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大数据就业前景如何?

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标签: 就业前景 大数据就业前景
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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。

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    对于复试来说:

    第一种情况就是由用人部门的领导面试,所以会问一些专业性的知识以检验你的专业水平,当然,个人的一些情况也会问到的,比如个人学习情况,工作经历等。

    第二种情况下,复试人员就是老板的,老板一般不会问很具体的东西,基本都是闲聊,从闲聊里面感觉应聘者是不是适合自己的公司的文化和性质,所以只要注意说话的方式和内容就可以了,不需要特别准备。

    注意事项:

    1.收集信息:了解当天活动安排,这很重要。包括了解面试官姓名和头衔。可能的话,收集有关面试官的履历资料。有些组织在网站上发布了员工简介。

    2.行程安排:复试中其它方面相比,行程计划同样重要。你必须提早5-10分钟到达面试地点。行程计划的安排方法有很多种。你也许要自己安排或者在企业的协助下安排。

    3.调查雇主情况,了解相关信息:你能让第一轮面试官给你发送一些额外信息。信息可能和工作、企业、想要进入的部门有关。

    4.穿着:职业装永远有助于打造良好印象。穿着要与应聘的工作相协调。不确定时采用保守着装。

    5.薪水:你要准备回答的一个问题是期望收入。面试中,你也许会被要求给出一个数目。你必须知道那些和你能力、职位相当的人们的起薪数目。回答工资问题的一个方法是给出薪水范围。

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