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前幾天,網易雲音樂公佈了一份年度音樂總結。

結果中有暖心的,自然也有扎心的。

然而,讓我更驚嘆的是在這個大資料時代底下,比起我們自己,大資料似乎更懂得我們

如果科技更進一步,就像《奇葩說》中一集辯題里所說的,它有可能可以幫我們匹配到那個靈魂相契的人。

有人覺得這個現象很恐怖,但在我看來,人的恐懼是源自於未知

如果能順應著時代的步伐,一起向前,對它瞭解再加深一點,也許我們就會愛上它。

不僅是為了我們的求知欲考慮,更是為了生活。

大資料是當時時代下一門炙熱的IT學科,行情十分火爆,不論是阿裡巴巴、百度這樣的大公司,還是中小企業都很重視,甚至是第一個納入國家戰略的技術,政府扶持力度大,支持甚多!

面對這樣的大環境下,大資料相關崗位薪水高,就業前景好因此也吸引了一大批有志之士,想學習並從事大資料相關工作。

那麼,大資料應該如何學習呢?大資料就業到底前景怎麼樣?

 

01
大資料人才需求及現狀分析

前程無憂大資料崗位搜索,共29854個職位滿足條件;智聯招聘大資料崗位搜索,共27627個職位滿足條件;獵聘網大資料崗位搜索,共1000+個職位滿足條件;拉勾網大資料崗位搜索,共500+個職位滿足條件。

人才緊缺帶來最直觀現象就是薪酬的提升。

目前,一個大資料工程師的月薪輕鬆過萬,一個有幾年工作經驗的資料工程師薪酬在40萬~80萬元之間不等,而更頂尖的大資料技術人才則是年薪輕鬆超百萬

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來源:獵聘APP里搜索“大資料”相關職位及BAT大企業招聘信息。

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有的時候成功就是這樣,方向和平臺選擇對了,只要付出足夠的汗水,選擇大於努力

02
 

轉型大資料適合的人群

 

1、Java

Java編程是大資料開發的基礎,大資料中很多技術都是使用Java編寫的,如Hadoop、Spark、mapreduce等,因此,想要學好大資料,Java編程是必備技能!

2、Python

Python往往在大資料處理框架中得到支持。

3、Linux運維

企業大資料開發往往是在Linux操作系統下完成的,因此,想從事大資料相關工作,需要掌握Linux系統操作方法和相關命令。

4、Zookeeper

ZooKeeper是一個分佈式的,開放原始碼的分佈式應用程式協調服務,是Google的Chubby一個開源的實現,是Hadoop和Hbase的重要組件。它是一個為分佈式應用提供一致性服務的軟體,提供的功能包括:配置維護、域名服務、分佈式同步、組服務等。

5、R

R語言已經成為了資料科學的寵兒。

6、Hadoop和Hive

Hadoop比其他一些處理工具慢,但它出奇的準確,因此被廣泛用於後端分析。它和Hive——一個基於查詢並且運行在頂部的框架可以很好地結對工作。

7. Kafka

Kafka是一種高吞吐量的分佈式發佈訂閱訊息系統,它可以處理消費者規模的網站中的所有動作流資料,通過Hadoop的並行加載機制來統一線上和離線的訊息處理,通過集群來提供實時的訊息。

8. Spark

Spark 是專為大規模資料處理而設計的快速通用的計算引擎,擁有Hadoop MapReduce所具有的優點,但不同於MapReduce的是Job中間輸出結果可以儲存在記憶體中,從而不再需要讀寫HDFS,因此Spark能更好地適用於資料挖掘與機器學習等需要迭代的MapReduce的演算法。

技術層面來說,其實只要有點基礎的程式員轉型大資料都有天然進階優勢,即使你沒有學過以上語言上手 Hadoop也是可以的。

03
大資料人才不受年齡限制

大資料作為一門基礎科學,無論在大資料開發及分析、物聯網和人工智慧演算法訓練領域,都有著核心技術和職位訴求,那麼開發方向都有哪些對口的工作職位呢?

方向❶:大資料工程師,大資料開發工程師,大資料維護工程師,大資料研發工程師,大資料架構師等;

方向❷:大資料分析師,大資料高級工程師,大資料分析師專家,大資料挖掘師,大資料演算法師等;

方向❸:大資料運維工程師等。

大資料開發這塊年齡影響比較小,因為搞大資料不是簡單的編程,編程的份量連1/6都不到,很多時候需要你從服務器、儲存、計算、運維等多個方面來分析問題解決問題。

在大資料行業內生存的時間越久,其經驗也會越得到肯定,這也是大多數資深IT人士分析大資料或將帶來50、60歲的“老”專家的原因。面對如此光明而誘人的前景,有遠見的人,早已給自己安排了後路。

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2018年潭州教育ITSTAR&阿裡雲合作

對於大多數人來說,只有通過系統高效參加大資料培訓後,才能成為大資料領域專業精英人士。

2018年是潭州教育ITSTAR和阿裡雲大學深入合作的第二年,作為國內領先的 IT 技術學習社區,經過長時間的積累和沉澱,聯合阿裡雲不斷打磨整理出最新高效的學習體系。

由於ITSTAR培訓的內容體系非常龐大,這裡無法完全展開來向大家詳細闡述。

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