近年、ビッグデータ業界を選択する人が増えており、ビッグデータ業界の見通しは良く、給与も良いため、大手企業におけるビッグデータ人材の需要は増え続けています。
ビッグ データの分野は非常に幅広く、テクノロジー分野、食品業界、小売業界のいずれであっても、より良いユーザー エクスペリエンスを提供し、在庫を最適化し、コスト予測のニーズを削減するためにビッグ データを処理するには、ビッグ データの人材が必要です。
ビッグデータ開発って何をするの？
ビッグ データ開発には、Hadoop および Spark アプリケーションの作成とビッグ データ処理システム自体の開発の 2 つのタイプがあります。ビッグデータ開発エンジニアは、主に会社のビッグデータプラットフォームの開発と保守、関連ツールプラットフォームのアーキテクチャ設計と製品開発、ネットワークログビッグデータ分析、リアルタイムコンピューティングとストリームコンピューティング、データ視覚化およびその他の技術研究を担当します。開発およびネットワークセキュリティ事業のテーマ構築、モデル業務を行っております。
ビッグデータ開発に必要なスキル:
現在ビッグデータアプリケーションの開発に携わっている言語としては、Java、Python、Scala、Rなどが挙げられます。Hadoop、HBbase、hive、spark、Flink、ES、Prestoの原理や使用方法を熟知する必要があります、Flume、Kafka のエコロジー、およびさまざまなプロセスのマスター データ開発とデータ マイニングを学びます。
会社の雇用基準を満たすには、教育、職歴、スキルの習得がすべて非常に重要です~
まずはいくつかの求人サイトのレポートデータを見てみましょう。
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Boss Zhipinが発表、今春の採用データビッグデータ需要の伸び率は2位
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Liepin は、2019 年以降、新規雇用が前年比で最も急速に増加した 5 つの分野を発表しました。上位 5 つは、人工知能、製造、ビッグデータ、医療、エネルギーと環境保護です。
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「2020年中国ビッグデータ産業発展白書」によると、2019年の中国ビッグデータ産業の規模は前年比23.1％増の5,397億元に達し、その後も順調に成長すると予想されている。 2022年までに1兆元を超える。
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LinkedIn、CCID Think Tank、Lagou.com およびその他の機関の統計結果によると、ビッグデータ時代におけるデータ人材の全体的な格差はますます激化しつつあります。過去 3 年間、データ人材の格差は年間 50 万人ずつ拡大しており、ビッグデータを専攻する大卒者が大規模に就職市場に参入する 2022 年には、全体の格差の伸び率はさらに高まると推定されています。速度は低下しているが、このギャップは依然として長期間存在するだろう。
求人はありますが、学歴や職歴によって就職に様々な問題が生じることも多いのですが、ビッグデータに携わってきた開発者は現在どのような状況になっているのでしょうか？次の点を見てみましょう。
1. 学力レベル
教育レベルの観点から見ると、我が国のビッグデータ人材の教育レベルは、修士号以上、学士号、短期大学、短期大学の4つのカテゴリーに分類されており、その中で学士号を取得したビッグデータ人材が最も多くなっています。 、最大65.45%を占め、次いで修士号以上、短大卒以下のビッグデータ人材が占める割合はごく一部にすぎません。ビッグデータ業界は新興産業として、一般に人材に対する教育要件が比較的高いことがわかります。
2. 専門的な情報源
専門的情報源に関して言えば、我が国のビッグデータ人材の専門的情報源は、主に数学と科学、経済管理、コンピュータおよびその他の専攻の 4 つの主要カテゴリで構成されており、そのうちコンピュータ サイエンスが最も高い割合を占め、次に数学と科学が続きます。科学。
3. チャンネルソース
ビッグデータ人材のチャネルソースは、学校採用、ソーシャル採用、社内研修と推薦、研修機関採用の 4 つのカテゴリに分類されます。企業におけるビッグデータ人材のソースの数と割合については、以下の図を参照してください。
このうちソーシャルリクルーティングが最も大きな割合を占めており、学校採用、社内研修・昇進、研修機関採用の合計よりも高くなっています。現状では主に社会採用に依存しており、学校教育が社会のニーズと乖離しており、社内研修や研修では雇用の要件に応えられないことが示されている。
4. 給与水準分布
現在、ビッグデータ人材の給与は比較的高い水準にあります。給与は1万元未満が全体の34.6％、1万～2万元が35.64％、2万元以上が29.77％となった。
5. ポストの種類と数
現在、企業が提供するビッグデータ関連のポジションは、職務内容の要件に応じて次のカテゴリに分類できます。
① ビジネスデータアナリスト、ビジネスデータアナリストなどを含む主な分析カテゴリー
② マイニングアルゴリズム。データマイニングエンジニア、機械学習エンジニア、ディープラーニングエンジニア、アルゴリズムエンジニア、AIエンジニア、データサイエンティスト等を含みます。
③ 開発および保守。ビッグデータ開発エンジニア、ビッグデータアーキテクチャエンジニア、ビッグデータ運用保守エンジニア、データ可視化エンジニア、データ収集エンジニア、データベース管理者など。
④プロダクト運用カテゴリー：データ運用マネージャー、データプロダクトマネージャー、データプロジェクトマネージャー、ビッグデータ販売などを含む。4種類のポストの数と割合は下図のとおりです。
ビッグデータの需要が高まっており、同国では関連の仕事も募集されており、その数は2018年以来年々増加しています。
現時点では、大学を志願する学生や保護者もビッグデータと人工知能に高い関心を持っており、ビッグデータは 3 年連続でトップ 5 に入っており、必要なのは学士号だけです。
今後数年間で、この業界は本当に日の出産業になると予想されますが、現在は大きなギャップがあります。
なので、将来どんな仕事に就けるか、その仕事の給料を知りたいならデータでお見せしましょう～
次に、Boss の直接雇用を開き、ビッグデータ エンジニアを検索します。
データ分析をしましょう。
給与の欄には最低給与と最高給与があり、さまざまな都市を比較分析したところ、北京が最も給与レベルが高く、最低は22,000、最高は38,000であることがわかりました。
勤続年数も給与水準を制限する大きな要因であり、この図から、新卒であっても11,000〜20,000の給与範囲に達することができることがわかります。
学歴としては学部が最も多く、次に短大、修士が続き、その他は図には表れていないほど少ない。
企業の各ポジションの要件は3年から5年が多く、もちろん一定の実務経験を必要としますが、実際の採用においてはプロジェクト経験があり、理論的知識に問題がなければ、企業は条件を緩和します。
さまざまな業界を分析したところ、ビッグデータ関連の仕事への需要は、主にコンピュータ ソフトウェアとインターネットの分野であらゆる分野に分布しており、この採用ソフトウェアによっても決定される可能性があることがわかりました。インターネット業界。
ビッグデータ関連のポジションを募集している企業を見てみましょう ファーウェイ、テンセント、アリ、バイトの15社以上の企業の数から判断すると、これらの大手企業は依然としてこのポジションに対する需要が大きいことがわかります。
では、これらの仕事にはどのようなスキルが必要なのでしょうか? Spark、Hadoop、データ ウェアハウス、Python、SQL、Mapreduce、Hbase など。
国内の開発状況によると、ビッグデータの将来の開発見通しは非常に良好です。2018 年に企業がデジタル変革を開始して以来、一級都市と二級都市ではビッグデータ分野の人材に対する需要が非常に高く、今後数年間で三級都市と四級都市でも人材の需要が高まるでしょう。大幅に増加します。
ビッグデータの学習ルートとリソース:
入門: Linux 入門 → MySQL データベース
コア基盤: Hadoop
データ ウェアハウス テクノロジ: Hive データ ウェアハウス プロジェクト
PB メモリ コンピューティング: Python 入門 → 高度な Python → pyspark フレームワーク → Hive+Spark プロジェクト
研修機関を選択する前に、まずビッグデータの基礎を学び、マスターできるかどうかを確認してください~
この一連のチュートリアルでは、ビッグ データについて学習する必要があるすべてをカバーしています
Hadoop、Hive、クラウドプラットフォーム実践プロジェクト
ゼロベースの学生がワンストップで始められるようにする
ストレートなビッグデータコアテクノロジー
この新しいビッグ データ チュートリアル セットは、Hadoop、Hive、クラウド プラットフォーム、その他のテクノロジーに基づいており、浅いところから深いところまでビッグ データの分野に導き、大規模なデータ コンピューティングの魅力を一緒に体験できます。
ゼロベース学習の内容設計に基づき、ゼロベースの学習者が事前学習を行うための補足知識を豊富に提供します。
2023年度の新たなビッグデータ入門講座として、新技術スタックシステムを採用した講座内容となります。Hadoop3.3.4、Hive 3.1.3、Alibaba Cloud、および UCloud クラウド プラットフォームに基づいた、学生向けのビッグ データ Hadoop エコシステムを作成するための入門コースですが、Hadoop だけではありません。
2023 年新バージョンのビッグデータ入力から実戦チュートリアル、ビッグデータ開発には Hadoop、Hive、およびクラウド プラットフォームの実戦プロジェクトのフルセットが必要です
コースの特徴
• 理論 + 実践の完璧な組み合わせ: この一連のチュートリアルでは、「理論 + 実践」の形式を使用して、ビッグ データ Hadoop および Hive オフライン開発に関する関連知識を包括的に紹介します。
• 内容と深さの両方: このコースは「入門 + 改善」の内容設計を採用しており、入門知識と高度な知識は互いに独立しており、最初は包括的な入門、次に包括的な上級と段階的に進められるため、誰もが何かを学ぶことができます。
• 現在人気のクラウド プラットフォーム (Aliyun、UCloud) を組み合わせて「クラウド ネイティブ ビッグ データ開発」を実現: Hadoop3.3.4、Hive 3.1.3、Alibaba Cloud、および UCloud クラウド プラットフォームに基づいて、新しいテクノロジー スタック システムを使用します。
群衆に適した
>基礎ゼロ：初級者から上級者、そして熟練者へ
＞Advanced：経験豊富なエンジニアが集約・拡大
＞探検家：ビッグデータの魅力を楽しみたい方
フェーズ 1 でビッグ データ開発を始める
学習前ガイド: 従来のリレーショナル データベース、マスター データ移行ツール、BI データ視覚化ツール、SQL から始めて、その後の学習のための強固な基盤を築きます。
1. ビッグデータ データ開発基盤 MySQL8.0 入門から習熟まで
MySQL は IT 基礎コースのすべてであり、SQL は IT 生活のすべてを駆け巡ります。よく言われるように、SQL がうまく書ければ、簡単に仕事を見つけることができます。MySQL8.0をゼロから上級レベルまで徹底解説するコースで、このコースを受講すれば基礎的な開発に必要なSQLレベルが身に付きます。
2022年最新MySQL知識集中講義+mysql実践事例_ゼロベースのmysqlデータベース入門から上級までのチュートリアル一式
第2段階のビッグデータの中核基盤
事前学習ガイド: Linux、Hadoop、Hive を学び、ビッグデータの基礎技術をマスターします。
2022 年ビッグ データ Hadoop 入門チュートリアル
Hadoop オフラインは、ビッグ データ エコシステムの中核および基礎であり、ビッグ データ開発全体への入門であり、後の Spark および Flink の強固な基盤を築くコースです。コースの 3 つの部分 (Linux、Hadoop、Hive) を習得すると、データ ウェアハウスに基づいたオフライン データ分析のためのビジュアル レポートの開発を独自に実現できるようになります。
2022年最新ビッグデータHadoop入門ビデオチュートリアル、ゼロベースの独学に最適なビッグデータHadoopチュートリアル
数千億のデータ ウェアハウス テクノロジーの第 3 段階
事前学習ガイド: この段階のコースは実際のプロジェクトによって推進され、オフライン データ ウェアハウス テクノロジを学習します。
データ オフライン データ ウェアハウス、エンタープライズ レベルのオンライン教育プロジェクトの実践 (Hive データ ウェアハウス プロジェクトの完全なプロセス)
このコースでは、グループ データ ウェアハウスを構築し、グループ データ センターを統合し、散在するビジネス データの保管と処理を一元化することを目的としています。需要調査、設計、バージョン管理、研究開発、テスト、立ち上げまで、プロジェクトの全プロセスをカバーし、膨大なユーザー行動データの発掘と分析、多次元データセットのカスタマイズ、さまざまなシーンのテーマで使用するためのデータマートの形成を行います。 。
第4段階のPBメモリコンピューティング
事前学習ガイド: Spark は、ホームページの最初の言語として Python を正式に採用しました。バージョン 3.2 の更新では、組み込みのバンドルされた Pandas、Spark コンテンツが強調表示されます。
1. Python入門から習得まで（19日間）
環境構築からPythonの基礎学習コース。判決文、次に基本的なデータ型、次に関数を学習して習得し、ファイル操作に慣れ、最初にオブジェクト指向プログラミングのアイデアを構築し、最後にケースを使って学生を Python プログラミングの宮殿に導きます。
Python チュートリアルのフルセット_Python の基礎ビデオ チュートリアル、基礎ゼロの初心者向けの Python の独習に必須のチュートリアル
2. ゼロからWebサイト構築まで進化したPythonプログラミング
このコースを完了すると、高度な Python 構文、マルチタスク プログラミング、およびネットワーク プログラミングをマスターできるようになります。
3.spark3.2 基礎から上級まで
Spark はビッグ データ システムの主力製品であり、大量のデータを処理できる高性能の分散メモリ反復コンピューティング フレームワークです。このコースはPython言語学習Spark3.2をベースに開発されており、初心者でもすぐにマスターできるよう、理論と実践の融合を中心に効率よく、早く、分かりやすく解説しています。経験豊富なエンジニアも何かを得ることができます。
Spark ビデオ チュートリアルのフル セット、基礎から熟練者までのビッグ データ Spark3.2、ネットワーク全体の Python 言語に基づく最初の Spark チュートリアル セット
4.ビッグデータHive+Sparkオフラインデータウェアハウス産業プロジェクトの実戦
ビッグ データ テクノロジ アーキテクチャを通じて、産業用モノのインターネット製造業界におけるデータの保存と分析、視覚化、およびパーソナライズされた推奨事項の問題を解決します。ワンストップ製造プロジェクトは主に、さまざまなビジネス指標のデータを保存する Hive データ ウェアハウス レイヤーに基づいており、データ分析には SparkSQL に基づいています。中核的なビジネスには、オペレーター、コールセンター、作業指示書、ガソリン スタンド、資材の倉庫が含まれます。
ネットワーク全体がビッグデータSparkオフラインデータウェアハウス産業プロジェクトの実戦を初めて公開し、Hive+Sparkがエンタープライズレベルのビッグデータプラットフォームを構築