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如何才能成为高薪资的大数据人才?

发表时间:2021-12-25 17:05



最近几年,大数据这个词突然变得很火,不仅纳入阿里巴巴、谷歌等互联网公司的战略规划中,在我国国务院和其他国家的政府报告中多次提及大数据,大数据无疑成为当今互联网世界中的新宠儿。那么,如何才能成为高薪资的大数据人才?


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什么是大数据?

大数据,以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合,最早应用于IT行业,目前正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析,从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。大数据必须采用分布式架构,对海量数据进行分布式数据挖掘,因此必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。


国内外领先的大数据公司有哪些?

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国内:阿里巴巴、华为、百度、腾讯等。

国际:IBM、惠普、戴尔、微软、亚马逊、谷歌等。


大数据相关岗位有哪些?

1.大数据开发工程师

开发,建设,测试和维护架构;负责公司大数据平台的开发和维护,负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。


2.大数据分析师

收集,处理和执行统计数据分析;运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义,需要业务理解和工具应用能力。


3.大数据挖掘工程师

数据建模、机器学习和算法实现;商业智能,用户体验分析,预测流失用户等;需要过硬的数学和统计学功底以外,对算法的代码实现也有很高的要求。


4.数据架构师

需求分析,平台选择,技术架构设计,应用设计和开发,测试和部署;高级算法设计与优化;数据相关系统设计与优化,需要平台级开发和架构设计能力。


5.数据库开发

设计,开发和实施基于客户需求的数据库系统,通过理想接口连接数据库和数据库工具,优化数据库系统的性能效率等。


6.数据库管理

数据库设计、数据迁移、数据库性能管理、数据安全管理,故障检修问题、数据备份、数据恢复等。


7.数据科学家

数据挖掘架构、模型标准、数据报告、数据分析方法;利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换。


8.数据产品经理

把数据和业务结合起来做成数据产品;平台线提供基础平台和通用的数据工具,业务线提供更加贴近业务的分析框架和数据应用。



大数据岗位的职业发展?

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由于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。



大数据分析师就业前景及薪资

1.就业前景


数据分析师就业前景是光明的,从整个行业来看,数据分析师几乎覆盖了所有的行业,从数据类公司、咨询公司到物流、传媒公司等,无一不渗透着数据分析的内容。


2.大数据分析师薪资

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从职位薪水来看,数据分析行业的高薪主要分布在长三角、珠三角和京津地区。北京、上海和深圳的薪水位列第一方阵,起步均薪在10k+。

从职位量来看,北京、上海、深圳和广州位列第一方阵,职位量在30000+,杭州、成都、南京和天津位列第二方阵,职位量在20000+,武汉、西安、郑州等区域中心或省会城市对数据分析职位的需求也相对较高,职位量在10000+。



03成为大数据分析师的条件


硬性条件:数据分析师角色/任务:收集,处理和执行统计数据分析。


必备语言:java、R、Python、HTML、Javscript、C/C++、SQL等。


技能和特长:电子表格工具,数据库系统,通信可视化,数学,统计,计算机,机器学习等。


软性条件:懂业务:从事数据分析工作的前提就会需要懂业务,即熟悉行业知识、公司业务及流程,最好有自己独到的见解,若脱离行业认知和公司业务背景,分析就没有太大的使用价值。


懂管理:一方面是搭建数据分析框架的要求,比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导,如果不熟悉管理理论,就很难搭建数据分析的框架,后续的数据分析也很难进行;另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。


懂分析:指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法,并能灵活运用到实践工作中,以便有效的开展数据分析。


懂工具:指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论,而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具,面对越来越庞大的数据,我们不能依靠计算器进行分析,必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。


懂设计:懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点,使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问,如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等,都需要掌握一定的设计原则。




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