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成都大数据培训:刚毕业月薪16K、13K、12K,大数据为什么这么高薪?

发布者: 成都达内     浏览次数:     发布时间:2020-03-11 11:25:58

3月,春暖花开,虽然疫情还没过去,但是我们的Java大数据学员已经踏上了高薪就业的旅途。特别的是,他们都是通过达内合作企业的远程面试拿到的高薪offer。...

  3月,春暖花开,虽然疫情还没过去,但是我们的Java大数据学员已经踏上了高薪就业的旅途。

  特别的是,他们都是通过达内合作企业的远程面试拿到的高薪offer。

  3月Java大数据就业喜报(部分)

  成都大数据培训:刚毕业月薪16K、13K、12K,大数据为什么这么高薪?

  成都大数据培训:刚毕业月薪16K、13K、12K,大数据为什么这么高薪?

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  成都大数据培训:刚毕业月薪16K、13K、12K,大数据为什么这么高薪?

  在疫情期间,达内的就业老师工作不停歇,不停与企业沟通招聘需求。达内的很多学子也得益于就业推荐入职名企。

  成都大数据培训:刚毕业月薪16K、13K、12K,大数据为什么这么高薪?

  大数据为什么这么高薪?因为大数据是前沿、稀缺的技术。

  现在的社会是一个高速发展的社会,科技发达,信息流通,人们之间的交流越来越密切,生活也越来越方便,大数据就是这个高科技时代的产物。

  阿里巴巴创办人马云在演讲中就多次提到,未来的时代将不是IT时代,而是DT的时代,DT就是数据科技 (Data Technology)。

  现在,在BAT大厂招聘的职位里,30%以上都在招大数据人才。

  成都大数据培训:刚毕业月薪16K、13K、12K,大数据为什么这么高薪?

  人才紧缺带来最直观现象就是薪酬的提升。

  目前,一个大数据工程师的月薪轻松过万,一个有几年工作经验的大数据工程师,薪酬在40万~60万元之间,而更顶尖的大数据技术人才则是年薪轻松超百万。

  高薪只要你敢想,敢付出,还害怕高薪的人不是自己吗?

  大数据为什么这么高薪?

  01 大数据人才需求及现状分析

  随着国家重视大数据,政府扶持大数据,大数据在企业中生根发芽,开花结果。未来三至五年,中国需要180万数据人才,但目前只有约30万人。到2020年,企业基于大数据计算分析存储、数据挖掘、数据分析等数据产业的发展,我国需要更多的数据人才。

  PS:各大招聘网站的岗位需求

  前程无忧大数据岗位搜索,共29854个职位满足条件;智联招聘大数据岗位搜索,共27627个职位满足条件;猎聘网大数据岗位搜索,共1000+个职位满足条件;拉勾网大数据岗位搜索,共500+个职位满足条件。

  成都大数据培训:刚毕业月薪16K、13K、12K,大数据为什么这么高薪?

  人才紧缺带来最直观现象就是薪酬的提升。

  目前,一个大数据工程师的月薪轻松过万,一个有几年工作经验的数据工程师薪酬在40万~80万元之间不等,而更顶尖的大数据技术人才则是年薪轻松超百万。

  成都大数据培训:刚毕业月薪16K、13K、12K,大数据为什么这么高薪?

  猎聘APP截图

  来源:猎聘APP里搜索“大数据”相关职位及BAT大企业招聘信息。

  有的时候成功就是这样,方向和平台选择对了,只要付出足够的汗水,选择大于努力。

  02 国家教育部全面改革:大数据领衔

  【这次国家教育部的改革动真格了】所有高校将全面改革,全力拥抱新时代,新技术,7大专业被教育部定义为《战略新兴产业相关》 大数据领衔,名列第一。

  成都大数据培训:刚毕业月薪16K、13K、12K,大数据为什么这么高薪?

  大军即将进入,全民开始行动了。2019年各大高校都将会开设大数据专业,真正的竞争压力马上就会来了,今天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。人生别只顾低头拉车,更要抬头看路!

  如果你已经掌握了以下语言的其中一种,那转型学习大数据真的太有裨益了:

  Java / Python / R / Hadoop / Hive

  成都大数据培训技术层面来说,其实只要有点基础的程序员转型大数据都有天然进阶优势,即使你没有学过以上语言上手 Hadoop也是可以的。

  03 大数据人才不受年龄限制

  大数据作为一门基础科学,无论在大数据开发及分析、物联网和人工智能算法训练领域,都有着核心技术和职位诉求,那么开发方向都有哪些对口的工作职位呢?

  方向❶:大数据工程师,大数据开发工程师,大数据维护工程师,大数据研发工程师,大数据架构师等;

  方向❷:大数据分析师,大数据高级工程师,大数据分析师专家,大数据挖掘师,大数据算法师等;

  方向❸:大数据运维工程师等。

  大数据开发这块受年龄影响比较小,因为搞大数据不是简单的编程,编程的份量连1/6都不到,很多时候需要你从服务器、存储、计算、运维等多个方面来分析问题解决问题。

  在大数据行业内生存的时间越久,其经验也会越得到肯定,这也是大多数资深IT人士分析大数据或将带来50、60岁的“老”专家的原因。面对如此光明而诱人的前景,有远见的人,早已给自己安排了后路。

(责任编辑:范老师)
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