前言:人工智能和大数据有什么关系呢?如果我们把人工智能看成一个嗷嗷待哺拥有无限潜力的婴儿,某一领域专业的海量的深度的数据就是喂养这个天才的奶粉。奶粉的数量决定了婴儿是否能长大,而奶粉的质量则决定了婴儿后续的智力发育水平。
大数据是当前社会中学员选择最多的专业,毕业的学员不仅工作好找,就业也不是难事!不信来看看大数据的就业形势吧!
近几年来,大数据这个词突然变得很火,不仅纳入阿里巴巴、谷歌等互联网公司的战略规划中,同时也在我国国务院和其他国家的政府报告中多次提及,大数据无疑成为当今互联网世界中的新宠儿。
而近期朋友圈疯转的“马云无人超市迎客,再不努力你将无工可打”,“看李彦宏如何谈AI”等新闻热点,无不展示着人工智能的快速发展。但在达内看来,人工智能之所以能取得突飞猛进的进展的背后,不能不说这些年来大数据长足发展的结果。
人工智能和大数据有什么关系呢?如果我们把人工智能看成一个嗷嗷待哺拥有无限潜力的婴儿,某一领域专业的海量的深度的数据就是喂养这个天才的奶粉。奶粉的数量决定了婴儿是否能长大,而奶粉的质量则决定了婴儿后续的智力发育水平。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,越来越多人加入到大数据培训,都希望在大数据培训机构中学习最前沿的知识,找一份不错的工作。
本文从4个方向让大家充分了解大数据,望对同学们的大数据从业有帮助:
大数据就业前景
据职业社交平台LinkedIn发布的《2016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。
大数据就业薪资
对于基础人才-数据分析师,北京数据分析平均工资:¥ 10630/月,取自 15526 份样本,较 2016 年,增长 9.4%。

对于大数据开发工程师,北京大数据开发平均工资:¥ 30230/月。

对于Hadoop开发工程师,北京hadoop平均工资:¥ 20130/月,取自 1734 份样本。


对于数据挖掘工程师,北京数据挖掘平均工资:¥ 21740/月,取自 3449 份样本,较 2016 年,增长 20.3%;

对于算法工程师,北京算法工程师平均工资:¥ 22640/月,取自 10176 份样本。

大数据就业方向
大数据领域三个大的技术方向,这些不同的技术方向,对应企业的哪些招聘岗位?
Hadoop大数据开发方向市场需求旺盛,是大数据培训的主体,目前IT培训机构的重点。对应岗位有大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等;
数据挖掘、数据分析&机器学习方向学习起点高、难度大,市面上只有很少的培训机构在做。对应岗位有数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等;
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。对应岗位有大数据运维工程师等。
精通任何方向之一者,均会前途无量。三个方向中,大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例,Hadoop入门月薪已经达到了 8K 以上,工作1年月薪可达到 1.2W 以上,具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到 30万—50万,一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司,所以学习大数据专业也是进大公司的捷径。
大数据职业发展
最后一个问题,到底哪些公司需求大数据人才?
事实上,大到世界500强,BAT这样的公司,小到创业公司,他们都需求数据人才。目前,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。有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。这个职位的大部分人会往研究方向发展,成为重要数据战略人才。另一方面,大数据工程师对商业和产品的理解,并不亚于业务部门员工,因此也可转向产品部或市场部,乃至上升为公司的高级管理层。
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。达内的大数据课程注重底层的学习,在学习 hadoop之前,要通过一个项目学习 hadoop的底层知识点,同时还注重上层应用。既有基于电信的zebra项目,也有基于电商的大数据分析项目让学生们通过大数据阶段的学习,能够快速在公司上手开发。
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