大数据就业前景

随着无人零售等概念兴起,大数据与人工智能技术愈发重要。当前大数据人才短缺严重,数据分析人才尤其稀缺且跳槽频繁。预计未来中国基础数据分析人才缺口将达1400万。BAT等企业大量招聘大数据相关职位,涉及大数据开发、数据挖掘及机器学习等领域。

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从Amazon GO无人超市的提出,到阿里巴巴无人超市“淘宝会员店”7月9日正式营业,无人零售概念已经进入人们的视野当中。但是呢,这些概念的实现,都与人工智能脱不了关系。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。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。

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。

一、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。

二、大数据就业方向

1. Hadoop大数据开发方向

市场需求旺盛,大数据培训的主体,目前IT培训机构的重点

对应岗位:大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师 等

2. 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:数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等

3. 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:大数据运维工程师

精通任何方向之一者,均会 “ 前(钱)”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。

三、大数据就业薪资

1、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%。

2、大数据开发工程师

北京大数据开发平均工资:¥ 30230/月。

3、Hadoop开发工程师

北京hadoop平均工资:¥ 20130/月,取自 1734 份样本。

4、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%;

5、算法工程师

北京算法工程师平均工资:¥ 22640/月,取自 10176 份样本。

四、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。

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### 大数据领域的就业前景 大数据作为当前科技发展的核心驱动力之一,其应用范围已覆盖金融、医疗、零售、制造等多个行业。由于市场需求持续增长,大数据领域展现出广阔的就业前景。根据相关调查显示,未来3至5年内,中国的大数据人才缺口预计将达到150万[^2]。然而,目前国内从事大数据行业的人员仅约为30万人,这表明该领域存在显著的人才供需不平衡。 #### 技术岗位需求 在技术层面,大数据开发方向的相关职位尤为抢手。这些职位通常包括但不限于大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师以及大数据架构师等职业角色[^3]。这类岗位的核心职责在于设计和实现高效的数据处理流程,构建稳定可靠的技术框架,并确保系统的性能优化与扩展能力。 #### 高级职位薪资水平 值得注意的是,在各类招聘平台上的数据分析相关岗位数量较去年同比增长了67%,而大数据领域的高级职位薪酬相较于其他同等级别的技术岗位高出至少43%以上[^4]。这一现象不仅反映了企业对于高水平大数据专业人才的迫切需求,同时也说明了具备深厚专业知识和技术实力的候选人能够获得更具竞争力的待遇条件。 #### 跨学科背景的重要性 随着行业发展逐渐深入到各个细分领域之中,除了传统的信息技术(IT)或计算机科学背景之外,拥有统计学、数学等相关教育经历者同样受到青睐。特别是在数据挖掘算法研究方面,扎实理论基础加上实际操作经验将成为求职过程中的重要加分项。 ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 加载样本数据集 data = pd.read_csv('example_dataset.csv') X = data.drop(columns=['target']) y = data['target'] # 划分训练集测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 初始化决策树分类器并拟合模型 clf = DecisionTreeClassifier() model = clf.fit(X_train, y_train) print("Model Training Completed.") ``` 上述代码片段展示了利用Python语言完成基本机器学习建模的过程,这是许多大数据工作中常见的技能要求之一。
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