大数据学习108问!

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一、2018年就业形势分析 1、2018年大学毕业生人数及毕业生就业形势分析 据大数据统计,2018年全国普通…

一、2018年就业形势分析

1、2018年大学毕业生人数及毕业生就业形势分析

据大数据统计,2018年全国普通高校毕业生人数达820万人,再创历年新高!

2004年:全国普通高校毕业生人数280万人;

2005年:全国普通高校毕业生人数338万人;

2006年:全国普通高校毕业生人数413万人;

2007年:全国普通高校毕业生人数495万人;

2008年:全国普通高校毕业生人数559万人;

2009年:全国普通高校毕业生人数611万人;

2010年:全国普通高校毕业生人数631万人;

2011年:全国普通高校毕业生人数660万人;

2012年:全国普通高校毕业生人数680万人;

2013年:全国普通高校毕业生人数699万人;

2014年:全国普通高校毕业生人数727万人;

2015年:全国普通高校毕业生人数749万人;

2016年:全国普通高校毕业生人数756万人;

2017年:全国普通高校毕业生人数795万人;

2018年,全国普通高校毕业生人数820万人。

年年都迎“史上最难毕业季”,一年更比一年难……毕业生难找工作,企业苦于无人可用。童鞋们对于就业形势的压力依旧很大。

 2、2018年最好就业的学科专业

2018届互联网校招已经陆陆续续的开展了,通过对高薪岗位梳理发现,有20多家企业年薪突破了30W。其中包括谷歌中国、微软等知名互联网企业,他们给校招生开出的年薪水平均在30万以上,不过提供以上薪资水平的岗位也多为大数据工程师、算法工程师、研发工程师、软件工程师等技术性较强的岗位。作为典型的技术驱动型行业,大数据相关岗位的薪资水平、就业满意度都优于全国平均水平,同时该领域薪酬溢价明显,目前已逐渐成为整个互联网行业最多金的岗位。

看到这里,想到什么?

☆ 毕业就搞大数据?

☆ 突然很激动想转行?

☆ 打算买一摞子书, 苦练技能?

在做决定之前,先来看大看数据学习108问!

二、大数据学习108问

1、我们需要苦练哪些技术?

我们将大数据领域细分为数据分析、大数据开发、数据挖掘&机器学习以及云计算等四个具体的子类。

目前我国的大数据领域整体还是偏基础分析方面,这也就是为何数据分析与大数据开发的需求量巨大,而偏高级的挖掘与机器学习的子领域则需要进一步的发展,及早投入还是有比较大的前景的。而作为偏基础设施的云计算领域,虽然已经有火的苗头,但从目前看需求量并不是很大。

2、哪个城市搞大数据的需求多?

帝都不愧是帝都,占据了全国36.5%的需求量,在大数据领域,北京大数据的技术氛围是其他城市短时间内无法匹敌的,所以如果真的想投入这一行当,建议还是考虑去帝都喝几年浑水,妥妥的有帮助。

值得注意的是杭州这个城市,在大阿里的带动下,在IT方面,其高新技术的需求量也很大,已经一举超越了北上广深中的大广州,跃居第四,潜力无穷。

3、我刚毕业,公司要我吗?

经验不限的已经占据了近一半的需求,在剩余的需求中,1-3年的大数据中低级工程师的需求比较高,3-5年的大数据中高级工程师需求次之,对于5-10的“专家”依然还是有需求的。

整体来说,大数据这个方向,平均经验不会超过2年,普遍在1.5左右,能够有3-5年的真实技术背景,就是半个“专家”了,能够有七八年,那绝对是元老级人物了。

所以,整体来看,大数据整个领域在IT界,算是一个年轻领域,所以还不在坑里的盆友,赶紧到坑里来,再不来,1-3年的就成专家了,而到时经验不限估计就成绝响了。不过,入坑后要赶紧提高自己,否则,等其他没经验的娃娃成长起来,而你还在原地踏步,很有被out的风险啊。

4、都什么样的企业需要大数据猿?

大数据并不是什么高大上的技术,从0-100人的微型企业,到1W人以上的巨无霸级的公司,都在需求大数据猿。

并且整体分布并没有呈现一边倒的趋势,分布比较平均,各个规模阶段的企业公司都在需求大数据领域的人才。

由此可见,大数据已然成为一个企业的标配技术。

5、大数据只在新兴行业火吗?

大数据确实是在互联网行业中率先火爆起来的,但我们依然不能忽视传统IT领域对新兴技术的敏感。

除了互联网/电子商务行业,传统的诸如计算机服务/软件、金融/基金/证券/投资、通讯行业以及其他专业服务领域等,都在热火朝天的搞大数据。

不过,虽然其他传统行业也在搞大数据,但整体进度上比互联网慢不少。

所以如果你真的想练就大数据的“本领”,建议还是优先选择互联网或者电子商务行业,等学有所得,再去支援其他传统IT行业的“大数据西部建设”。

6、大数据哪个技术方向钱最多?

数据分析方向以及大数据开发方向的人才需求最多,但当我们深入向“钱”看的时候会发现,就平均薪酬来说,数据分析方向的的薪酬大大低于大数据开发人猿的。而挖掘与机器学习方向,是巅峰的存在。

数据挖掘&机器学习这个细分领域,确实需要门槛,其平均经验需求最高,达到2.18年,而数据分析的门槛相对较低,只有1.6年,基本入行一年多就能达标了。所以,贵有贵的道理,不止是年份,技术需求也比较高。

已入坑大数据开发分析的少年们,可以考虑往更高层次的数据挖掘&机器学习细分领域发展,占据技术高地,立于不败之地。

102问,未完待续!您想了解大数据领域的哪些相关问题,也欢迎给我们留言。

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关于作者: 苦命的程序员

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