據說，你想往大數據行業轉型？

     時下職場大形勢不是很好，不少傳統行業人員想着經過學習一項技術----例如大數據或AI。從而實現向大數據行業的轉型。熟不知，工做內容與工做性質的不一樣會致使你在業務熟悉以及技術展示方面仍會是處於劣勢，對我的發展很不利。

      下面就以幾個關鍵問題來反問自身與深化理解，而後再決定是否要向大數據轉型。

(1)轉型的動機是否就是看這個行業的薪資高？

      通常來講，想轉行的人都是看到這個行業的薪資水平高，人才需求量大。但另外一方面，這個行業對人才的綜合能力也要求較高。不只僅要求你要知道一些技術上的細節。同時，也須要你懂得一些商業的邏輯。

       相對來講，超過30歲就不建議向這個行業轉型。俗話說「轉行窮三年」仍是有必定的道理的。並且，這個行業屬於新興行業，市場響應快。基本上都是當天有業務需求以後，產品經理轉化爲開發需求以後就要開始實施，因此996是平常標配。

      因此，考慮高薪的同時，要考慮高投入，高產出。只有兩個統一塊兒來，才能對得起公司給發的薪水。

(2)是否能夠經過3～6個月的培訓就能夠實現轉型？

     1，看錢，看你口袋裏有多少錢，其次要看這個培訓要多少錢，算出每一天的投入單價。

     2，看就業薪資，培訓的核心是爲了讓你就業，至於其餘的都是口號。看過往培訓後的學員就業平均薪資，在新單位時長。

     3，看師資狀況，看授課老師他們的大數據項目經驗和項目狀況。

(3)大數據行業如今還缺人嗎，就業前景怎麼樣？

     1，任何行業都是20/80定律，大數據行業如今很缺前20%的複合型人才。

     2，做爲一名科班出身的大數據跨行人再回頭看，培訓能讓你找到工做，但更好的發展要靠本身。

     3，一個簡單的判斷標準，看錢！看工資的中位數，看培訓收費的中位數，而後結合時間，權衡你的自律力，再去報名培訓（或者先來諮詢我，微信號：383116569）。

(4)人類在將來人工智能的覆蓋下，就業趨勢是怎樣的?

     簡單，重複類的工做會被大量取代。而後一些須要經驗，服務意識的工做會大量興起。將來會出現機器修機器的現像，但如何管理，如何維護這些機器又會創造大量職位。就如目前的網約車司機，外賣小哥......新的技術會推進新的需求，若是不提升本身的技術，思惟，眼界，可能就會被時代淘汰。

(5)大數據就業會是"搬磚碼農"嗎？

    很大部分不是，但要學會不斷的升級打怪，與隨時添加裝備......

   大數據就業是一個很寬泛的概念，主要分爲技術與業務方向。

  （一）技術方向簡單來講分爲初，中，高。主要圍繞技術實現。

   初級就是一些數據採集，標註，SQL語句，Python.....這一類的工做。

   中級通常就是在這些基礎之上會一些模塊化開發，可以更好的實現某項功能，完成數據的更高級的功能。

   高級屬於架構或總監級，技術上的細節不光要懂，更要從架構的角度來優化代碼及實現模式。要能將業務需求轉化爲研發需求。

 

（二）業務方向也簡單有初，中，高三個級別。主要圍繞業務轉化。

  初級主要是瞭解業務，熟悉產品，可能會涉及到用戶調研，產品設計方面。但深刻度不會太多。

  中級主要深刻理解業務，經過一些方法及統計知識來發現用戶需求，知足用戶用戶需求的過程。

  高級業務主要是運做關係，招投標，解決方案能力，可以知道技術與業務的邊界，知道這個項目的實現過程及細節。

  大數據就業不要只經過一個點，就覺得本身看到了一個面，裏邊的內容不少。先把技術掌握熟練以後再一點點地學習與發展其餘能力。

（6）想從事金融大數據方面的工做，我該如何規劃?

       1，要樹立正確認識，大數據與人工智能，只是一種技術手段。對金融的業務理解纔是你在大學階段所重點要了解跟認識的。

       2，一直以爲大學是通識教育，對於大數據，AI這類技術，知道怎麼使用，匹配金融的相關場景就行，具體的技術實現等到工做中再去實踐也爲時不晚，再者說，這些技術變化如今也突飛猛進。而大學階段，數學基礎，圖論，機率論，金融衍生品，宏觀，微觀經濟這些通識類的內容建議多讀，多理解。

       3，凡事樹立「道」與「術」的觀念，在大學最好的年紀，多在「道」上下功夫，「術」的層面，培訓機構跟自學社羣也會幫你完成。

（7）高校裏大數據專業將來的從業方向？是否應該先工做仍是先讀研？  

      建議先找工做，而後一邊工做一邊讀在職研究生，研究方向爲工做中遇到的算法相關的問題或AI相關的問題。理由有三點：

     1，經濟方面：俗一點，就是錢。畢竟本科出來找一個8K～1W左右的大數據標註工程師應該是沒問題的。

     2，視野：只有在工做中，你纔會知道大學裏學的知識什麼是無用的，什麼是有用的。當只有工做經驗以後，再經過研究生的理論知識來深度理解你的工做內容，會對你之後的職場發展大有幫助。

     3，職業發展：如今大數據發展跟業務貼合愈來愈緊密，因此對人的綜合能力要求也愈來愈高，只有代碼的大數據人才勢必會被新生力量所取代，多優化本身的思考模式，多貼近業務，多幫助他人，多看書，多學習！

      以上，就是本身以前知乎上的一些回答，挑出一些比較好的總結成今天的這一篇問答貼。但願能幫到想要轉型的你，少走些彎路。首先把「道」選對，而後再去精進本身對於「術」的理解與認知。最後不管你是否要轉型，都但願聽到你的好消息！

      更多大數據與AI技術資料，請關注個人公衆號：大數據與AI行業思考。但願能更多的幫到你成長！加油！