2018最炙手可热的行业--大数据就业方向和学习路线图详解!
随着国家对大数据政策的倾向们越来越多的人听说过这个名词,但是对它都是可能也是一知半解,今天小编精心为大家整理了大数据相关的所有知识,以及大数据学习的一些资料,希望对大家有所帮助。
什么是大数据
麦肯锡全球研究所给出的定义是:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
为什么学习大数据呢?
因为大数据能带给我们的三个关键的观念转变:是全部数据,而不是随机采样;是大体方向,而不是精确制导;是相关关系,而不是因果关系。
(1)全体数据——在大数据时代,我们可以分析更多的数据,有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据,而不再依赖于随机采样(随机采样,以前我们通常把这看成是理所应当的限制,但高性能的数字技术让我们意识到,这其实是一种人为限制。
(2)大数据具有混杂性——研究数据如此之多,以至于我们不再热衷于追求精确度;之前需要分析的数据很少,所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录,随着规模的扩大,对精确度的痴迷将减弱;拥有了大数据,我们不再需要对一个现象刨根问底,只要掌握了大体的发展方向即可,适当忽略微观层面上的精确度,会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力;
(3)相关关系——我们不再热衷于找因果关系,寻找因果关系是人类长久以来的习惯,在大数据时代,我们无须再紧盯事物之间的因果关系,而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉我们某件事情为何会发生,但是它会提醒我们这件事情正在发生。
大数据人才的稀缺
据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。转行学习大数据,成了越来越多人实现职场高薪梦的路径之一。
大数据的就业前景
据职业社交平台LinkedIn发布的《2017年中国互联网最热职位人才报告》显示,研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大,而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明,数据分析人才的供给指数最低,仅为0.05,属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快,平均跳槽速度为19.8个月。
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
(1) Hadoop大数据开发方向
学习起点高、难度大,市面上只有很少的培训机构在做。
对应岗位:数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等
(2)数据挖掘、数据分析&机器学习方向
市场需求旺盛,大数据培训的主体,目前IT培训机构的重点
对应岗位:大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师 等
(3)大数据运维&云计算方向
市场需求中等,更偏向于Linux、云计算学科
对应岗位:大数据运维工程师
大数据就业薪资
(1)热门人才-数据分析师(因篇幅限制,薪资只展示北上广三地)
北京大数据分析平均工资: 19970元/月。
上海大数据分析师平均工资为:17730元/月。
深圳大数据分析师平均工资为:20810元/月。
(2)、数据挖掘工程师
北京数据挖掘平均工资:28040元/月。其他城市暂无数据。
(3)、算法工程师
北京算法工程师平均工资:28840元/月。
上海算法工程师平均工资:24700元/月。
深圳算法工程师平均工资:21030元/月。
学好大数据,精通任何方向之一者,均会 “ 前(钱)”途无量。刚入行就年薪40W的大数据行业人才,在二三线城市一年付首付买房轻而易举,一线城市3-4年也可以实现目标。(薪资会伴随着经验逐年递增)
马云说“我们已从IT时代进入了DT时代,未来我们的汽车、电灯泡、电视机、电冰箱等将全部装上操作系统,并进行数据集成,数据将会让机器更“聪明”。DT时代,数据将成为主要的能源,离开了数据,任何组织的创新都基本上是空壳。”
总之,数据,是未来的一切工作的基础和重中之重。
职业发展路径
由于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。
上面截图的就业薪资要是对你没有触感的话,小编给你带来了真是案例
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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。
大数据学习路线
阿里前架构师总结最精辟最有效学习路径图,有了编程基础,顺着以下这个思维导图学习即可学会。
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