大數據就業前景如何?哪些公司需要大數據人才?

據教育部數據顯示,目前,全國已有35所高等院校開通了大數據專業。也就是說,高考報志願可直接報大數據專業的學校了。同時思軟科技與山西國際商務學院達成校企合作,開設大數據專業,共同培養大數據方向IT人才。

2018年大數據專業就業前景

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據數聯尋英發布《大數據人才報告》顯示,目前全國的大數據人才僅46萬,未來3-5年內大數據人才的缺口將高達150萬。

大數據就業前景如何?哪些公司需要大數據人才?

據職業社交平臺LinkedIn發佈的《2016年中國互聯網最熱職位人才報告》顯示,研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營和數據分析是當下中國互聯網行業需求最旺盛的六類人才職位。其中研發工程師需求量最大,而數據分析人才最為稀缺。領英報告表明,數據分析人才的供給指數最低,僅為0.05,屬於高度稀缺。數據分析人才跳槽速度也最快,平均跳槽速度為19.8個月。

根據中國商業聯合會數據分析專業委員會統計,未來中國基礎性數據分析人才缺口將達到1400萬,而在BAT企業招聘的職位裡,60%以上都在招大數據人才。

大數據主要的三大就業方向:大數據系統研發類人才、大數據應用開發類人才和大數據分析類人才。

在此三大方向中,各自的基礎崗位一般為大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師和數據分析師。

北京數據分析平均工資:10630/月,取自15526份樣本,較2016年,增長9.4%。

數據分析師崗位職責

工作職責:

1.根據公司產品和業務需求,利用數據挖掘等工具對多種數據源進行診斷分析,建設徵信分析模型並優化,為公司徵信運營決策、產品設計等方面提供數據支持;

2.負責項目的需求調研、數據分析、商業分析和數據挖掘模型等,通過對運行數據進行分析挖掘背後隱含的規律及對未來的預測;

3.參與數據挖掘模型的構建、維護、部署和評估;

4.整理編寫商業數據分析報告,及時發現和分析其中變化和問題,為業務發展提供決策支持;

5.獨立完成項目需求管理、方案設計、實施管理和項目成果質量的把控;

6.參與編寫項目相關文檔。

北京大數據開發平均工資:30230/月。

大數據開發工程師/專家崗位指責(引自滴滴出行):

職位描述:

1、構建分佈式大數據服務平臺,參與和構建公司包括海量數據存儲、離線/實時計算、實時查詢,大數據系統運維等系統;

2、服務各種業務需求,服務日益增長的業務和數據量;

3、深入源碼內核改進優化開源項目,解決各種hadoop、spark、hbase疑難問題,參與到開源社區建設和代碼貢獻;

北京hadoop平均工資:20130/月,取自 1734份樣本。

Hadoop開發工程師崗位職責(引自新浪網):

職位描述:

在這裡我還是要推薦下我自己建的大數據學習交流裙:805127855, 裙 裡都是學大數據開發的,如果你正在學習大數據 ,小編歡迎你加入,大家都是軟件開發黨,不定期分享乾貨(只有大數據開發相關的),包括我自己整理的一份2018最新的大數據進階資料和高級開發教程,歡迎進階中和進想深入大數據的小夥伴。

1.參與優化改進新浪集團數據平臺基礎服務,參與日傳輸量超過百TB的數據傳輸體系優化,日處理量超過PB級別的數據處理平臺改進,多維實時查詢分析系統的構建優化;

2.分佈式機器學習算法在數據平臺的構建與優化(包括常見的LR、GBDT、FM、LDA、Word2Vec及DNN等);

3.深入源碼改進各種開源大數據項目(包括Hadoop、Spark、Kafka、HBase等)。

北京數據挖掘平均工資:21740/月,取自 3449份樣本,較2016年,增長 20.3%;

北京算法工程師平均工資:22640/月,取自 10176份樣本。

算法工程師招聘要求(引自美團點評數據平臺部):

職位描述:

互聯網公司背景優先

A、廣告算法

崗位職責:

1.負責點擊率預估等主要廣告算法的技術選型;

2.負責核心算法的開發;

3.負責廣告大數據處理流程的建設及相關工具的研發;

4.負責廣告技術研究項目的推進與管理;

B、推薦算法

職位描述:

1.參與各個產品線的個性化推薦系統的研發;

2.分析用戶行為數據,並設計合理的推薦算法模型及策略,並優化推薦排序;

3.通過對用戶行為數據的挖掘,對用戶進行建模,精準刻畫用戶各種屬性;

C、算法工程師

崗位職責:

1、開發和優化用戶行為數據挖掘,文本分類和語義理解,社交網絡分析,網頁搜索,推薦系統等領域的特定算法

2、能夠很快學習和利用state-of-the-art的算法解決實際產品問題,提升產品用戶體驗

最後一個問題,哪些公司需求大數據人才?

答:所有的公司。大到世界500強,BAT這樣的公司,小到創業公司,他們都需求數據人才。

馬雲爸爸說“我們已從IT時代進入了DT時代,未來我們的汽車、電燈泡、電視機、電冰箱等將全部裝上操作系統,並進行數據集成,數據將會讓機器更“聰明”。DT時代,數據將成為主要的能源,離開了數據,任何組織的創新都基本上是空殼。”


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