가을 학교 모집이 끝났다으로, 온라인 채용의 모든 종류는 데이터를 분산 된, 빅 데이터 산업 엔지니어는 "슈퍼 높은 급여, 키가 큰,"동의어가 될 나라를 이끌 11,600위안의 월급을 평균. 용량이 큰 데이터를 연구하는 경우 관련 전문 후 축하합니다, 당신은 빅 데이터로 전환 할 경우 개발 기회가 와서 너무 늦게되지 않습니다. 이 문서는 현재 분석, 빅 데이터 걱정없이 미래 모집 취업 사이트에서 70,000 개 이상의 일자리 수집 정보를 사용하여 빅 데이터 섹시한 고용과 개발 방향과 기술 대용량 데이터 흰색 직장했다 전환하려면 도움말 학생 및 관련 전문가, 요구 자신의 경력 목표 및 개발의 방향은 삶의 절정에 높은 지불의 꿈을 달성하기 위해 "좋아하는"빅 데이터 작업의 시대가되었다합니다!
데이터 설명 :
밝은 미래 한, 빅 데이터 산업
데이터 소스 : 바이 지수는
, "뉴욕 타임즈"2012 년에 한 번 열 쓴했다 "빅 데이터는"시간이 상업, 경제 등의 분야에서, 결정은 점점 데이터와 분석보다는 기반으로 이루어집니다, 온을 경험과 직관에 따라. 최근 몇 년 동안 인터넷과 정보 산업의 발전과 함께, 데이터의 양이 확장을 가속화하고, 점점 더 많은 사람들이 기업을위한 데이터의 중요성을 알고 있습니다. 의 검색 인기에서 볼 수있는 Baidu 검색 주파수에서 그림과 같이 "빅 데이터"2012 년 빠르게 성장하기 시작, 국가는 여전히 확산 우려가 계속하는 2017 발발 년 후 경험했다.
출처 : 산업, 상업 연구소
의 급속한 발전과 인공 지능 국립 데이터 전략, 클라우드 서비스, 네트워킹 및 기타 산업의 구현은, 중국의 대규모 데이터 산업은 해마다 증가 보여주는 2021 년 800 억 달러에 도달 할 것으로 예상된다 위안. 동시에, 것들과 다른 큰 활력 대형 데이터 유형의 관점에서 데이터 유형의 점유율은 새로운 개발 기회를 가져 큰 기업의 데이터를 크게 성장할 것입니다.
산업의 급속한 발전은 자격을 갖춘 직원에 대한 거대한 수요를 의미한다. 출시 된 청화 대학 공동 작업장 사회적 플랫폼 링크드 인 (LinkedIn에)에 따르면 "중국 경제의 디지털 변환을 : 재능과 고용 '보고서 쇼 2018에서 2025 년 150 만까지의 우리 나라의 인재 격차 대용량 데이터 필드가 200 만에이를 것으로 . 인재에 대한 수요를 충족시키기 위해 국내 주요 대학들은 대량의 데이터를 과학적 데이터와 전문 기술을 설정하기 시작했다있는 미래에 좋은는 빅 데이터 분야의 발판 및이 방법을 인재 시장의 큰 파도 빅 데이터 전문가의 유입,이된다는 것을 의미합니다 그것을 개발?
둘째, 대규모 데이터 분석 작업
때문에 관련 분야에서 빅 데이터와 기술의 많은, 작업은 데이터 분석가, 데이터 아키텍트 큰, 빅 데이터 개발 엔지니어 등 모든 작업 현장에서의 다양한, 얻을 것이다 "빅 데이터"의 다양한 검색 등등. 이제 우리는 도움 사람들이 깊이있는 분석과 해석은 자신의 발전을위한 자신의 위치와 경력 목표를 발견 할 것입니다.
첫째, 다른 지역에서의 빅 데이터 산업의 수준이 다른 단계에 있기 때문에, 촬영 작업 데이터의 요구 사항과 급여와 다른 유형의 위치에 대한 표준은 균일하지 필수 차이도 존재 할 수있다. 독자에게 조언 교훈을 제공하기 위해이 문서가 업계 빅 데이터, 풍부한 인재의 도시를 선도하는 더 초점을 맞출 계획, 도시의 비즈니스가 상대적으로 성숙하고 더 대표, 표준화 개발 된 빅 데이터 인재 등의 정보를 필요로하고 그 독자 더 유익 작업 참조 분석합니다.
출처 : "빅 데이터에 대한 2019 중국 산업 발전 백서,"
대용량 데이터 산업 생태계 CCID 컨설팅의 공동 제휴에 따라 데이터 전국 재능 첫 선 도시에 초점을 맞추고 있음을 보여준다 "빅 데이터에 2019 중국 산업 발전 백서"를 완료. 베이징, 상하이, 심천, 항주, 광저우는 정보 기술의 선두 주자,이 도시는, 설립 및 신흥 기업 유니콘있는 미국 그룹, 기장 및 다른 인터넷 기업이 5 개 도시에 모여있는 방울 알리, 바이두, 텐센트의 개발이다 큰 산업 토양 데이터의 개발, 수집 및 빅 데이터 재능의 큰 숫자를 육성,이 다섯 개 도시 경제 발전, 좋은 기업 보수, 대기업 및 높은 데이터 통합의 높은 수준, 개인 성장을위한 조건의 전체 범위를 제공하면서 유치하고 유지하기 위해 고위 인사의 라이브 많은뿐만 아니라 졸업생과 관련된 대규모 데이터 전국적으로 대용량 데이터. 2018 년 말까지, 만 약 200 명 전국 핵심 인사 데이터는 이러한 5 개 도시의 빅 데이터 인재 합계를 차지하면 데이터가 많은 인재가 첫 번째에 쉴론에 속하는, 47.5 %에 달했다.
또한, 우리는 또한 검색 결과는 "빅 데이터"에 대한 관련성을 많이 포함하는 것이 발견이 크거나 이름이 아니라 모호한 위치하지 않습니다. 같은 데이터 분석 작업 국장, 수요,하지만 작업 요구 사항의 관점에서 데이터 처리의 많은 및 분석, 그리고 큰 기술적 요구 사항과 관련된 데이터를 포함하지 않지만. 또 다른 비서, 컨설팅, 디자인, 특정 프로세스를 논의하지 않는이 기사를 삭제 처리하는 등 다음이다.
1, 빅 데이터 시대가 가장 인기를 누구? 가장 높은 지불은 누구입니까?
시스템을 원하는 빅 데이터를 배우고 , 당신은 빅 데이터 교환 기술에 가입하실 수 있습니다 것은 Junyang 놨는데 배울 : (522) 189 (307) , 추가에 오신 것을 환영합니다
보기의 수요 지점에서 첫 번째, 빅 데이터 개발 엔지니어는 모두, 데이터 분석가 다음, 의심 할 여지없이 가장 인기있는 글입니다 수요가 전체 수요의 절반 이상 복용, 각각 28.7 %와 25.8 %를 차지했다. 셋째 자리에서, 알고리즘 엔지니어, 총 8.9 %의 수요는 제품 관리 하였다. 아키텍처, 데이터베이스 개발, 운영, 유지 보수 및 데이터 마이닝 엔지니어 유사한 수요는 4 % 아래로 상대적으로 낮았다. 최소 요구 사항은 전체 수요의 1 %를 차지, 데이터베이스 관리자입니다.
급여 데이터는 일반적으로 범위 형태 (예 : 1.3-2.5 완 / 월) 출시에이 계산 때문에 보수를 반영하기 위해 주어진 각 작업에 대한 최저 임금과 최대 급여의 평균. 결과로부터, 엔지니어, 데이터 아키텍트의 알고리즘 급여가 가장 높은 평균 월급 각각 21-35k, 23-34k,하지만 같은 급여 알고리즘 엔지니어 범위에서도 밀접하게 직장 생활과 관련이있을 수 있습니다 더 큰, 데이터 분석 부문에서 두 번째로 큰하지만, 최저 임금 범위하지만, 평균 최저 월급 12K에 대한 수요가 있지만, 반대로는, 개발 엔지니어 급여 수준에 대한 큰 수요가 매우 인상적이며, 22K에 14K 사이의 월급.
2, 좋은 개발은 절대 원칙은
데이터가 이러한 요구 및 치료를 읽을 생각, 당신은 위치의 마음을 가지고있다. 그러나 그것의 가능한 미래의 개발은 장기적인 발전에 적합한 방법인가? 뿐만 아니라 나는 변환 하드웨어 조건의 종류를 갖고 싶어? 그의 경력은 단거리 경주가 아니라 마라톤, 당신은 홍보 및 임금 인상을 달성하고자, 백만의 꿈 올해는 우리가 더 많은 동기 부여하기 위해 계획과 목표를 가지고 있어야합니다, 방향성 배우고 이득 경험과 자원, 자신이 빅 데이터 산업의 빠른 성장하자. 이를 바탕으로, 고온 작업의 개발 전망의 관점에서 다음과 같은 급여와 작업 요구 사항은 일자리를 제공하는 동시에 희망, 깊이있는 분석을 수행하고, 장기적인 진로 계획에 대한 몇 가지 생각을 독자로 이어질 수 있습니다.
첫째, 핵심 기술 개발의 다른 방향으로 작업이 서로 다른 요구와 입장을 가지고 철저하게 질문을하고 그렇게하기 전에, 대중의 요구에 따라 작업을 분류 할 필요가있다. 이 논문은 주로 비즈니스 방향 데이터 분석에 기인 할 수있는 이러한 고온 작업의 발견을 요약 데이터 마이닝, 개발 / R & D 및 운영과 고용 방향으로 네 가지 종류의 유지 보수뿐만 아니라 기술적 인 유형으로.
수요 논문 대 선임
회사는 다른 자격 같은 작업에 대한 요구 사항, 일부 작업 및 개발하지 여지가있다. 따라서, 장기적인 관점에서의 전환은 승진을 할 계획입니다. 이를 바탕으로, 우리는 각 작업의 다른 자격의 인재에 대한 기업의 수요를 분석하기 시작하고, 작업의 특성 중 일부를 요약 한 것입니다.
빅 데이터 아키텍트, 제품 관리자, 빅 데이터 플랫폼 개발 엔지니어 : 하이 엔드 포스트
이러한 유형의 작업에 대한 방향은 장기적인 개발이나 홍보 고려할 수는 그 큰 산업 데이터 고위 위치이다, 더 높은 경험이 필요합니다 . 그림 열에서 볼 수 있듯이, 주로 일자리가 3의 대부분의 필요에 초점을 맞추고 - 인력의 경험 4 년, 건축가 경험 5--7 년에 집중하고, 61.3 %를 차지하지만 대한 1--2 년 작업이 가장 가치있는 업무 경험임을 보여주는 근무 경험 구직자, 수요의 2 %. 빅 데이터 플랫폼 제품 관리 및 수요 개발 엔지니어는 3 년 이상에 집중되어있다.
: 친화적 인 위치 얻기 데이터 분석가, 데이터베이스 관리자, 데이터베이스 운영 및 유지 보수 엔지니어 및 개발 엔지니어
인재 짧은 경력에 대한 수요 증가, 당신은 빅 데이터가 고려 될 수 원하는 새로운 직업이나 경력을 변화 방향 시작 작업의 유형을. 최소한의 작업 경험이 요구 사항은 데이터 분석은, 작업의 거의 50 % 요구는 1--2 년의 경력이 필요합니다. 낮은 진입 장벽,하지만 작업의 지속적인 개발은 상대적으로 낮지 만, 고위 데이터 분석 요구에 대한 사업의 낮은 수준의 가장 경쟁이 클 수 있도록. 관점에서 위의 비즈니스 유형의 제품 라인 매니저에 속할 수 있습니다 장기적인 관점의 개발을 고려한다.
또한, 필요한 경험의 임계 값에 대한 데이터베이스 관리자, 데이터베이스 개발, 운영 및 유지 보수 엔지니어는 수요의 10 % 이상은 이상 3 % 만 1--2 년의 경력을 요구, 경험의 일년을 필요로 상대적으로 낮다. 재능은 또한 수요의 약 25 %를 가지고위한 그러나 데이터 분석과 관련하여 세 가지 주요 항목 작업 친화적 인 수요는 특히 고위 데이터베이스 관리자의 경험의 3--4 년에 집중되어, 그것은라고 할 수있는 고용 라인 수직 개발은 매우 높다.
유료 기사를 상승
수 업 그래서, 만약 같은 경로에서 지속적인 개발, 임금? 이것은 또한 우리가 계획을 고려할 것입니다 경력을 수행 할 때,의 급여 증가에 대한 자세한 분석을 할 수 있도록하는 것이 중요한 요소이다 (이하 총칭 1, 초급 2 년 경험, 중간에 3--4 년으로, 상급 클래스의 5--7 년) .
데이터 마이닝 방향 :
우선, 건축가뿐만 아니라 다른 위치보다 항상 더 빠른 작업 급여, 급여 증가하고 광산 데이터의 방향에서 가장 높은 엔트리 레벨의 위치, 작업은 모든 위치 4,000 위안 치료의 평균 임금,보다 두 번째 해 높을 것이다 급여의 동일한 수준이 가장 큰 증가. 주니어 엔지니어 알고리즘의 평균 월급만큼 경력 1 년이 가까이 또는 더 많은 3 ~ 4 년에 대한 다른 게시물보다 더 얻을 것으로 예상되는 한, 1만8천4백10위안에 도달, 더 높은 반면 후 특히, 주니어 엔지니어의 수는 1만4천3백6위안까지의 평균 월급을 파고 급여. 이것은 의심 할 여지없이 재능의 부족에게이 지역에서 가장 높은 데이터 마이닝 방향을 설명합니다.
데이터 분석의 방향 :
제품 관리자가 다음으로 가장 높은 연봉의 직업이다, 차 수준은 $ 14,000 평균 월급을받을 수 있습니다. 그러나 다른 위치, 속도가 느린 임금 상승률, 작업의 두 번째 해에 단지 $ 15,000 평균 월급의 제품 매니저에 비교했다. 경험은 상당한 임금 인상이있을 것이다 경우에만 고위 레벨, 2,200 만 인상에 도달 한 후, 21,000 / 월 $까지의 평균, 3-4 도달했다. 반면에 속해 같은 분석 데이터 분석 방향, 차에 대한 자신의 낮은 연봉에도 불구하고 평균 월 소득은 $ 10,000이지만, 연공 서열 임금 성장은보다 안정적 3,000 위안 중간 평균 임금 초급 및 수석 빠른로 데이터 작은 경쟁에 대한 큰 수요가 있지만 분석가하지만 26,000위안까지의 평균 월급. 그러나 다른 기업에 의한,가 호출 될 때 참고 것으로, 수석 애널리스트는 위 임금이는 중간, 처음에 비해 더 많은 기술 기반의 찬성 바이어스 할 수있다, 접근, 데이터 마이닝에 편중 될 수 있습니다.
개발 / R & D 방향 :
- 기타 운영 및 유지 보수 위치 경험 7 년 클래스 데이터 아키텍트의 개발 작업은 엔트리 레벨의 위치에서 더 높은 5보다 23,475위안까지의 평균 월급, 2 년 경험을 가진, 가장 인상적인을 지불합니다. 그러나 작업 경력 1의 값 - 경험의 재능을 2 년간 낮은 수요, 경험의 거의 1 년 구직자를 허용하지 않습니다. 천천히 그리고 높은 연봉에도 불구하고, 건축가 급여 성장.
빅 데이터 플랫폼 개발 엔지니어 급여 수준과 성장은 데이터베이스 개발 엔지니어보다 약간 더 나은이지만, 둘 다 매우 가까운, 엔트리 레벨의 위치는 중간 평균 임금 인상 초급에서 11,000-14,000 사이에 1,500-17,000 위안을 지불, 평균 수석 게시물은 언급 5000-6000 달러를 지불해야합니다.
운영 및 유지 보수 관리 방향 :
운영 및 유지 보수 엔지니어, 데이터베이스 관리자는 연봉은 $ 10,000 미만의 평균 엔트리 레벨 급여, 가장 낮은 것입니다. 그러나, 운영 및 유지 보수 엔지니어 두 번째 해에 한 달은 더 실질적인 임금 인상, 13,642위안을위한 중수 수입 후 43 % 급여 증가의 증가뿐만 아니라 더 실질적인있을 것입니다. 두 직업 자격의 증가와 동시에, 중간 및 고위 수준이 비슷하거나 개발 엔지니어의 수준보다 약간 낮을 것입니다.
3, 당신은이 약속 위치가 표시
당신은 이미 자신의 목표 위치 나 방향의 예비 계획을 가지고, 위의 분석에서 본 생각합니다. 다음으로, 우리는 무엇을 "하드웨어"요구 사항의 경력 목표를 달성하기 위해, 두 가지 측면을 분석하는 학술 및 기술 능력에서 갔다.
학술 기사 - 싸움 졸업장이나 경험 싸움을?
언제 몇 년 후 나의 학문적 경력 목표를 지원할 수 있는지 여부를 작업이 보통 학력 비즈니스 매우 멋진입니까? 당신은 대체 또는 업무 경험을 통해 부적절한 교육을 보완 할 수 있습니까? 다음으로,의 필요한 네 개의 일자리의 업무 경험의 범주와 자격 사이의 관계를 분석하여 다음 사항을 취소 할 수 있습니다.
첫째, 경험의 중요성을 보여주는 크게 줄일 대학 및 환경 설정 아래 자격의 증가, 기업과 데이터 분석의 방향은 졸업장을 대체하기는 어렵다. 특정 데이터 분석에서, 5 % 차 수요의 40 %에서 그렇게하지만 좋은 항목을 감소하지만 대학 졸업장이 필요하다이 방향으로 개발하려는. 그러나 두 위치는 주로 학사 학위, 95 % 이상의 요구를 충족 할 수있는 백그라운드 작업의 학사를 선호합니다. 상기 마스터 데이터 분석가와 작업 할 경우 상대적으로 높은 기본 설정에 대해,하지만 3 % -4 %, 전술 한 바와 같이하지만, 제품 관리자, 교육 배경이 절대적으로 충분하다 위.
최고의 있지만, 또한 가장 높은 학문적 요구 사항, 차트, 연봉 데이터 마이닝 방향에서 보이지 않습니다. 첫 번째는 석사 학위 또는 환경 설정이 강하다 위의 두 게시물 및 항목에 높은 장벽을 쉽게 볼 수 있습니다. 포스트 수를 수요 요구 사항 박사 학위, 석사 학위 이상 거의 20 %의 12 %를 파고 업무 경험 만 일년. 관련 업무 경험이 교체를 통해 그러나 높은 수준의 (다양 화)를 요구 장기 개발이 가능하다. 그래서를 고등 교육을 가치되지 쉽게 마스터 또는 박사 학위 수요 감소에 대한 자격의 증가, 기업과 그를 볼 수 있습니다.
한편, 알고리즘 엔지니어는 기본 작업 요구 사항보다 3 %가 석사 학위를 요구하고있다. 업무 경험의 증가에 있지만, 사업은 여전히 이상 25 % 이상, 고등 교육에 대한 선호를 약화시키는 경향이있다. 개발의 방향을 설계하기 위해 눈에 보이는 알고리즘은 석사 학위 바람직하다했다.
세 가지 주요 위치의 빅 데이터 발전 방향 학술 요구 사항 덜 엄격한, 학부 배경은 주 수요이다. 석사 학위를 요구할 수있다 주니어 건축가,하지만 작업의 주요 수요는 경험 5--7 년에 집중되어있다, 석사 학위는 1 %를 필요로한다. 데이터베이스 및 고등 교육 및 수요 증가와 감소 아래 데이터 플랫폼 개발 엔지니어,하지만 자격하지만, 선배와 후배 수준, 개발 / R & D 방향 게시물에서 관련 경험에 따라서 더 강조 사이에 약간의 차이 만 엔트리 레벨 임계 값 등의 자격, 장기 개발에 미치는 영향은 크지 않다.
비교, 학문적 요구 사항에 가장 자유로운, 대부분의 엔트리 레벨 작업의 상대적인 방향에 대한 운영 및 유지 보수 작업은 기본 데이터베이스 관리자의 절반은 대학 교육, 차 운영 및 유지 보수 엔지니어, 거의 절반의 이러한 요구를 필요로보다 더, 학문적 요구 사항을 엽니 다. 장기 개발 관점에서 볼 때, 이러한 배경의 요구에 대한 전 후보자는 감소되었지만, 대학 학위를 필요로하지 않는 고위직 분기보다 여전히 더있다. 후자의 46 % 내지 17 %,이 방향에서 쉽게 볼 항목으로 큰 감속비이지만, 운영 및 유지 보수 기술자의 장기적 발전 될 경우 더 자격을 선택.
스킬 - 데이터 분석 및 클래스를 마이닝 데이터
먼저, 전체에, 파이썬은 SQL 데이터베이스의 주요 도구이며, R 언어 다음에 데이터 분석 및 데이터 마이닝 클래스의 위치를 가장 많이 사용되는 분석 도구이다.
특히, 비즈니스 분석 및 제품 관리자 위치의 네 부분 유형에 언급 컴퓨터 기술의 주파수를 낮 춥니 다. 제품 관리자의 경우, 대부분의 기반 Visio를 XMind 및 MindManager도에 대한 흐름도 / 마음 매핑 도구 다음 인터랙티브 디자인 소프트웨어 Axure의 사용이다 사용, 수요의 5 %에 추가로 PPT 및 SQL 기술을 언급했다. 데이터 분석 기술 요구 사항은 Excel 및 R, SAS, SPSS 및 시각화 도구 극적 장면을 사용하는 작업 요구 사항의 작은 부분 다음에 분석 도구, 특히 파이썬의 다양한에 초점을 맞 춥니 다.
데이터 마이닝 엔지니어가 더 프로그래밍 기술이 필요, 파이썬 / R / 자바 / 스칼라하고있을 필요는 SQL / 하이브에 능숙 하둡 / 엔지니어링 경험의 불꽃은 필수입니다 필요합니다. 대략 동일한 알고리즘 엔지니어와 여러 엔지니어들은 기본적인 프로그래밍 자바와 좀 더 C ++에 대한 수요뿐만 아니라, 기술 시스템을 팠다.
스킬 - 빅 데이터 개발과 운영 및 유지 보수 클래스
첫째, 핵심 기술 및 작업의 작업 요구 사항과 중복 방향의 큰 정도의 유지 보수의 개발, SQL / MySQL은 필수적인 기술이며, 리눅스 운영 체제의 사용 능력도 중요하지만 서로 다른 초점 위치는 각 도구를 사용하여.
하둡, 스파크 플랫폼과 봄, 하이브, HBase를 주로 기본 설정에 대해 자바, 파이썬을 사용하여 높은 개발 언어의 다른 도구에 대한 개발 엔지니어와 건축가 요구 사항은 차이가 개발 엔지니어가 기준 속도 레디 스 데이터베이스를 비교하고, 높지 않다 높은 카프카 기준율 위해 시스템 설계자의 동작이 상대적으로 높다. DBA와 데이터베이스 개발 위치는 빅 데이터 플랫폼과 다양한 구성 요소에 대한 참조 속도를 낮추고, 기술 요구 사항은 상대적으로 익숙한 MySQL은 / 오라클 데이터베이스, 리눅스 운영 체제에 집중하고, 쉘 프로그래밍된다. 당신이 다른 경로로 전환 할 경우, 우리는 하둡 플랫폼에 관련된 실무 경험을 추가해야합니다. 중간 위치에서 조작 및 유지 보수 엔지니어,보다 포괄적 인 기술 요구 사항, 다른 방향으로의 전환이 상대적으로 쉽다 그래서 만약 기술 수준.
요약
위의 분석을 요약하려면, 데이터 분석가가 약한, 대기업의 재능을 부분 데이터 항목 유형 작업을 프로그래밍에 더 적합하고, 자신의 수요의 기업, 구직자는 여러 파이썬, 엑셀 등 R, 분석을 추가하는 것이 적절해야 이 도구를 사용하여 경험한다. 당신은 최고의 제품 관리자 방향을 개발하고자하는 경우 장기적으로 상호 작용 디자인과 이력서의 도구를 설명하는 흐름도 응용 프로그램을 반영, 당신은 데이터 마이닝 방향 싶은 경우에, 기본 희망이 수집 데이터를 저장 및 도구를 계산하는 것은 기술적 용량을 확장 할 수 .
데이터 마이닝 엔지니어 더 적합 도메인 전문 지식을 얻기, 우리는 석사 학위 기술 인력이있다. 학력의 부족, 그것은 필요한 관련 업무 경험을 축적뿐만 아니라 자격의 부족을 만들 수 있습니다. 당신은 알고리즘 개발, 또한 알고리즘 엔지니어는 강력한 이론적 용량과 탐구 정신을 필요로 반영하면서 더 단단한 낮은 수준의 프로그래밍 능력, 높은 학문적 요구 사항에 대한 필요성을 설계 할 경우보기의 장기 포인트는 엔지니어의 수를 발굴.
기존의 자바 개발 경험과 기술 인력이 큰 목표 위치 데이터를 전환하는 개발 엔지니어가 더 적합하고, 작업이 현재 큰 수요가있다. 기술과 자격이 만들어 너무 많이하지 않습니다에 장기 개발, 건축가에 개발 될 수있는 업무 경험의 주요 필요가있다. 이 고객은 설계 구조, 리더십과 커뮤니케이션 능력을 행사하기 위해, 다른 연락처 그룹, 아키텍처와 기술을 시도 할 수 있습니다, 당신은 컨설팅 업계의 많은 다양성 문제와 팀, 전체 이득 경험 연락을 시작할 수 있습니다. 운영 및 유지 보수 인력 및 데이터베이스도 개발을 할 전송할 수 있습니다, 기술적 측면은 하둡 플랫폼의 지식을 다음 Java 프로그래밍 기술을 추가 할 필요가, 바람직하게는 학사 학위를 가지고있다.
속담에도 있듯이, 우리는 스타일을 따라 군중을 따르지 것을, 인기 있지만, 빅 데이터 산업 "남자가 잘못된 줄에 두려워"하지만, 첫 번째는 개인의 능력과 결합, 기업 발전과 일자리 수요 경로의 높은 관점을 볼 수 좋은 직업 계획. 자체 축적 경험을 위해 대상 학교 또는 직업, 자신의 게시물에 가장 적합한을 찾아 멀리, 빅 데이터의 시대에 높은 가고, 장기 발전에 도움이!
