认识达内从这里开始

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    互联网的下一个风口，是云计算、人工智能，更是大数据，云计算是大数据的底层架构，大数据依赖云计算来处理大数据，人工智能是大数据的场景应用。
 

    可想而知将会有越来越多人加入到云计算、人工智能、大数据培训，他们都希望在培训机构中学习前沿的知识，找一份不错的工作。


    而本文将从4个方面分析大数据的就业情况，希望对想学习大数据的你提供一点帮助！


    1、大数据就业前景


    2、大数据就业方向


    3、大数据就业薪资


    4、大数据职业发展


    大数据就业前景


    全球较好的管理咨询公司麦肯锡（McKinsey）出具的一份详细分析报告显示，预计到2018年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在140000到190000之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达1500000！


    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


    大数据就业方向总结起来就是：三大方向，十大职业！三大方向指的是：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。


    十大职业


    ETL研发：目前，ETL行业相对成熟，相关岗位的工作生命周期比较长，通常由内部员工和外包合同商之间通力完成。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。


    Hadoop开发：Hadoop的核心是HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储，MapReduce提供了对数据的计算。如今具备Hadoop框架经验的技术人员是抢手的大数据人才。


    可视化（前端展现）工具开发：随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。


    信息架构开发：信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。


    数据仓库研究：数据仓库的专家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大数据一体机。能够在这些一体机上完成数据集成、管理和性能优化等工作。


    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。


    数据科学研究：数据科学家是分析师、艺术家的合体，需要具备多种交叉科学和商业技能。


    数据预测（数据挖掘）分析：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。


    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。


    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。


    大数据就业薪资


    关于薪资方面，不多说，直接看图！！


    1、基础人才-数据分析师


    2、大数据开发工程师


    3、Hadoop开发工程师


    4、数据挖掘工程师


    5、算法工程师


    大数据职业发展


    事实上，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。


    目前，大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。


    大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设高职位—如阿里巴巴的首席数据官。这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。


    另一方面，大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的高级管理层。
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