近幾年來，大數據這個詞突然變得很火，不僅納入阿里巴巴、谷歌等互聯網公司的戰略規劃中，同時也在我國國務院和其他國家的政府報告中多次提及，大數據無疑成為當今互聯網世界中的新寵兒。
而近期朋友圈瘋轉的“馬云無人超市迎客，再不努力你將無工可打”，“看李彥宏如何談AI”等新聞熱點，無不展示著人工智能的快速發展。但在達內看來，人工智能之所以能取得突飛猛進的進展的背后，不能不說這些年來大數據長足發展的結果。
人工智能和大數據有什么關系呢？如果我們把人工智能看成一個嗷嗷待哺擁有無限潛力的嬰兒，某一領域專業的海量的深度的數據就是喂養這個天才的奶粉。奶粉的數量決定了嬰兒是否能長大，而奶粉的質量則決定了嬰兒后續的智力發育水平。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，未來3-5年內大數據人才的缺口將高達150萬，越來越多人加入到大數據培訓，都希望在大數據培訓機構中學習最前沿的知識，找一份不錯的工作。
本文從4個方向讓大家充分了解大數據，望對同學們的大數據從業有幫助：
大數據就業前景
據職業社交平臺LinkedIn發布的《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，而數據分析人才最為稀缺。領英報告表明，數據分析人才的供給指數最低，僅為0.05，屬于高度稀缺。數據分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度為19.8個月。根據中國商業聯合會數據分析專業委員會統計，未來中國基礎性數據分析人才缺口將達到1400萬，而在BAT企業招聘的職位里，60%以上都在招大數據人才。
大數據就業方向
大數據領域三個大的技術方向，這些不同的技術方向，對應企業的哪些招聘崗位？
Hadoop大數據開發方向市場需求旺盛，是大數據培訓的主體，目前IT培訓機構的重點。對應崗位有大數據開發工程師、爬蟲工程師、數據分析師等；
數據挖掘、數據分析&機器學習方向學習起點高、難度大，市面上只有很少的培訓機構在做。對應崗位有數據科學家、數據挖掘工程師、機器學習工程師等；
大數據運維&云計算方向市場需求中等，更偏向于Linux、云計算學科。對應崗位有大數據運維工程師等。
精通任何方向之一者，均會前途無量。三個方向中，大數據開發是基礎。以Hadoop開發工程師為例，Hadoop入門月薪已經達到了8K以上，工作1年月薪可達到1.2W以上，具有2-3年工作經驗的hadoop人才年薪可以達到30萬—50萬，一般需要大數據處理的公司基本上都是大公司，所以學習大數據專業也是進大公司的捷徑。
大數據就業薪資
對于基礎人才-數據分析師，北京數據分析平均工資：? 10630/月，取自15526份樣本，較2016年，增長9.4%。
對于大數據開發工程師，北京大數據開發平均工資：? 30230/月。
對于Hadoop開發工程師，北京hadoop平均工資：? 20130/月，取自1734份樣本。
對于數據挖掘工程師，北京數據挖掘平均工資：? 21740/月，取自3449份樣本，較2016年，增長20.3%；
對于算法工程師，北京算法工程師平均工資：? 22640/月，取自10176份樣本。
大數據職業發展
最后一個問題，到底哪些公司需求大數據人才？
事實上，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。目前，大數據人才數量較少，因此大多數公司的數據部門一般都是扁平化的層級模式，大致分為數據分析師、資深研究員、部門總監3個級別。大公司可能按照應用領域的維度來劃分不同團隊，而在小公司則需要身兼數職。有些特別強調大數據戰略的互聯網公司則會另設最高職位—如阿里巴巴的首席數據官。這個職位的大部分人會往研究方向發展，成為重要數據戰略人才。另一方面，大數據工程師對商業和產品的理解，并不亞于業務部門員工，因此也可轉向產品部或市場部，乃至上升為公司的高級管理層。
馬云說“我們已從IT時代進入了DT時代，未來我們的汽車、電燈泡、電視機、電冰箱等將全部裝上操作系統，并進行數據集成，數據將會讓機器更“聰明”。DT時代，數據將成為主要的能源，離開了數據，任何組織的創新都基本上是空殼。總之，數據，是未來的一切。達內的大數據課程注重底層的學習，在學習hadoop之前，要通過一個項目學習hadoop的底層知識點，同時還注重上層應用。既有基于電信的zebra項目，也有基于電商的大數據分析項目讓學生們通過大數據階段的學習，能夠快速在公司上手開發。
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