私はあなたに質問をします：
あなたは何回もビッグデータの仕事をするために決定しなければならないのが、私は知らないので、どのように開始し、あきらめて？
一度インタビューがあまりにも多くのデータを仕事に行くのではなく、何の経験がないので、継続的に壁にぶつかりますか？
あなたは会社でよくやった、配置常に良いと速いタスク完了、しかし、2つの年、あなたの給料は10003であったが、指導者と何度も昇給、結果毎回のリーダーシップああ私が知っています。
あなたは仕事が、今あなたが唯一のキャリア変更を行うことができ、成長の50％以上は非常に困難であった支払いをしたい、ボトルネックが発生したことを知っていました。
ほとんどのオープンを知って、例えば、「どのようにビッグデータ入門として、最近、友人の周りのいくつかのプログラマはペースを維持されていない場合、それはリズムの任意の時点で半分ストリートをスローされます、スパーク、Hadoopのおよびその他の関連知識を学んでいます「」どのようにするJavaのWebプログラマー変換ビッグデータ「等も懸念の頻繁なトピックです。
マッキンゼーのレポートのメモ、ビッグデータ、人工知能、人材不足、需要の急増。私たちは、技術的な優位性を持っており、大規模なデータ業界も非常に短く、今ラインに最も適切な時間です。
とても暑いビッグデータが依存何ですか？
1.満期技術、拡張するためのスペースの使用
ビッグデータテクノロジー、最初は1980年に初めて言及したが、唯一の近年の急速な発展を取得します。数十年前と比較すると、ニューラルネットワークアルゴリズムのコンピューティングパワーは、大容量のデータを高速に処理するためのプロセッサは間違いなく重要な役割を果たした今伸ばしました。高性能プロセッサによって、機械学習やトレーニングモデルは、我々はPBレベルのデータは、このように非常に依存した画像、音声認識製品の急速な反復深研究のための基礎を敷設可能となり、短時間で完了、スペースがビッグデータアプリケーションでありますこれも技術系企業に関連する製品やサービスを生み出し、展開します。
2.データ資産の重要性、データマイニングは避けられないとなっています
現代の情報技術データの量が毎日指数関数的な成長を生成するように、企業はもはやマイニングやデータ値の利用の開発を避けることはできません。
新たなビジネスモデルの3技術的な誕生、起業家精神に固有の新たな機会
ビッグデータの産業チェーン、新モデルのポートフォリオの異なるセクションのための製品やサービスを提供するために、出産した、いずれかの今日のコンテンツサービスの見出しを作るために推薦アルゴリズムを使用して、または提供監視サービスベースのデータ統合TalkingDataを、または基礎アーキテクチャを提供アリをサポートしていますクラウド、ビッグデータは、産業チェーンのビジネスチャンスに内在ありませんでした見つけました。
4.市場の需要、ジョブは大きな空間に挑戦します
主流メディアの調査データ、全国のビッグデータの才能、唯一46万、次の3--5年間によると、ビッグデータの才能のギャップは150万に達するだろう。ポストの給与の範囲とジョブホッピング利益が予測された人気の2018年の国内科学技術機関の层の都市があります。ビッグデータの方向による人材、サービスの同じ長さの場合、給与、大規模なデータエンジニア、一般的に高いの希少性の高い程度は、治療にもバラ他のジョブより。
現在では、一般的なHadoopのビッグデータ技術者初任給も20K /月、はるかに高くなります少し経験を払って、データマイニング、機械学習、高い人事給与に関連した人工知能です。
（プルフックネットから上記データ照合）
普通のプログラマにとって、Hadoopのビッグデータでは、データマイニング関連の仕事は3つの理由から最良の選択は、次のとおりです。
1、下限しきい値は、基本的なプログラミングを習得することがあるでしょう。
2、他の開発ポジションに比べて10から20000000を支払うだけ25万最小の年俸。
3、Pythonは人工知能のプログラミング言語の分野の主流である、Pythonのビッグデータ技術は現在、シームレスAIフィールドに、将来へのより助長保持します。
すぐに開始する方法を学習し、それに堪能で？
あなたが本当に学習を開始すると常に非効率性につながるが、学習を継続する自信に影響を与え、開始する場所を知っている、とさえ現在の仕事には影響を与えません。
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実際には、最も重要なことは、あなたがマスターに集中するために必要なものの技術を知らないで、頻繁ので、学ぶための実践的なビデオレッスンのセットは非常に必要で従うことで、多くの時間を無駄に終わる、ピット学習を辞任しました。