转岗前景分析:人工智能、大数据开发是未来高薪的趋势?

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/   转岗原因分析   / 相信有不少人在从事某个行业一定时间之后都有过想要转岗的想法,或许是薪资达不到心理…

/   转岗原因分析   /

相信有不少人在从事某个行业一定时间之后都有过想要转岗的想法,或许是薪资达不到心理预期,或者是技术上遇到瓶颈等等等等。下面我们来梳理一下一个人工作一段时间后,为什么想要转岗的可能原因吧,从转岗前工作想转去的岗位两个角度我们来简单总结一下:

转岗前工作情况

  • 行业发展前景不佳,要么过于冷门,要么趋于饱和
  • 工作内容重复,枯燥,技能提升不明显
  • 薪水涨幅小
  • 目前工作与个人性格相悖,比如性格内向的人从事销售行业
  • 目前工作压力太大,想找一份轻松点的工作
  • 目前工作毫无挑战,没有意思
  • 接触到了自己更感兴趣的行业或者工作

想转去的岗位情况

  • 热门,行业发展有前景
  • 薪水待遇高
  • 新的岗位更能发挥个人的优势
  • 感兴趣
  • 新的岗位符合自己的职业规划预期,比如想找份轻松的,于是转岗公务员;

正在考虑转岗的小伙伴们,right?

/   转岗前的一些小建议   /

转岗绝不是一件轻松的事,关于转岗是真的出于“自我选择” ,还是 “迫于无奈” ,或者是 “一时冲动”?

转岗是否出于“自我选择”,可通过是否符合以下情况来自我检测一下:

  • 目前的工作表现不错,尽职尽责、努力上进,与同事和老板相处融洽;
  • 经过客观理性的分析和了解,十分明确自己需要做出新的职业规划的原因,这些原因包括行业前景等客观原因和自我剖析后性格、兴趣点等主观方面的原因;
  • 对想转去的岗位做了详细的调研,对新的职业发展有一定的了解和准备;

有的岗位像产品经理、数据分析等均是门槛不高,但想要学好却并不容易的职业,仅仅因为好入门就决定转岗,那就有点冲动了。

所以,像个人的职业选择这么重要的事,还是希望大家三思而后行哦。

/   转岗大数据的行业现状   /

大数据、数据挖掘、机器学习、人工智能,如今很多程序员对这些火热技术跃跃欲试,知乎上[深度学习如何入门?] [普通程序员如何向人工智能靠拢?] 等问题都有很高的关注度。

越来越多的技术候选人在跳槽时会思考,能否从事大数据相关岗位的工作。那么,为什么那么多人愿意投岗数据行业呢?下面跟大家一起来聊一聊转岗大数据目前的行业现状吧。

1)为什么那么多人愿意转型大数据行业?

大数据发展趋势

2019年-2021年,将成为未来20年间大数据及人工智能最佳的产业资本并购整合窗口期,就像2003年-2006年互联网产业整合的窗口期一样。

大数据与人工智能相互依托,在政策层面已经上升为国家战略,而且迅速进入全面启动实施阶段;技术层面,大数据技术已经基本成熟,并且推动人工智能技术以惊人的速度进步;产业层面,智能安防、自动驾驶、医疗影像等都在加速落地。

人才市场需求大

据美国劳工局预测,2022年美国市场将需要约85万大数据方面的专业技术人员;而国内数据统计《大数据人才报告》显示,预测未来3到5年人才缺口将达到150万之多。

职位薪酬水平普遍较高

据统计,在美国大数据分析师平均每年薪酬在17.5万美元左右;而国内一线互联网公司,大数据分析师的薪酬水平普遍比同一级别的其他职位高20-30%,这也成为国内转岗人员往大数据转型的很重要的理由之一。

高校加大对大数据相关专业的设立

目前,全世界有近170所大学开设了大数据相关专业。近些年,国内教育部也积极采取措施,加强对大数据人才的培养,开设新专业如“数据科学与大数据技术”等。

大军已经进入,全民开始行动了。2019年国内各大高校都将会开设大数据、人工智能专业,真正的竞争压力马上就会来了,已经加入大数据行业的同学很幸运,一定要抓住一切可以抓住机会,全身心的投入。

2)转岗大数据大多来自哪些职位?

从技术层面来说,编程语言(Java,python,R,Go语言 ,安卓/c++等其他开发岗…)对于大数据开发来讲只是一个工具而已。

java开发

大数据的各类框架如Hadoop,spark,storm,flink,各种中间件如flume,kafka,sqoop等等,这些框架以及工具大多数是用Java或基于JVM的Scala语言编写而成,所以目前转岗大数据最多的来自Java岗。

安卓/c++等其他开发岗

从安卓开发岗转型到大数据的人也不在少数,对开发岗转型的小伙伴来说,都是编程,只要有底子,付出努力,转岗大数据的前景依然很可观。

其实只要有点基础的程序员转型大数据,都有天然的进阶优势。

哪怕你没有学过任何一种编程语言零基础,也是可以学会的。

不管是初学者还是资深程序员,应该专注于<语言特性>,而不是纠结哪类语言,只有这样才能达到融会贯通,拿起任何语言基本上都会用,并写出高质量的代码来。

/   转岗大数据的途径   /

主要有以下几种方式:

1)企业内部转岗

通过企业内部途径进行转岗,这是实现转岗的最佳途径,方便快捷、成功率高。

2)借助有实力培训机构再就业

在平时没有利用业余时间朝这个方向进行积累的情况下,参加一个专业培训班短期进行集中充电,很有必要的。再次求职时择业就提高标准,多参加一些面试积累经验,找到一份大数据岗工作还是很容易的。当然,需要有决心和毅力,付出巨大的努力,这是无可厚非的哦!

3)书籍、视频日常积累

没有内部转岗的机会、又不愿花钱参加培训班,那就平时乖乖看书吧,至少大数据的一些基本框架、技术和工具的经典书籍得好好读一读,然后至少要有一套完整的大数据教学视频带着入门。

其次可以多关注关注目前行业的招聘信息,了解下需要符合哪些条件,学完一段时间就出去应聘下,既是给自己一个警醒,又能更精准的把握住面试所需。

/   大数据的职业发展   /

上文给大家提了几点转岗前需要考虑清楚的问题。

其中一项就是一定要对想转去的新岗位的行业前景、职业发展、职位特性甚至工作内容都要有一个基本的认知。

大数据总体可分为2大方向5大职业。

2大类分别为技术类业务类,其中,技术方向侧重于怎样处理好数据,业务方向侧重于怎样用好数据;

技术方向

技术类方向是大数据界的码农、程序员。

1)大数据平台研发路线

  • 职责:主要负责大数据技术的产品化,包括开源技术框架的研究、封装和开发
  • 入门:系统性了解大数据技术体系(spark、hadoop、hbase等技术),通读一遍各技术框架的技术文档,知道每项技术能够解决什么问题,其实现原理,优缺点等;能够调用各技术框架API进行功能封装
  • 进阶:能够优化开源框架性能及完善开源技术、作为开源社区的commiter
  • 发展:数据平台研发架构师、数据平台产品经理

2)大数据开发路线

  • 职责:也叫ETL工程师,主要负责使用大数据技术采集、处理、分析数据;
  • 入门:同数据平台研发工程师,并熟练使用SQL、存储过程;
  • 进阶:技术选型、技术架构设计、数据架构设计、平台性能调优
  • 发展:数据架构师、大数据DBA

3)大数据算法路线

  • 职责:俗称调参工程师,主要负责使用机器学习算法建模,处理业务需求,基于算法引擎封装算法工具。
  • 入门:python语言,sklearn、tensorflow等算法引擎,熟悉决策树、SVM、朴素贝叶斯、神经网络等各种算法原理和适用场景;
  • 进阶:业务建模、调参
  • 发展:数据科学家

4)大数据可视化路线

  • 职责:主要负责数据可视化应用开发
  • 入门:各种数据可视化图表适用场景、echarts框架、vue、BI工具
  • 进阶:数据应用可视化UIUE设计、大屏展现设计
  • 发展:数据艺术家

业务类

1)大数据分析路线

  • 岗位:主要负责结合业务问题,使用大数据分析、制作数据分析报告、规划数据应用
  • 入门:熟悉各种分析图表、数据分析工具、具备数据分析报告撰写能力等
  • 进阶:熟悉各种算法概念及使用场景、具备敏锐的业务思维、管理思维和应用规划能力
  • 发展:数据咨询师、数据产品经理
  • 对大数据以及人工智能概念都是模糊不清的,该按照什么线路去学习,学完往哪方面发展,想深入了解,想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群:458345782,有大量干货(零基础以及进阶的经典实战)分享给大家,并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课,给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系 。从java和linux入手,其后逐步的深入到HADOOP-hive-oozie-web-flume-python-hbase-kafka-scala-SPARK等相关知识一一分享!
大数据小光头

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