4、大数据求职与应用全解析

大数据求职与应用全解析

一、大数据求职指南

（一）求职要求

许多大数据相关职位招聘时，会将正规教育背景和特定学位作为申请的先决条件。对于一些热门岗位，比如顶级咨询公司的工作，毕业院校也是重要因素。例如，从事数据科学领域工作，通常需要统计学或数学学位；若想进入麦肯锡、贝恩资本、波士顿咨询集团等顶级咨询公司，可能得毕业于全国排名前十的学校。

（二）学习意愿与决策

上学或接受正规培训需要长期的投入和动力。如果已经在职，平衡生活、家庭和工作的需求会让学习变得更加困难。这就要求求职者具备自我驱动力，并拥有支持体系来确保顺利完成学业或培训。

在决定是否换专业、重返校园或支付特定培训费用时，需要综合考虑客观和主观因素。由于该领域发展迅速，相比获取新学位，参加供应商培训或许是获得求职所需技能的更优选择。在做决策时，要多收集数据进行思考，养成从输入、输出和结果的角度思考的习惯，因为这本质上也是一种数据分析。

（三）用经验填补技能差距

编程类的许多技能可以通过在职培训或自主学习获得。如果已经在科技领域工作几年，走这条路会更容易。新兴技术普遍较新，正规培训机会有限，通过实践项目或自主学习往往是最佳学习方式。会议、贸易展甚至供应商经常会提供免费的实践训练营，帮助人们掌握足够技能后自主学习。

以下是一些已有技能与大数据相关领域的关联：
- 若有ETL经验，可直接应用于大数据的数据部分。
- 具备用户体验（UX）技能，能轻松应用于大数据项目。
- 有数据库经验，可转化为Hadoop或NoSQL相关技能，像Oracle Exadata和AWS Redshift本身就是关