Análisis de perspectivas de empleo de Big Data : buena capacitación de Big Data para programadores, Big Data se usa ampliamente en campos importantes como la operación de la red eléctrica, la gestión de operaciones y el servicio de calidad. ¿Qué pasa con las perspectivas de empleo de Big Data ? Este es un mensaje muy importante para nosotros que estamos en medio del empleo.
Con el advenimiento de la era de los grandes datos, esta vez el Ministerio de Educación también se ha reformado.
El ejército está a punto de entrar, y toda la gente está en acción. En 2019 , las principales universidades han establecido carreras de big data, y pronto surgirá una presión competitiva real. Los estudiantes que se han unido a la industria de big data son muy afortunados. Deben aprovechar todo lo que pueda aprovechar la oportunidad y dedicarse de todo corazón.
La vida no es solo derribar un automóvil, sino mirar hacia la carretera.
1. Análisis de demanda y estado de talentos de big data
A medida que el país concede importancia a los grandes datos y el gobierno los respalda, los grandes datos se arraigan en las empresas y florecen. En los próximos tres a cinco años, China necesita 1,8 millones de talentos de datos, pero actualmente solo hay unos 300,000 .
PD : requisitos de trabajo de los principales sitios web de reclutamiento
Búsqueda de trabajo de big data sin preocupaciones en el futuro, un total de 29854 trabajos cumplen con las condiciones ; Búsqueda de trabajo de big data de reclutamiento de Zhilian , un total de 27627 trabajos cumplen las condiciones ; Búsqueda de trabajo de big data de reclutamiento de caza, un total de 1000+ trabajos cumplen con las condiciones ; Big data de Lagou.com Búsqueda de empleo, un total de más de 500 empleos cumplen las condiciones.
Mientras te atrevas a pensar y pagar, ¿no temes el alto salario ?
2. La brecha de talento es grande y el dinero es prometedor.
1) Java
Se ha descubierto que los marcos basados en Java y Java se han convertido en los esqueletos de las compañías de alta tecnología más grandes de Silicon Valley. Si te mueves al pasado para crear prototipos y necesitas construir grandes sistemas, entonces Java es a menudo tu mejor opción.
2) Python
Python a menudo se admite en marcos de procesamiento de big data.
3) R
El lenguaje R se ha convertido en el favorito de la ciencia de datos.
4) Hadoop 和Colmena
Hadoop es más lento que otras herramientas de procesamiento, pero es sorprendentemente preciso, por lo que es ampliamente utilizado para el análisis de back-end. Funciona bien con Hive , un marco basado en consultas que se ejecuta en la parte superior.
En el nivel técnico, de hecho, siempre y cuando un pequeño programador básico transforme grandes datos, tiene ventajas avanzadas naturales, incluso si no ha aprendido los idiomas anteriores para comenzar con Hadoop .
3 , Big Data para desarrollar el empleo dirección
Big data es una ciencia básica. No importa en los campos de desarrollo y análisis de datos, Internet de las cosas y capacitación en algoritmos de inteligencia artificial, existen tecnologías centrales y demandas de trabajo, entonces, ¿cuáles son los puestos de trabajo correspondientes en la dirección de desarrollo ?
Dirección 1 : Ingeniero de grandes volúmenes de datos, ingeniero de desarrollo de grandes volúmenes de datos, ingeniero de mantenimiento de grandes volúmenes de datos, los ingenieros de grandes volúmenes de datos de I + D, arquitectos y otros datos de gran tamaño ;
Dirección 2 : analista de datos grandes, grandes volúmenes de datos de alto nivel, grandes expertos analistas de datos, la división de la gran minería de datos, la división y otro algoritmo grande de datos ;
Dirección 3 : ingenieros de operación y mantenimiento de Big Data, etc.
El desarrollo de Big Data tiene un impacto relativamente pequeño en la edad, porque Big Data no es una programación simple, y la cantidad de programación no es ni siquiera 1/6 . Muchas veces es necesario analizar el problema desde múltiples aspectos como servidor, almacenamiento, cálculo, operación y mantenimiento, etc. Resuelve el problema.
Cuanto más tiempo sobreviva en la industria de Big Data, más segura será su experiencia. Es por eso que la mayoría de los profesionales de TI que analizan Big Data pueden traer expertos "viejos" de 50 y 60 años.