2017數據就業(yè)方向

　　2017數據就業(yè)方向？相信很多人都想知道吧？以下是小編為您整理的相關(guān)資料，歡迎閱讀！

　　2017數據就業(yè)方向

　　如果我們把人工智能看成一個(gè)嗷嗷待哺擁有無(wú)限潛力的嬰兒，某一領(lǐng)域專(zhuān)業(yè)的海量的深度的數據就是喂養這個(gè)天才的奶粉。奶粉的數量決定了嬰兒是否能長(cháng)大，而奶粉的質(zhì)量則決定了嬰兒后續的智力發(fā)育水平。

　　目前全國的大數據人才僅46萬(wàn)，未來(lái)3-5年內大數據人才的缺口將高達150萬(wàn)，越來(lái)越多人加入到大數據培訓，都希望在大數據培訓機構中學(xué)習最前沿的知識，找一份不錯的工作。

　　一、大數據就業(yè)前景

　　近年來(lái)大數據迅速發(fā)展，成為工業(yè)界，學(xué)術(shù)界，甚至世界各地政府，高度關(guān)注的熱點(diǎn)。

　　著(zhù)名管理咨詢(xún)公司麥肯錫就說(shuō)：數據已經(jīng)滲透到當今每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，成為重要的生產(chǎn)因素。

　　對數據的占有和控制，將成為國家間和企業(yè)間新的爭奪焦點(diǎn)。

　　大數據正在成為繼云計算之后的新的熱詞，大數據時(shí)代已然來(lái)臨，大數據背后，隱匿著(zhù)巨大的商機。

　　包括IBM，微軟，谷歌，亞馬遜等一大批知名企業(yè)紛紛掘金這一市場(chǎng)。

　　國內企業(yè)也是看到了這股淘金熱潮。

　　根據中國商業(yè)聯(lián)合會(huì )數據分析專(zhuān)業(yè)委員會(huì )統計，未來(lái)中國基礎性數據分析人才缺口將達到1400萬(wàn)，而在BAT企業(yè)招聘的職位里，60%以上都在招大數據人才。

　　二、大數據就業(yè)方向

　　1. Hadoop大數據開(kāi)發(fā)方向

　　據了解Hadoop開(kāi)發(fā)工程師入門(mén)薪資已經(jīng)達到了 8K 以上，工作1年可達到 1.2W 以上，具有2-3年工作經(jīng)驗的hadoop開(kāi)發(fā)工程師年薪可以達到 30萬(wàn)—50萬(wàn)，一般需要大數據開(kāi)發(fā)的公司基本上都是大公司，Hadoop開(kāi)發(fā)工程師是目前BAT企業(yè)、大數據公司最急需的人才，所以學(xué)習大數據專(zhuān)業(yè)也是進(jìn)大公司的捷徑!

　　2. 數據挖掘、數據分析&機器學(xué)習方向

　　機器學(xué)習職位薪水范圍：12k--30K，最大值30k+若干股票，最小值12k+若干期權，上四分位25k，中位數18k，下四分位13k;數據挖掘薪水范圍：12k--30K，最大值30k+若干股票，最小值12k，上四分位23k，中位數18k，下四分位14k;

　　3. 大數據運維&云計算方向

　　市場(chǎng)需求中等，更偏向于Linux、云計算學(xué)科對應崗位：大數據運維工程師精通任何方向之一者，均會(huì ) “ 前(錢(qián))”途無(wú)量。

　　三個(gè)方向中，大數據開(kāi)發(fā)是基礎。以Hadoop開(kāi)發(fā)工程師為例，Hadoop入門(mén)月薪已經(jīng)達到了 8K 以上，工作1年月薪可達到 1.2W 以上，具有2-3年工作經(jīng)驗的hadoop人才年薪可以達到 30萬(wàn)—50萬(wàn)，一般需要大數據處理的公司基本上都是大公司，所以學(xué)習大數據專(zhuān)業(yè)也是進(jìn)大公司的捷徑。

　　三、大數據就業(yè)薪資

　　1、基礎人才-數據分析師

　　2、大數據開(kāi)發(fā)工程師

　　3、Hadoop開(kāi)發(fā)工程師

　　四、大數據職業(yè)發(fā)展

　　那么，到底哪些公司需求大數據人才?

　　阿里巴巴積極搭建數據流通收集和分享底層架構。

　　華為正在為大數據的挖掘和分析提供專(zhuān)業(yè)穩定的IT基礎設施平臺。

　　百度正式發(fā)布大數據引擎，將在政府，醫療，金融，零售，教育等傳統領(lǐng)域率先開(kāi)展對外合作。

　　浪潮互聯(lián)網(wǎng)大數據采集中心已經(jīng)采集超過(guò)2PB數據。

　　騰訊利用用戶(hù)關(guān)系數據和社交數據正在打通QQ空間微信電商等產(chǎn)品的后端數據。

　　這些國內一線(xiàn)的互聯(lián)網(wǎng)公司都在忙于搭建自己的大數據研究團隊，所以需要的人才可想而知。

　　目前，大數據人才數量較少，因此大多數公司的數據部門(mén)一般都是扁平化的層級模式，大致分為數據分析師、資深研究員、部門(mén)總監3個(gè)級別。

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