行业前景分析网络营销

电子商务专业已经得到了中国相当部分企业的认可，尤其是占中国企业总数99%的中小企业，由于中小企业生存发展的需要，他们急需通过网络这种效率高、成本低的手段，因此他们对网络营销具有较大的依赖性，存在网络营销人才的需求缺口，已形成明确的网络营销岗位职责。

网站策划/编辑

工作内容包括熟悉网站策划、实施、运营、宣传等业务流程；熟悉电子商务运营与操作流程，能够洞悉电子商务的发展方向；对企业上网有比较深的理解，熟悉企业网站的功能要求；有较强的中文功底和文字处理能力，具有一定的网站栏目策划、运营管理知识；具有较强的选题、策划、采编能力、归纳能力；熟悉电脑操作，掌握基本网络知识。

网站推广

工作内容包括负责网站内容/网站网页设计/网站企划/网站营销企划；网站社群相关服务，内容规划及经营；会员维护及管理工作；文笔好，能够独立作市场宣传策划及文案的撰写；能够熟练运用各种宣传媒介进行宣传推广工作。

互联网运营经理/主管

包括频道规划、信息管理、频道推广、客户管理等。一般工作要求有熟悉网络营销常用方法，具有电子商务全程运营管理的经验；能够制定网站短、中、长期发展计划、执行与监督；能够完成整体网站及频道的运营、市场推广、广告与增值产品的经营与销售。

外贸电子商务/跨境电商

这是一个典型的行业网络营销岗位。可以预见，随着电子商务应用的深入，网络营销会普及到所有行业，势必会出现农产品网络营销、家电网络营销、服装网络营销等等岗位。伴随着这种细分，从业者对本行业应用的深入研究和独到见解一定会成为基本要求。

就业前景期

面对全球每年数百万具时尚潮人的顾客群体，美甲师创造近30亿美元的庞大消费市场，所以专业美甲技师在市场上出现供不应求的情况。

因此美甲店及院经常会向拥有国际认可资格的美甲技师招手，遇到新入行者更会加以培训，在短短数年间，令市场上出现很多就业机会，除此之外，当累积有一定数量的客源后，更可开设美甲店一尝老板滋味，就业前景非常明朗。

入行门槛低

美甲行业是不个不计学历就可以从事的行业。要成为专业美甲技师，只需修到专业的美甲培训学校进行理论和实操的培训，并且考取国家任何的专业证书，再加上做事积极勤奋、侍客热诚有耐性，要成为一位被业界「认可、认受、认同」的专业美甲技师，实在并非难事。

收入可观

以学徒身份在美甲店从事美甲相关工作的这一类不用说，工资一般都是2000元左右，如果遇到好的最高也不会超过3000左右的。

如果是接受正规培训，且考取国家认可的证书的美甲师去应聘，工资一般的都是3000-4500左右的底薪，外加提成的模式构成。

之前接触的一些美甲店都是3000一月的底薪，在加上20%的提成，这样算下来基本每个月都会有6000元以上的。

不过值得注意的是，有的美甲店可能底薪和给的提成不一样，这个自己变态灵活来对待了，20%提成是很不错的了，一般美甲店老板是不会给这么高的。

发展方向

1、院、美发店、百货商场、高级会所及宾馆、娱乐中心、化妆品店、独立美甲沙龙等

2、美甲市场的急速发展为美甲师创造了更广泛的就业环境，美甲学校、美甲公司对美甲讲师需求也是日益增加

3、技术掌握在手，低资本也可创业，自己经营美甲店成为自主的老板

4、婚纱影楼的整体造型师

5、演艺人的御用美甲师

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。

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。

大数据开发就业方向

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1：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2：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3：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。

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大数据工程师，薪酬在40万~60万元之间，而更的大数据技术人才则是年薪轻松超百万。

转型大数据适合的人群

1、Java

Java以及基于Java的框架，被发现俨然成为了硅谷的那些高科技公司的骨骼支架。如果你移动到过去的原型制作并需要建立大型系统，那么Java往往是你的选择。

2、Python

Python往往在大数据处理框架中得到支持。

3、R

R语言已经成为了数据科学的宠儿。

4、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。

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。