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成都大数据工程师和普通的程序员有什么区别?从薪资、技术等方面分析

发布者: 成都达内     浏览次数:     发布时间:2018-09-10 11:07:40

是不是曾无数次下定决心要做大数据工作,但因为不知如何开始而放弃?...

  问你个问题:

  你是不是曾无数次下定决心要做大数据工作,但因为不知如何开始而放弃?

  是不是曾经去面试过大数据工作,但因为没有经验缕缕碰壁?

  你在公司里表现很好,布置的任务总是能又好又快的完成,但两年来你的工资一直是1万3,多次跟领导提出加薪,结果领导每次都是哦哦哦知道了。

  你心里知道,现在的工作遇到了瓶颈,薪资想要有50%以上的增长已经很难了,能做的也只有转行。

  最近,身边几个程序员朋友都在学Spark、Hadoop等相关知识,仿佛不紧跟时代步伐,就会被随时甩出半条街的节奏;而打开知乎,诸如“怎样进行大数据的入门学习”“JavaWeb程序员如何转型大数据”之类的话题也屡受关注。

  麦肯锡公司报告指出,大数据、人工智能方面人才紧缺,需求量激增。自己有技术优势,而且大数据行业也非常缺人,现在入行正是最合适的时候。

  那么大数据之火热依赖于什么?

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  1.技术日渐成熟,应用空间得以拓展

  大数据技术,最早于1980年被首次提及,却在近几年才获得突飞猛进的发展。相较于几十年前神经网络算法捉襟见肘的计算能力,如今处理器对大规模数据的高速处理能力无疑发挥了关键性的作用。借助于处理器的高性能,使我们短时间内完成PB级数据的机器学习和模型训练成为可能,由此为高度依赖深度学习的图像、语音识别产品的快速迭代奠定基础,大数据应用空间得以拓展,也由此催生了提供相关产品与服务的技术公司。

  2.重视数据资产,数据挖掘已成必然

  现代信息技术使每日产生的数据量呈指数级增长,企业发展再也无法回避对数据价值的挖掘与利用。

  3.技术催生业务新模式,蕴含创业新契机

  大数据产业链,催生出针对不同版块提供产品和服务的业务组合新模式,无论是利用推荐算法做内容服务的今日头条,还是基于数据整合提供监测服务的TalkingData,或者是提供底层架构支持的阿里云,无不是发觉了大数据产业链条所蕴含的创业先机。

  4.市场供不应求,岗位挑战空间大

  根据主流数据媒体调查,全国目前的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据的人才缺口将高达150万。有机构对一线城市2018年国内科技领域热门职位薪酬范围及跳槽涨幅进行了预测:大数据方向由于人才稀缺度较高,相同工作年限的情况下,大数据工程师的薪资普遍更高,待遇涨幅也会超过其他岗位。

  目前,普通的Hadoop大数据工程师起薪也在20K/月,稍有经验薪资就会高许多,数据挖掘、机器学习、人工智能相关人才薪资更高。

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(以上数据整理自拉勾网)

  对于普通程序员来说,从事Hadoop大数据、数据挖掘相关工作是最佳选择,原因有三:

  1、门槛较低,有编程基础就能学会;

  2、相比其他开发岗位薪资要高10-20万,年薪25万只是最低水平;

  3、Python是人工智能领域最主流的编程语言,现在掌握Python大数据技术更有利于日后无缝进入AI领域。

  想成为大数据工程师的你还有技能没有点亮,那么,是时候开始了!

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(责任编辑:徐老师)
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