互联网在经历前几年的繁荣之后,现在开始进入寒冬,资本家不再像以前那样大胆地投资,纷纷攥紧自己的口袋。但是从整个互联网行业来看,大数据却一枝独秀,逐渐崛起。

我们正处于一个大数据飞速发展的时代,我们所做的一切事,不论是在互联网中或者是互联网之外,都会留下数字的痕迹。比如刷卡购物,网络搜索,手机上网,乃至在网上每一个小小的点击都会被一一记录下来。各行各业,大数据技术应用也越来越广泛,对于大数据人才的需求也越来越大。

如果你学的是大数据,那么恭喜你,你的发展良机来了。你将有可能成为大数据工程师,走向人生巅峰。

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进阶阶段,现在入行正是恰逢其时。中国互联网行业正处于一个新的飞速发展时期,对人才的需求也在同步急剧增长。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,可以说是互联网时代的宠儿。

是不是总是听到身边人说大数据发展如何如何好,工资高,但是大数据薪资待遇到底是个什么样的情况呢?今天就结合一些数据来了解下大数据行业的工资待遇的真实情况。

大数据招聘网站工资待遇

下面是从拉勾网上查询的大数据人才的招聘信息,目前对于没有工作经验的大数据人才的薪资也在1万左右,同时携程、滴滴、百度等大型互联网企业也在招聘大数据人才,同时招聘的门槛比较低。

北京大数据工程师薪酬一览

hadoop工程师水平
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 2017 年,增长 20.3%。

此外,北大青鸟重庆大学城校区老师采集到的数据还显示,在工龄三年以下的人群中,大数据工程师、AI 工程师、全部工程师的平均年薪分别为 29.22 万元、29.98 万元、23.73 万元;在工龄 8-10 年的人群中,三者的平均年薪分别达到了 44.23 万元、45.71 万元、39.91 万元。可见,在大数据领域,随着工作年限的增长,薪资增幅较大。

大数据之所以被寄予厚望,是因为数据已经逐渐成为企业的核心竞争力,通过分析、挖掘数据的价值,企业可提前获知客户需求,预测其消费习惯和趋势。让管理者的一切决断都有据可依,不再盲目,降低企业风险。

近两年,数字化转型浪潮席卷各行各业,越来越多的传统行业开始认识到数据的价值。

Informatica 前主席兼首席执行官苏哈比·阿巴斯曾坦言,信息时代唯一最有价值的资产就是数据,想要更好地了解客户、提高企业运营效率及业务灵活度都离不开数据的支撑。

据第三方机构预测,到 2020 年,每一位互联网用户每日就能产生 1.5GB 的流量,一家智能工厂每天将产生 1PB 的数据,而云视频服务提供商每日则将产生高达 750PB 的视频数据。
可见,未来数据规模将达到前所未有的数量级,企业对于数据的管理需求也将极大的提升,对于大数据人才更是如此。

之前,某IT技术社区做了一次开发者大调查,调查结果显示,企业构建大数据平台面临的主要问题是人才的缺失。当然,大数据应用规划与技术选型也是困扰企业的现实问题。

但初期接触大数据的朋友,往往比较迷茫,大数据包含的技术繁多,常见的框架非常多,如 Hadoop、Spark、Storm、Scikit-learn、Mahout、TensorFlow 等等,究竟应该从哪里学起,对自身的职业生涯更有帮助呢?

对此,我还真不敢乱说,毕竟专业的事情必须交给专业的技术大牛来解答更稳妥。

北大青鸟重庆大学城校区Java大数据每期都会有免费的试听课程,帮助想进入大数据行业的你们更清晰的了解行业,明确职业规划,攀升事业的高峰。

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