2017年大數據就業前景怎麼樣?

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。算法

 

 2017年大數據專業就業前景網絡

 

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,將來3-5年內大數據人才的缺口將高達150萬。運維

 

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,而數據分析人才最爲稀缺。領英報告代表,數據分析人才的供給指數最低,僅爲0.05,屬於高度稀缺。數據分析人才跳槽速度也最快,平均跳槽速度爲19.8個月。機器學習

 

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

 

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。工具

 

在此三大方向中,各自的基礎崗位通常爲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。oop

 

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

 

數據分析師崗位職責大數據

 

工做職責:優化

 

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,爲公司徵信運營決策、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,經過對運行數據進行分析挖掘背後隱含的規律及對將來的預測;

 

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,爲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:

 

一、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;

 

二、服務各類業務需求,服務日益增加的業務和數據量;

 

三、深刻源碼內核改進優化開源項目,解決各類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:

 

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.深刻源碼改進各類開源大數據項目(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,增加 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動與管理;

 

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.分析用戶行爲數據,並設計合理的推薦算法模型及策略,並優化推薦排序;

 

3.經過對用戶行爲數據的挖掘,對用戶進行建模,精準刻畫用戶各類屬性;

 

C、算法工程師

 

崗位職責:

 

一、開發和優化用戶行爲數據挖掘,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

 

二、可以很快學習和利用state-of-the-art的算法解決實際產品問題,提高產品用戶體驗

 

最後一個問題,哪些公司需求大數據人才?

 

答:全部的公司。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「咱們已從IT時代進入了DT時代,將來咱們的汽車、電燈泡、電視機、電冰箱等將所有裝上操做系統,並進行數據集成,數據將會讓機器更「聰明」。DT時代,數據將成爲主要的能源,離開了數據,任何組織的創新都基本上是空殼。」

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