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大数据的职业发展方向有哪些?大数据30万年薪

发布者: 成都达内     浏览次数:     发布时间:2019-08-27 11:14:14

哪些人适合转行大数据拿30万年薪?大数据的职业发展方向有哪些?相信有不少人在从事某个行业一定时间之后都有过想要转岗的想法,或许是薪资达不到心理预期,或者是技术上遇到瓶颈...

  哪些人适合转行大数据拿30万年薪?大数据的职业发展方向有哪些?

  相信有不少人在从事某个行业一定时间之后都有过想要转岗的想法,或许是薪资达不到心理预期,或者是技术上遇到瓶颈等等等等。

  而对于许多小伙伴来说,大数据可能是一个好的选择。2019年,大数据平均薪资已经超过20000元,一般超过3年经验的大数据工程师,年薪30万都是很普通。

  今天我们来具体分析一下,转行大数据,你是否适合?大数据的未来前景如何?

  谁适合转大数据?

  哪些人适合转行大数据拿30万年薪?大数据的职业发展方向有哪些?

  以下3类小伙伴适合转行大数据:

  1、0基础,想入行高薪行业的同学。

  2、有Java基础想转高薪方向的同学。

  3、其他行业发展遇到瓶颈,想转行的同学。

  当然,学习大数据,要求的学历是高中以上,小伙伴可以根据自己的情况斟酌。

  其实只要有点基础的程序员转型大数据,都有天然的进阶优势。

  哪怕你没有学过任何一种编程语言零基础,也是可以学会的。毕竟,技术由人掌握。

  不管是初学者还是资深程序员,应该专注于<语言特性>,而不是纠结哪类语言,只有这样才能达到融会贯通,拿起任何语言基本上都会用,并写出高质量的代码来。

  大数据发展趋势

  很多人想转的大数据,现在发展趋势如何呢?

  2019年-2021年,将成为未来20年间大数据及人工智能最佳的产业资本并购整合窗口期,就像2003年-2006年互联网产业整合的窗口期一样。

  大数据与人工智能相互依托,在政策层面已经上升为国家战略,而且迅速进入全面启动实施阶段;技术层面,大数据技术已经基本成熟,并且推动人工智能技术以惊人的速度进步;产业层面,智能安防、自动驾驶、医疗影像等都在加速落地。

  人才市场需求大

  据美国劳工局预测,2022年美国市场将需要约85万大数据方面的专业技术人员;而国内数据统计《大数据人才报告》显示,预测未来3到5年人才缺口将达到150万之多。

  职位薪酬水平普遍较高

  据统计,在美国大数据分析师平均每年薪酬在17.5万美元左右;而国内一线互联网公司,大数据分析师的薪酬水平普遍比同一级别的其他职位高20-30%,这也成为国内转岗人员往大数据转型的很重要的理由之一。

  哪些人适合转行大数据拿30万年薪?大数据的职业发展方向有哪些?

  高校加大对大数据相关专业的设立

  目前,全世界有近170所大学开设了大数据相关专业。近些年,国内教育部也积极采取措施,加强对大数据人才的培养,开设新专业如“数据科学与大数据技术”等。

  大军已经进入,全民开始行动了。2019年国内各大高校都将会开设大数据、人工智能专业,真正的竞争压力马上就会来了,已经加入大数据行业的同学很幸运,一定要抓住一切可以抓住机会,全身心的投入。

  转行大数据的途径

  1)企业内部转岗

  通过企业内部途径进行转岗,这是实现转岗的最佳途径,方便快捷、成功率高。

  2)借助有实力培训机构再就业

  在平时没有利用业余时间朝这个方向进行积累的情况下,参加一个专业培训班短期进行集中充电,很有必要的。再次求职时择业就提高标准,多参加一些面试积累经验,找到一份大数据岗工作还是很容易的。当然,需要有决心和毅力,付出巨大的努力,这是无可厚非的哦!

  3)书籍、视频日常积累

  没有内部转岗的机会、又不愿花钱参加培训班,那就平时乖乖看书吧,至少大数据的一些基本框架、技术和工具的经典书籍得好好读一读,然后至少要有一套完整的大数据教学视频带着入门。

  其次可以多关注关注目前行业的招聘信息,了解下需要符合哪些条件,学完一段时间就出去应聘下,既是给自己一个警醒,又能更精准的把握住面试所需。

  大数据职业发展

  大数据总体可分为2大方向5大职业。

  2大类分别为技术类和业务类,其中,技术方向侧重于怎样处理好数据,业务方向侧重于怎样用好数据;

  技术方向

  技术类方向是大数据界的码农、程序员。

  1)大数据平台研发路线

  职责:主要负责大数据技术的产品化,包括开源技术框架的研究、封装和开发

  入门:系统性了解大数据技术体系(spark、hadoop、hbase等技术),通读一遍各技术框架的技术文档,知道每项技术能够解决什么问题,其实现原理,优缺点等;能够调用各技术框架API进行功能封装

  进阶:能够优化开源框架性能及完善开源技术、作为开源社区的commiter

  发展:数据平台研发架构师、数据平台产品经理

  2)大数据开发路线

  职责:也叫ETL工程师,主要负责使用大数据技术采集、处理、分析数据;

  入门:同数据平台研发工程师,并熟练使用SQL、存储过程;

  进阶:技术选型、技术架构设计、数据架构设计、平台性能调优

  发展:数据架构师、大数据DBA

  3)大数据算法路线

  职责:俗称调参工程师,主要负责使用机器学习算法建模,处理业务需求,基于算法引擎封装算法工具。

  入门:python语言,sklearn、tensorflow等算法引擎,熟悉决策树、SVM、朴素贝叶斯、神经网络等各种算法原理和适用场景;

  进阶:业务建模、调参

  发展:数据科学家

  4)大数据可视化路线

  职责:主要负责数据可视化应用开发

  入门:各种数据可视化图表适用场景、echarts框架、vue、BI工具

  进阶:数据应用可视化UIUE设计、大屏展现设计

  发展:数据艺术家

  哪些人适合转行大数据拿30万年薪?大数据的职业发展方向有哪些?

  业务类

  1)大数据分析路线

  岗位:主要负责结合业务问题,使用大数据分析、制作数据分析报告、规划数据应用

  入门:熟悉各种分析图表、数据分析工具、具备数据分析报告撰写能力等

  进阶:熟悉各种算法概念及使用场景、具备敏锐的业务思维、管理思维和应用规划能力

  发展:数据咨询师、数据产品经理

(责任编辑:范老师)
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