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未来科技!靠什么来支撑?
发布时间:2019-07-08
 

前几天,网易云音乐公布了一份年度音乐总结。

让我惊叹的是在这个大数据时代底下,比起我们自己,大数据似乎更懂得我们

如果科技更进一步,就像《奇葩说》中一集辩题里所说的,它有可能可以帮我们匹配到那个灵魂相契的人。

有人觉得这个现象很恐怖,但在我看来,人的恐惧是源自于未知

如果能顺应着时代的步伐,一起向前,对它了解再加深一点,也许我们就会爱上它。

不仅是为了我们的求知欲考虑,更是为了生活。

大数据是当时时代下一门炙热的IT学科,行情十分火爆,不论是阿里巴巴、百度这样的大公司,还是中小企业都很重视,甚至是第一个纳入国家战略的技术,政府扶持力度大,支持甚多!面对这样的大环境下,大数据相关岗位薪水高,就业前景好。因此也吸引了一大批有志之士,想学习并从事大数据相关工作。

那么,大数据应该如何学习呢?大数据就业到底前景怎么样?

一、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。

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

高薪只要你敢想,敢付出,还害怕高薪的人不是自己吗?

二、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。

三、转型大数据适合的人群

1、Java

Java编程是大数据开发的基础,大数据中很多技术都是使用Java编写的,如Hadoop、Spark、mapreduce等,因此,想要学好大数据,Java编程是必备技能!

2、Python

Python往往在大数据处理框架中得到支持。

3、Linux运维

企业大数据开发往往是在Linux操作系统下完成的,因此,想从事大数据相关工作,需要掌握Linux系统操作方法和相关命令。

4、Zookeeper

ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,是Google的Chubby一个开源的实现,是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。

5、R

R语言已经成为了数据科学的宠儿。

6、Hadoop和Hive

Hadoop比其他一些处理工具慢,但它出奇的准确,因此被广泛用于后端分析。它和Hive——一个基于查询并且运行在顶部的框架可以很好地结对工作。

7. Kafka

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据,通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理,通过集群来提供实时的消息。

8. Spark

Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点,但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。

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。

四、大数据学习资源推荐

如果你对大数据开发感兴趣,即使没有大数据基础,也能从入门到精通,如果有编程基础,那当然对学习大有裨益。现在免费对"大数据开发"感兴趣的朋友开放大数据工程师精英计划。

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