你觉得未来的大数据的方向是什么样子的,在自己的行业业务场景内如何落地,会解决当前什么样的问题?
这个问题首先就是了解大数据目前的就业情况以及待遇问题.
小编来告诉你,大数据工程师年薪50万以上,技术人员缺口150万,高端技术人才未来会遭到企业疯抢。大数据方向由于人才稀缺度较高,薪资普遍更高,待遇涨幅也会超过其他岗位。接下分析大数据人才缺口和data工程师就业的问题。
高薪的背后是人才的紧缺,根据主流数据媒体调查,全国目前的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据的人才缺口将高达150万。有机构对一线城市2018年国内科技领域热门职位薪酬范围及跳槽涨幅进行了预测:
大数据方向由于人才稀缺度较高,相同工作年限的情况下,大数据工程师的薪资普遍更高,待遇涨幅也会超过其他岗位。数据挖掘工程师涨幅可达50%以上甚至更多,年薪在40-70万。
作为大数据岗位中的「大熊猫」,大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。
其次是大数据的主流方向是:
方向一:大数据工程师,大数据开发工程师,大数据维护工程师,大数据研发工程师,大数据架构师等;
方向二:大数据分析师,大数据高级工程师,大数据分析师专家,大数据挖掘师,大数据演算法师等;
方向三:大数据运维工程师等.
再者就是,大数据到底学什么,具体做什么的问题了
"大数据"首先是指数据体量(volumes)大,指代大型数据集,一般在10TB规模左右,但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成了PB级的数据量;
其次是指数据类别(variety)大,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。接著是数据处理速度(Velocity)快,在数据量非常庞大的情况下,也能够做到数据的实时处理。
最后一个特点是指数据真实性(Veracity)高,随著社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣,传统数据源的局限被打破,企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。
4个V(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)也概括总结出了大数据的4大优势和特点,即体量大、多样性、价值密度低、速度快。这也是大数据与以往的海量数据相比最主要的区别:
1、 数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别。
2、 数据类型繁多,涉及网路日志、视频、图片、地理位置等信息。
3、 价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。
4、 处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有著本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的感测器,无一不是数据来源或者承载的方式。
大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中,快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模,也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域,通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。
因此,大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息,也体现在如何加强大数据技术研发,抢占时代发展的前沿。
那么最后就是大数据该学什么内容(一张图告诉你到底学啥)