大数据开发和数据分析哪个前景更好哪个薪资高

如题所述

近几年,大数据不可谓不火,尤其是2017年,发展大数据产业被写入政府工作报告中,大数据开始不只是出现在企业的战略中,也开始出现在政府的规划之内,可以说是互联网世界的宠儿。
据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万,越来越多人加入到大数据培训,都希望在大数据培训机构中学习最前沿的知识,找一份不错的工作。
大数据产业的背景
据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示,研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大,而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明,数据分析人才的供给指数最低,仅为0.05,属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快,平均跳槽速度为19.8个月。
根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计,未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万,而在BAT企业招聘的职位里,60%以上都在招大数据人才。
大数据就业方向
大数据毕业之后的主要从事工作举例如下:
1.大数据开发工程师
基础大数据服务平台,大中型的商业应用包括我们常说的企业级应用(主要指复杂的大企业的软件系统)、各种类型的网站等。负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序。
2.大数据分析师
负责数据挖掘工作,运用Hive、Hbase等技术,专门对从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。以及通过使用新型数据可视化工具如Spotifre,Qlikview和Tableau,对数据进行数据可视化和数据呈现。
等等
大数据就业的钱景(薪酬)
大数据开发工程师
北京大数据开发平均工资: 30230/月。
数据分析师
北京数据分析平均工资: 10630/月,取自 15526 份样本,较 2016 年,增长 9.4%。
Hadoop开发工程师
北京hadoop平均工资: 20130/月,取自 1734 份样本。
数据挖掘工程师
北京数据挖掘平均工资: 21740/月,取自 3449 份样本,较 2016 年,增长 20.3%。
算法工程师
北京算法工程师平均工资: 22640/月,取自 10176 份样本。
目前,大数据人才数量较少,但是在数据驱动的未来,大数据人才市场势必会越来越大,而现在仅仅是大数据起步的初级阶段,现在入行正是恰逢其时。
温馨提示:答案为网友推荐,仅供参考
第1个回答  2022-09-21
数据行业发展势头正猛,大数据人才必将成为市场紧缺型人才,发展前景好,薪资水平也水涨船高。大数据行业是目前平均收入最高的行业,其从业人员平均年薪已逾十万元,有经验的大数据工程师平均年薪一般在12万元以上。因为大数据人才稀缺,大数据人才需要一定的技术性,然而高校培养出来的人才和企业所需的人才严重不符,导致大数据人才奇缺。

因此一个熟练的大数据技术工程师,特别受用人单位的重视。所以职位高也就是一件正常的事情。大数据开发类的岗位对于code能力、工程能力有一定要求,这意味着你需要有一定的编程能力,有一定的语言能力,然后就是解决问题的能力,因为大数据开发会涉及到大量的开源的东西,而开源的东西坑比较多,所以需要你能够快速的定位问题解决问题,如果是零基础,适合有一定的开发基础,然后对于新东西能够快速掌握。千锋教育拥有多年IT培训服务经验,采用全程面授高品质、高体验培养模式,合作企业达20000余家,覆盖全国一线二线城市大中小型公司,成功帮助20000余名人才实现就业。官网客服西线大数据培训
2017-08-26·TA获得超过3275个赞知道小有建树答主回答量:采纳率:0%帮助的人:106万我也去答题访问个人页近几年,大数据不可谓不火,尤其是2017年,发展大数据产业被写入政府工作报告中,大数据开始不只是出现在企业的战略中,也开始出现在政府的规划之内,可以说是互联网世界的宠儿。
据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万,越来越多人加入到大数据培训,都希望在大数据培训机构中学习最前沿的知识,找一份不错的工作。
大数据产业的背景
据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示,研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大,而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明,数据分析人才的供给指数最低,仅为0.05,属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快,平均跳槽速度为19.8个月。
根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计,未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万,而在BAT企业招聘的职位里,60%以上都在招大数据人才。
大数据就业方向
大数据毕业之后的主要从事工作举例如下:
1.大数据开发工程师
基础大数据服务平台,大中型的商业应用包括我们常说的企业级应用(主要指复杂的大企业的软件系统)、各种类型的网站等。负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序。
2.大数据分析师
负责数据挖掘工作,运用Hive、Hbase等技术,专门对从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。以及通过使用新型数据可视化工具如Spotifre,Qlikview和Tableau,对数据进行数据可视化和数据呈现。
等等
大数据就业的钱景(薪酬)
大数据开发工程师
北京大数据开发平均工资: 30230/月。
数据分析师
北京数据分析平均工资: 10630/月,取自 15526 份样本,较 2016 年,增长 9.4%。
Hadoop开发工程师
北京hadoop平均工资: 20130/月,取自 1734 份样本。
数据挖掘工程师
北京数据挖掘平均工资: 21740/月,取自 3449 份样本,较 2016 年,增长 20.3%。
算法工程师
北京算法工程师平均工资: 22640/月,取自 10176 份样本。
目前,大数据人才数量较少,但是在数据驱动的未来,大数据人才市场势必会越来越大,而现在仅仅是大数据起步的初级阶段,现在入行正是恰逢其时。已赞过已踩过<你对这个回答的评价是?评论收起达内培训机构
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大数据就业两大方向:

1、大数据开发工程师

数据工程师建设和优化系统。更多的是朝着软件开发能力上学习和提升。

2、大数据分析师

一般工作包括数据清洗,执行分析和数据可视化。核心职责是帮助其他人追踪进展,和优化目标。

大数据工程师主要工作在后端。持续的提升数据管道来保证数据的精确和可获取,好的工程师会为组织节省很多的时间和精力。

大数据分析师一般用数据工程师提供的现成的接口来抽取新的数据,然后取发现数据中的趋势,同时也要分析异常情况。

数据分析师中的数据挖掘技术方向,门槛较高,需要扎实的算法能力和代码能力,同时薪资待遇也更好。

第2个回答  2022-09-21
数据行业发展势头正猛,大数据人才必将成为市场紧缺型人才,发展前景好,薪资水平也水涨船高。大数据行业是目前平均收入最高的行业,其从业人员平均年薪已逾十万元,有经验的大数据工程师平均年薪一般在12万元以上。因为大数据人才稀缺,大数据人才需要一定的技术性,然而高校培养出来的人才和企业所需的人才严重不符,导致大数据人才奇缺。

因此一个熟练的大数据技术工程师,特别受用人单位的重视。所以职位高也就是一件正常的事情。大数据开发类的岗位对于code能力、工程能力有一定要求,这意味着你需要有一定的编程能力,有一定的语言能力,然后就是解决问题的能力,因为大数据开发会涉及到大量的开源的东西,而开源的东西坑比较多,所以需要你能够快速的定位问题解决问题,如果是零基础,适合有一定的开发基础,然后对于新东西能够快速掌握。千锋教育拥有多年IT培训服务经验,采用全程面授高品质、高体验培养模式,合作企业达20000余家,覆盖全国一线二线城市大中小型公司,成功帮助20000余名人才实现就业。本回答被网友采纳
第3个回答  2017-04-24
当然是大数据开发,慢慢的逐渐智能化之前干大数据分析的,将面临被取代。
——来自海牛部落
第4个回答  2022-03-15
大数据就业前景
  伴随着大数据技术的成熟,大数据应用的普及和发展才刚刚开始,我们预计未来二十年,甚至更长一段时间都是大数据黄金发展阶段,相关的行业将引来巨大的发展机遇。大部分行业都需要,市场、营销、运营相关的需求很多。大数据不是职位,学完大数据认证后你可以从事大数据挖掘专家,高级行业分析师,大数据业务架构师,大数据架构师,大数据算法工程师,大数据开发工程师,大数据运维工程师。不管是国内还是国外,大数据相关的人才都是供不应求的局面。目前市场急需运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。
  据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。
  据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示,研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大,而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明,数据分析人才的供给指数最低,仅为0.05,属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快,平均跳槽速度为19.8个月。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计,未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万,而在BAT企业招聘的职位里,60%以上都在招大数据人才。
  大数据就业方向
  1. Hadoop大数据开发方向
  市场需求旺盛,大数据培训的主体,目前IT培训机构的重点。
  对应岗位:大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等。
  2. 数据挖掘、数据分析&机器学习方向
  学习起点高、难度大,市面上只有很少的培训机构在做。
  对应岗位:数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等。
  3. 大数据运维&云计算方向
  市场需求中等,更偏向于Linux、云计算学科。
  对应岗位:大数据运维工程师本回答被网友采纳
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