大数据技术为什么那么火？

大数据技术的概念早在2008年被Google提出。在我国2012年提出《大数据研究和发展计划》，从此我国的开放、共享和只能的大数据时代正式开启。随着一线互联网企业在大数据领域的成熟应用，以及国内政策的支持。2016年，云计算大数据技术再次成为人们所追捧的热门技术，与此同时国内大数据人才培养体系逐渐完善，为大数据的普及应用提供源源不断的人才支撑。

为什么要提出大数据的概念呢？

首先我们看一组数字：百度目前的总数据量已超过1000PB，每天需要处理的网页数据达到10PB～100PB;淘宝累计的交易数据量高达 100PB;Twitter每天发布超过2亿条消息，新浪微博每天发帖量达到8000万条;中国移动一个省的电话通联记录数据每月可达 0.5PB～1PB;一个省会城市公安局道路车辆监控数据三年可达200亿条、总量120TB。据世界权威IT信息咨询分析公司IDC研究报告预测：全世界数据量未来10年将从2009年的0.8ZB增长到2020年的35ZB(1ZB=1000EB=1000000PB)，10年将增长44倍，年均增长 40%。（该数据来源于网络）
　　我们平时购买的移动硬盘最高可以达到12TB，而1PB=1024TB，则百度一天内需要梳理的网页数据至少能够装满8533个最大储存空间的移动硬盘。面对这样庞大的数据量，已经无法使用人工，甚至普通的数据处理程序完成相应的程序运算了。因此大数据技术势在必行。
　　
　　为什么大数据技术那么火？

一方面是因为面对海量的数据，企业不得不加入到大数据技术应用的行列，另外一个更重要的因素就是，企业需要获取到更多的数据，从而通过对所获得数据的分析结论，得到企业发展方向、成本计算、优化产业结构等方面的总结优化方法。因此企业的大数据人才缺口逐渐扩大，而目前真正具备大数据开发能力的优秀人才相对比较少，形成了人才市场供不应求的状态。
　　网络数据显示截至到2018年全国大数据核心人才缺口达到60万，预测到2025年全国大数据核心人才缺口将达到230万。
　　此外我们通过各种招聘网站可以看到目前初级大数据开发岗位薪资基本稳定在8K~ 15K之间。而中级大数据开发工程师平均薪资稳定在15K~30K之间，高级大数据开发工程师甚至大数据开发架构师的薪资30K+。
　　在岗位缺口巨大以及高薪的双重诱惑下，学习大数据技术成为目前待就业人员首选的目标。因此大数据技术在企业需求量上升以及求职者不断涌入两方面的刺激下，成为目前备受追捧的热门技术。
　　
　　大数据技术人才市场会饱和吗？

在互联网技术领域，每当一门技术持续火爆一段时间后，都会有人提出这样的疑问。2010年左右移动互联网开发技术4/5年之间都是备受追捧的热门技术，然而2016年之后逐渐失去市场。大数据技术会不会向移动互联网开发一样在一定阶段下进入瓶颈期呢？
　　其实这个问题大家大可不必担心，了解互联网技术的同学肯定知道，无论技术领域热点如何变化，Java编程开发始终是需求量持续稳定的。而大数据技术主要是依托Java编程语言实现的，可以说只要用到Java编程语言开发应用程序的企业，都会对大数据技术人才有一定的需求。甚至在目前来看，供不应求依旧是大数据人才市场的现状，至少5-10年大数据技术人才市场不会出现过大的波动。
　　另外我过《新一代人工智能发展规划》提出了面向2030年的人工智能发展规划，而人工智能技术的实现是建立在大数据充分成熟发展的前提之下的。因此从未来趋势而言，大数据技术必然是一个稳健持续发展的职业方向。而大数据与人工智能技术的融合发展，将会为不断涌入到大数据开发领域的人才提供更多的机会。
　　
　　现在学大数据技术晚了吗？

学习任何技术都不会晚，虽然市场对于技术人才有一定的影响，但是大浪淘沙过后被淘汰的永远是那些滥竽充数的人。真正掌握开发技术的人不仅不会被市场所淘汰，甚至会在百舸争流的时代成为新的弄潮儿。

而且在大数据技术人才市场会饱和吗这个问题中，我们也探讨过，从技术人才缺口、技术市场份额以及未来大数据人工智能技术的发展前景来看，大数据技术会持续的稳健发展，而现在开始入场，进入大数据领域只会为自己赢得更多的机会以及经验的积累。从而在未来的人工智能时代绽放光彩。

大数据开发做什么？

大数据开发分两类，编写Hadoop、Spark的应用程序和对大数据处理系统本身进行开发。大数据开发工程师主要负责公司大数据平台的开发和维护、相关工具平台的架构设计与产品开发、网络日志大数据分析、实时计算和流式计算以及数据可视化等技术的研发和网络安全业务主题建模等工作。

大数据开发应具备的技能：

目前从事大数据应用开发的语言包括Java、Python、Scala、R等，需要熟悉Hadoop、HBbase、hive、spark、Flink、ES、Presto、Flume、Kafka生态的原理和使用方法，掌握数据开发、数据挖掘的各项流程。

Boss直聘发布的，今年春季的招聘数据大数据需求增长排名第二，

猎聘发布的2019年来新发职位同比增长最快的5大领域，前五名就是：人工智能，生产制造，大数据，医疗健康，能源环保。

《2020中国大数据产业发展白皮书》显示，2019年中国大数据产业规模达5397亿元，同比增长23.1%，随后稳定增长，预计到2022年将突破万亿元。

根据LinkedIn、赛迪智库、拉勾网等机构的统计结果，大数据时代下的数据人才总体缺口呈现加剧增长状态。近3年，数据人才缺口在以每年50万人增加，预计在2022年，相关大数据专业高校毕业生大规模进入就业市场后，整体缺口增速才会有所放缓，但这一缺口仍会长期存在。

招聘有了，但是应聘者往往因为学历，工作经历找工作会遇到各种各样的问题，那么现在已经从事大数据的开发人员具体情况是怎样的呢？我们来看下面这几点：

1、学历层次

从学历层次来看，我国大数据人才的学历层次分为4个大类，分别是硕士及以上、本科、专科、专科以下，其中本科学历的大数据人才最多，占到高达65.45%的比例，其次是硕士及以上，而专科及以下学历的大数据人才仅占一小部分。可以看出，大数据行业作为一个新兴行业，对人才的学历要求普遍较高。

2、专业来源

在专业来源方面，我国大数据人才的专业来源主要由数理类、经济管理类、计算机类及其他专业四大类构成，其中计算机类占比最高，其次是数理类。

3、渠道来源

大数据人才的渠道来源分为4个大类，分别是校招、社招、内部培养和推荐、培训机构招聘。企业大数据人才各渠道来源的人数和占比见下图。

其中社招占比最大，比校招、内培和内推以及培训机构招聘的总和还要高。目前主要依靠社招，说明学校教育与社会需求脱节，内培和培训也不能满足岗位要求。

4、薪资水平分布

当前，大数据人才的薪资处于相对较高水平。薪资在1万元以下，占总人数的34.6%；1万元-2万元占比为35.64%；2万以上占比为29.77%。

5、岗位类型及数量

目前企业提供的大数据岗位按照工作内容要求，可以分为以下几类：

① 初级分析类，包括业务数据分析师、商务数据分析师等。

② 挖掘算法类，包括数据挖掘工程师、机器学习工程师、深度学习工程师、算法工程师、AI工程师、数据科学家等。

③ 开发运维类，包括大数据开发工程师、大数据架构工程师、大数据运维工程师、数据可视化工程师、数据采集工程师、数据库管理员等。

④ 产品运营类，包括数据运营经理、数据产品经理、数据项目经理、大数据销售等。四类岗位的数量和占比见下图。

大数据需求越来越多，国家也在开设相关岗位，从2018年开始就逐年较大的增长。

此时报考大学的学生和家长也对大数据，人工智能非常感兴趣，大数据连续3年进了前5，而且学历主要是本科就可以。

可以预见的将来这几年，这真的是一个朝阳行业，而且现在缺口很大。

连续多月霸占榜首位置的Python，对于还没入行的新手来说，便是不容错过的编程语言。

Python优势明显
应用领域超多

如果要推荐一种人人都能掌握的编程语言，应该没有比Python更合适的了。

Python 简单易学，用途广泛，不仅可以在日常办公中提高大家的职场效率，还能被大型互联网企业应用于后端开发。随着大数据、人工智能等领域的快速发展，Python的应用领域也更加多了起来。

目前Python主要应用领域：

· Web开发：比较有名的Django、TurboGears、web2py等框架都是由Python编写；

· 自动化运维：Python通常被用来编写管理脚本，其可读性及代码复用和扩展性都比较友好；

· 网络爬虫：在爬虫领域，Python具有碾压优势，可以将网络中的一切数据作为来源，进行采集和处理；

· 游戏开发：Python可以用更少的代码来描述游戏逻辑，广受企业和开发者青睐；

· 人工智能 ：Python在AI领域中的机器学习、深度学习、神经网络等方面都是主流编程原因；

· 数据分析：Python拥有非常丰富的库，促使它非常适合做科学计算和数据分析，除此之外，Python还可以用来绘制高质量的2D和3D图像。

· 网络编程：大中型互联网企业都已在用Python编程语言，比如Google、YouTube、百度、新浪、腾讯、阿里、知乎、豆瓣等企业。

用好Python+
职场简直要“开挂”

我们现在正处于“互联网+”的时代，将互联网和传统行业融合，往往可以创造出1+1＞2的效果。这种1+1的模式，在编程语言的使用上也通用，比如Python+大数据开发，就可以在数字化经济中发挥巨大作用。

目前，数字经济成为全球经济增长新动能，而我国的数字经济规模在世界上排行第二！从以量级计算的数据中找到背后的巨大价值至关重要，在此背景下，数字人才成为我国经济全面数字化转型的第一资源和核心驱动力！

而将Python作为工具，大数据开发作为目的的Python+大数据开发人才便是当下企业所需人才之一！

据职友集统计，在北京、上海、深圳等城市，数据开发岗位增量达到1.5万/天！并且其就业薪资也非常可观，除了一线城市薪资高之外，在新一线、省会城市的薪资水平也非常具有吸引力！

△ 数据来源职友集，如侵删

薪资高、缺口大，自然成为职场人的“薪”选择！

任何学习过程都需要一个科学合理的学习路线，才能够有条不紊的完成我们的学习目标。Python+大数据所需学习的内容纷繁复杂，难度较大，为大家整理了一个全面的Python+大数据学习路线图，帮大家理清思路，攻破难关！

Python+大数据学习路线图详细介绍

第一阶段大数据开发入门

学前导读：从传统关系型数据库入手，掌握数据迁移工具、BI数据可视化工具、SQL，对后续学习打下坚实基础。

1.大数据数据开发基础MySQL8.0从入门到精通

MySQL是整个IT基础课程，SQL贯穿整个IT人生，俗话说，SQL写的好，工作随便找。本课程从零到高阶全面讲解MySQL8.0，学习本课程之后可以具备基本开发所需的SQL水平。

2022最新MySQL知识精讲+mysql实战案例_零基础mysql数据库入门到高级全套教程

第二阶段大数据核心基础

学前导读：学习Linux、Hadoop、Hive，掌握大数据基础技术。

2022版大数据Hadoop入门教程
Hadoop离线是大数据生态圈的核心与基石，是整个大数据开发的入门，是为后期的Spark、Flink打下坚实基础的课程。掌握课程三部分内容：Linux、Hadoop、Hive，就可以独立的基于数据仓库实现离线数据分析的可视化报表开发。

2022最新大数据Hadoop入门视频教程，最适合零基础自学的大数据Hadoop教程

第三阶段千亿级数仓技术

学前导读：本阶段课程以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。

数据离线数据仓库，企业级在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）
本课程会、建立集团数据仓库，统一集团数据中心，把分散的业务数据集中存储和处理；目从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线，涵盖了项目的完整工序；掘分析海量用户行为数据，定制多维数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用。

大数据项目实战教程_大数据企业级离线数据仓库，在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）

第四阶段 PB内存计算

学前导读：Spark官方已经在自己首页中将Python作为第一语言，在3.2版本的更新中，高亮提示内置捆绑Pandas；课程完全顺应技术社区和招聘岗位需求的趋势，全网首家加入Python on Spark的内容。

1.python入门到精通（19天全）

python基础学习课程，从搭建环境。判断语句，再到基础的数据类型，之后对函数进行学习掌握，熟悉文件操作，初步构建面向对象的编程思想，最后以一个案例带领同学进入python的编程殿堂。

全套Python教程_Python基础入门视频教程，零基础小白自学Python必备教程

2.python编程进阶从零到搭建网站

学完本课程会掌握Python高级语法、多任务编程以及网络编程。

Python高级语法进阶教程_python多任务及网络编程，从零搭建网站全套教程

3.spark3.2从基础到精通

Spark是大数据体系的明星产品，是一款高性能的分布式内存迭代计算框架，可以处理海量规模的数据。本课程基于Python语言学习Spark3.2开发，课程的讲解注重理论联系实际，高效快捷，深入浅出，让初学者也能快速掌握。让有经验的工程师也能有所收获。

Spark全套视频教程，大数据spark3.2从基础到精通，全网首套基于Python语言的spark教程

4.大数据Hive+Spark离线数仓工业项目实战

通过大数据技术架构，解决工业物联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于Hive数仓分层来存储各个业务指标数据，基于sparkSQL做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。

全网首次披露大数据Spark离线数仓工业项目实战，Hive+Spark构建企业级大数据平台