? 行业视频课程
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。