你覺得未來的大數據的方向是什麼樣子的,在自己的行業業務場景內如何落地,會解決當前什麼樣的問題?
這個問題首先就是了解大數據目前的就業情況以及待遇問題.
小編來告訴你,大數據工程師年薪50萬以上,技術人員缺口150萬,高端技術人才未來會遭到企業瘋搶。大數據方向由於人才稀缺度較高,薪資普遍更高,待遇漲幅也會超過其他崗位。接下分析大數據人才缺口和data工程師就業的問題。
高薪的背後是人才的緊缺,根據主流數據媒體調查,全國目前的大數據人才僅46萬,未來3-5年內大數據的人才缺口將高達150萬。有機構對一線城市2018年國內科技領域熱門職位薪酬範圍及跳槽漲幅進行了預測:
大數據方向由於人才稀缺度較高,相同工作年限的情況下,大數據工程師的薪資普遍更高,待遇漲幅也會超過其他崗位。數據挖掘工程師漲幅可達50%以上甚至更多,年薪在40-70萬。
作為大數據崗位中的「大熊貓」,大數據工程師的收入待遇可以說達到了同類的頂級。
其次是大數據的主流方向是:
方向一:大數據工程師,大數據開發工程師,大數據維護工程師,大數據研發工程師,大數據架構師等;
方向二:大數據分析師,大數據高級工程師,大數據分析師專家,大數據挖掘師,大數據演算法師等;
方向三:大數據運維工程師等.
再者就是,大數據到底學什麼,具體做什麼的問題了
"大數據"首先是指數據體量(volumes)大,指代大型數據集,一般在10TB規模左右,但在實際應用中,很多企業用戶把多個數據集放在一起,已經形成了PB級的數據量;
其次是指數據類別(variety)大,數據來自多種數據源,數據種類和格式日漸豐富,已衝破了以前所限定的結構化數據範疇,囊括了半結構化和非結構化數據。接著是數據處理速度(Velocity)快,在數據量非常龐大的情況下,也能夠做到數據的實時處理。
最後一個特點是指數據真實性(Veracity)高,隨著社交數據、企業內容、交易與應用數據等新數據源的興趣,傳統數據源的局限被打破,企業愈發需要有效的信息之力以確保其真實性及安全性。
4個V(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)也概括總結出了大數據的4大優勢和特點,即體量大、多樣性、價值密度低、速度快。這也是大數據與以往的海量數據相比最主要的區別:
1、 數據體量巨大。從TB級別,躍升到PB級別。
2、 數據類型繁多,涉及網路日誌、視頻、圖片、地理位置等信息。
3、 價值密度低。以視頻為例,連續不間斷監控過程中,可能有用的數據僅僅有一兩秒。
4、 處理速度快。1秒定律。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。物聯網、雲計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的感測器,無一不是數據來源或者承載的方式。
大數據技術是指從各種各樣類型的巨量數據中,快速獲得有價值信息的技術。解決大數據問題的核心是大數據技術。目前所說的"大數據"不僅指數據本身的規模,也包括採集數據的工具、平台和數據分析系統。大數據研發目的是發展大數據技術並將其應用到相關領域,通過解決巨量數據處理問題促進其突破性發展。
因此,大數據時代帶來的挑戰不僅體現在如何處理巨量數據從中獲取有價值的信息,也體現在如何加強大數據技術研發,搶佔時代發展的前沿。
那麼最後就是大數據該學什麼內容(一張圖告訴你到底學啥)