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大数据人才转行人士占46%新时代的数据工程师需

更新时间:2019-04-13

  原标题:大数据人才转行人士占46%,新时代的数据工程师需要掌握哪些技能?

  很多向大数据方向发展的人,都是看到了这个行业未来无限广阔的前景和“钱景”。大数据并不是新名词,但近几年大数据、人工智能向各行各业逐渐渗透,数据也随之井喷式增长。早年掌握大量用户数据的互联网公司,已经向世人展现数据在不同应用场景中的巨大价值:

  “天然”大数据公司亚马逊从海量购买数据中获得信息、预测用户行为;谷歌已成为网民的“意图数据库”;滴滴等出行、物流配送业务利用交易数据进行实时定价,使利润最大化;还有的借助大数据相关技术,创造出新的业务模式——比如利用算法做个性化内容推荐的今日头条、一点资讯……

  “一旦进入大数据的世界,企业的手中将握有无限可能。▼▲你会发现数据越大,结果越好。为什么有的企业在商业上不断犯错?那是因为他们没有足够的数据对运营和决策提供支持。”

  “一旦进入大数据的世界,企业的手中将握有无限可能。你会发现数据越大,结果越好。为什么有的企业在商业上不断犯错?那是因为他们没有足够的数据对运营和决策提供支持。”

  数据人才的旺盛需求源自一个根本性的变化:科技公司现如今都成了数据公司。大到 BAT 等互联网巨头,小到创业公司,都在向数据驱动型企业转变,挖掘数据、解读数据、用数据洞察助力企业业务发展变得更加重要,导致行业内人才的供给相对不足,薪资也非常可观。

  Glassdoor 最新数据显示,美国数据工程师平均年薪为 116k 美金(约合月薪 6w+ 人民币),比数据分析师高出60%。北美就业情况是中国的晴雨表,对比其他数据岗位,国内的数据工程师需求急速上升。

  随着企业需求的增长,数据工程师数量也随之急速增长,△其中,接近一半的比例是从其他相关岗位转行而来。越来越多的程序员、工程师转而向大数据方向发展,不仅仅是岗位的高薪,也是为了顺应时代。并且从企业对数据人才的需求增长来看,这一趋势并不会有所放缓。

  * 数据工程师的岗位来源前 10,排名最高的分别是软件工程师(41.67%)、分析师、咨询师、商业分析师。数据来源:Stitch,点击可查看大图

  首先,大数据本身的年龄不大。其他岗位动辄“10年开发经验”的要求比比皆是,但大数据相关岗位往往更看重能力,不会对工作年限有过高要求,无形之中为刚毕业的学生、转行人士提供了很多机会。

  其次,大数据不是单一的学科,需要多方向的内容支撑。因此当企业需求不明确时,很多人本来在从事软件工程师、后端、甚至是算法等岗位,只需补充对应的技术内容,很容易转型大数据方向。还有很多想成为数据科学家的人,通过数据工程师“曲线

  几年前的数据工程师,快三投注平台哪家好主要管理数据进出数据库,在 SQL 或 Procedural SQL 中创建管道,并在数据仓库中加载数据,创建统一、标准化的数据集结构以供后期分析。但 2018 年以来,他们不再仅仅为数据的后期分析提供支持,还要负责整个数据流,保证任何数据都能够正常操作,并方便其他使用者获取。

  主要指的是大数据及其相关技术、DOE、机器学习、Spark&Real-time、云开发和无服务器等。大数据: 2006年,Hadoop 的开源大大改变了数据格局,存储大量数据变得更容易,更便宜。最初,在 Hadoop 上进行开发非常复杂,需要用 Java 开发 Map Reduce 作业。直到 2010 年 Hive 开源,更多传统数据工程师才能更容易进入这个大数据时代。

  DOE: 随着大数据的发展,大型互联网公司面临的最大挑战是:缺少运行复杂数据流的工具。Spotify 在2012年开源 Luigi,在 2015 年开源 Airbnb Airflow,这些编排引擎本质上是把数据流作为代码。Python 是大多数编排引擎的编译语言。

  机器学习: 在 Hadoop 出现之前,我们通常在一台机器上训练机器学习模型,并且以非常特殊的方式进行应用。对于大型互联网公司而言,需要利用先进的软件开发技术以更好地训练机器学习模型并应用到生产中,比如使用 Mahout 之类的框架。

  Spark&Real-time: 2014 年 Spark 发布了用于 python 的 MLlib,也将大数据上的机器学习计算民主化。关于 Hadoop 和 Spark 的选择问题,也一直在讨论中。作为两个顶级的 Apache 项目,Spark 在性能、成本、可用性、安全性和机器学习等多个角度,都比 Hadoop 略胜一筹,或许 Spark 在未来会成为大数据领域更年轻的“统治者”。

  云开发和无服务器: 迁移到云对数据工程师而言有多重影响。“云”打破了物理限制,对于大多数用户而言,它意味着存储和计算趋于无限化。◆◁•这样一来,就不再需要对服务器进行不断的优化。而且,通过允许扩展和减少资源来实现云,使得处理数据工程中典型的高峰批处理作业变得更加容易。

  之前有篇文章谈 Hadoop 是否已经“过气”。针对国内外数据工程师技术而言, 国内使用 Hadoop 较多,而国外 S

  大数据行业,甚至是整个程序员行业,都是需要不停学习、不停经历技术迭代的,

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