大数据程序员工作环境2018_大数据 环境下的程序员需要学习的方法有哪些方面 - CSDN
  • 近日网上有一篇关于Java程序员职场生存现状的文章“2017年 Java 程序员,风光背后的危机”,在Java程序员圈子里引起了广泛关注和热议。 2017年,Java 程序员面临更加激烈的竞争。 不得不承认,经历过行业的飞速...

    近日网上有一篇关于Java程序员职场生存现状的文章“2017年 Java 程序员,风光背后的危机”,在Java程序员圈子里引起了广泛关注和热议。

    2017年,Java 程序员面临更加激烈的竞争。

    不得不承认,经历过行业的飞速发展期,互联网的整体发展趋于平稳。为什么这么说?为什么要放在 Java 程序员的盘点下说?

    的确,对于进可攻前端,后可守后端大本营的 Java 程序员而言,虽然供应逐年上涨,但是市场似乎对他们依然青睐有加。这些承担着技术招聘市场中高供给高需求的 Java 程序员在 17 年的招聘市场上,真的还能如此风光吗?还是埋下了一些「危机」的伏笔呢?

    100offer 研究后发现,2017 年的 Java 程序员的确很风光,具体体现在市场需求和平均工资的上涨上,但这些风光之后,埋伏了一些危机:

    1)市场需求增长远少于 Java 程序员供应增长,Java 程序员面临更加激烈的竞争;

    2)受供应量的大幅增长影响,Java 程序员平均跳槽薪资涨薪幅度较低;

    3)需求方对 Java 程序员提出更加严苛的选材标准。

    2017 年在招聘市场上求职的 Java 程序员面临的更加激烈的竞争主要由以下两个原因引起:

    1)Java 程序员的供应较 2016 年增加 25%;

    2)Java 程序员的需求量涨幅远低于供应涨幅。

    在供应量增长的大背景下,Java 程序员还出现涨薪幅度较低的情况。

    大讲台网相信,2017年Java程序员面临的激烈竞争在2018年将会持续,并有愈演愈烈之势。

    最根本的原因在于,Java作为一门主流的编程开发语言和职场技能,已经得到越来越多的应届毕业生和职场新人的认可。越来越多的人通过各类培训机构或在线课程在学习Java编程技术,不断的在拉高Java 程序员的供应量。

    在应届大学生、菜鸟和非IT人士眼中,学习Java技术成为Java程序员无疑是一个不错的选择,这至少从某种程度上解决了他们的当务之急——生存问题。但是,对于已经入行2-3年的Java程序员,生存问题已经得到缓解和解决,他们更多的再关心,“这条路是否可以持续走下去?”、“明年的薪水还能不能继续增长30%以上”。

    对于程序员来说,技术一直在发展,与时俱进是必须的。大数据人才缺口巨大,转型的机会出现了,如果能抓住这难得的机会,转型为大数据工程师,让你更进一步(竞争力、金钱等方面),何乐而不为呢?

    大数据从事的是开源工作,更倾向于“研发”,能够重新激起程序员研发程序的热情,职业生涯有了新的追求,这意味着大数据会成为值得程序员长期奋斗不断突破的工作;其次,由于大数据属新兴领域,专业人才比较缺乏,高端人才更是企业争抢的对象。薪资上升容易,职业发展潜力巨大。

    做Java也是不错的,不过目前大数据是个趋势,稍微有实力点的企业都在上大数据项目,而Hadoop本身又是Java开发的,再加上Hadoop工程师普遍比纯Java开发要高3k以上,所以有很多搞Java的都在往hadoop大数据方向转。

    做Java的人已经比较多了,很多人工作4~5年月薪也难上2万,能上2.5万的更是寥寥。但Hadoop很多人只1年经验就拿2万以上了。所以很多现在待遇还不错的人也还来大讲台学Hadoop,主要也是考虑未来发展天花板的问题。

    Java这块如果做5~6年到管理岗位的话,薪资基本可以达到2万-2.5万了。但是2.5万基本上是Java技术人员的天花板,能上这个数的人很少,除非是架构师或者做底层的开发。但Hadoop这块2万多的薪资只能算一般,后面还有很大发展空间,所以很多有经验的Java老鸟在往这块转。

    年龄大对搞技术的来说是个比较大的问题,Java工程师满大街都是,年龄大了工资还好但精力跟不上年轻人,不能加班,有家有室也不能长期出差,会比较尴尬。Hadoop这块年龄影响比较小,因为搞大数据不是简单的编程,编程的份量连1/6都不到,很多时候需要你从服务器、存储、计算、运维等多个方面来分析问题解决问题,年龄越大经验越丰富,也越吃香。

    大数据工程师需要具备哪些能力? 

    (1)数学及统计学相关的背景;

    (2)计算机编码能力;

    (3)对特定应用领域或行业的知识。

    大数据工程师这个角色很重要的一点是,不能脱离市场,因为大数据只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值。

    所以,在某个或多个垂直行业的经历能为应聘者积累对行业的认知,对于之后成为大数据工程师有很大帮助,因此这也是应聘这个岗位时较有说服力的加分项。

    大数据相关的技能很多,按照数据本身,可以分为数据获取、数据处理、数据分析、数据存储、数据挖掘,共5类。

    数据获取:日志收集 Scribe、Flume和爬虫等;

    数据处理:流式计算的storm, spark streaming、Hadoop、消息队列相关的如Kafka等;

    数据分析:HIVE、SPARK、基本算法、数据结构等;

    数据存储:HDFS等;

    数据挖掘:机器学习相关算法,聚类、时间序列、推荐系统、回归分析、文本挖掘、贝叶斯分类、神经网络等。

    最后,大讲台老师对转型大数据的工程师提3点建议。

    (1)重视基础;

    (2)发挥专长;

    (3)要喜欢&要坚持。

    对大数据工程师产生兴趣的朋友,大讲台网老师送你两句话:人生能有几回搏,此时不搏何时搏。不管成功与失败,亲身体验感悟多。寻找大数据学习资源的朋友,也可以去大讲台网看看。

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  • 毫无疑问,这些新趋势的到来,会诞生一批新的工作岗位,大数据培训后,大数据程序员的就业岗位还是比较多的,具体如下: 一、算法工程师 算法工程师,根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维...

    新的想法诞生新的技术,从而造出许多新词,云计算、大数据、BYOD、社交媒体、3D打印机、物联网……在互联网时代,各种新词层出不穷,令人应接不暇。毫无疑问,这些新趋势的到来,会诞生一批新的工作岗位,大数据培训后,大数据程序员的就业岗位还是比较多的,具体如下:

    一、算法工程师

    算法工程师,根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。另外数据挖掘、互联网搜索算法这些体现大数据发展方向的算法,在近几年越来越流行,而且算法工程师也逐渐朝向人工智能的方向发展。

    二、商业智能分析师

    算法工程师延伸出来的商业智能,尤其是在大数据领域变得更加火热。商业智能分析师往往需要精通数据库知识和统计分析的能力,能够使用商业智能工具,识别或监控现有的和潜在的客户。收集商业情报数据,提供行业报告,分析技术的发展趋势,确定市场未来的产品开发策略或改进现有产品的销售。

    三、数据挖掘工程师

    数据挖掘工程师,也可以叫做“数据挖掘专家”。数据挖掘是经由分析每个数据,从大量数据中寻找其规律的技术。数据挖掘是一种决策支持过程,它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等,高度自动化地分析企业的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决策。数据挖掘专家或者说数据挖掘工程师掌握的技能,能够为其马上创造财富。

    四、数据库开发和管理

    数据库开发和管理在大数据时代显得尤为重要,相关的数据库管理、运维和开发技术,将成为广大BI、大型企业和咨询分析机构特别看重的技能体现。

    比如知名的Hadoop分布式数据库HBase的数据管理,需要借助HRegion、HMaster、HClient组成的体系结构从整体上管理数据。这些也都需要有对Hadoop深刻理解和业务的精通才能胜任。而除此以外的大数据的存储管理、内存计算、包括基于这些应用上的平台开发等等,也得会越来越受市场欢迎。

    五、系统架构师

    众所周知,云计算和大数据的出现,使得传统的数据中心基础设施难以胜任;另一方面,日益激烈的市场竞争和移动互联等商机的出现,势必会给企业业务带来深刻变革。这种变革和IT架构转型,都会牵扯到IT系统架构这个核心问题。相比之前介绍的那些IT技能和所对应的岗位,系统架构师的规划部署能力显得尤为重要,它牵扯的是整个面而不是某个领域某个点的痛点。

    六、系统安全师

    同样的,网络、计算、存储还是系统架构,也都需要关注安全问题,而安全在现在的云计算环境下,个人隐私和企业敏感数据的保护也不断被强化。相比传统来说,系统安全师将更多的会结合具体的业务展开,而根植于系统平台和底层基础设施的系统安全,则更多的会出现在运营商、服务商对此类人才的需求上。
       人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    1.大数据时代,主要需要什么类型的人才?
    http://www.duozhishidai.com/article-1554-1.html
    2.对于大数据开发的学习,最经典的学习路线是什么?
    http://www.duozhishidai.com/article-1544-1.html
    3.Hadoop是什么,主要有哪几部分组成和Hadoop的影响力
    http://www.duozhishidai.com/article-1152-1.html
    4.大数据在各行业的应用和趋势
    http://www.duozhishidai.com/article-477-1.html
    5.大数据人才定义和分类
    http://www.duozhishidai.com/article-405-1.html


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  • 有机构对一线城市2018年国内科技领域热门职位薪酬范围及跳槽涨幅进行了预测:大数据方向由于人才稀缺度较高,相同工作年限的情况下,大数据工程师的薪资普遍更高,待遇涨幅也会超过其他岗位。 最近,谷歌爸爸又...

    有机构对一线城市2018年国内科技领域热门职位薪酬范围及跳槽涨幅进行了预测:大数据方向由于人才稀缺度较高,相同工作年限的情况下,大数据工程师的薪资普遍更高,待遇涨幅也会超过其他岗位。

    大数据程序员岗位薪资

    最近,谷歌爸爸又收购了一家公司。长期以来,谷歌致力于推动围绕 GoogleCloud 的企业业务,但在这方面一直被亚马逊和微软吊打,这次的收购正是为了弥补自身的短板。

    被收购的 Cask Data 是一家专门提供基于hadoop的大型数据分析服务解决方案的初创公司。基于此,谷歌进一步加强他的大数据分析能力。大数据程序员平均薪资25k?

    除了谷歌、微软、亚马逊、IBM等国际大佬全力布局大数据外,国内企业也积极投入大数据的怀抱,无论是BAT这样的大厂还是雨后春笋般涌现的创业企业,都纷纷入局。

    国内IT、通讯、行业招聘中,有10%都是和大数据相关,且比例还在上升。巨大的人才缺口直接导致各企业纷纷以高薪聘请大数据人才:

    大数据岗位薪资

    (以上数据整理自拉勾网)

    高薪的背后是人才的紧缺,有机构对一线城市2018年国内科技领域热门职位薪酬范围及跳槽涨幅进行了预测:大数据方向由于人才稀缺度较高,相同工作年限的情况下,大数据工程师的薪资普遍更高,待遇涨幅也会超过其他岗位。

    随着大数据的爆发,中国IT业内环境也将面临新一轮的洗牌,不仅是企业,更是从业人员转型可遇而不可求的机遇。如果将IT人士统一比作一条船上的海员,大数据就是最大的浪潮,借浪潮之势而为之,可成功从IT程序员转型成为大数据专家。

    世界正从IT时代走向DT时代,未来是大数据的时代,企业最有价值的资产就是数据,你所拥有的数据越多你就越有说话权,因此未来企业里最牛逼的员工应该是和数据有关的职位,比如CDO(首席数据官)、数据科学家、数据分析师、数据工程师等,这些职位或将成为程序员又一个美好的出路。

    那么,程序员如何转型成为优秀的大数据工程师呢?

    主要是从两者所要求的能力上来分析。首先,大数据工程师是需要有计算机编码能力的,因为面对海量的非结构化数据,你要从中挖掘出有价值的东西,需要设计算法与编写程序去实现,而程序员最牛的能力就是编写简洁高效的代码,去实现人们许许多多美妙的梦想,编码能力越强的程序员越有可能成为优秀的大数据工程师。

    其次,大数据工程师需要统计学与应用数学相关的能力背景,数据挖掘与分析是需要设计数据模型和算法的,应该说程序员是有这个基础的,我见过最牛逼的程序员一般都不是科班出来的,通常是数学专业,因此提高算法设计能力是程序员转型大数据工程师的关键因素。

    第三,大数据工程师需要具备某一行业的业务知识,大数据的挖掘与分析最终都要服务于市场,并对产品的销售与企业的发展起到重大推动作用,那才是有价值的大数据分析,因此大数据是不能脱离市场的,它必须与某一行业的应用想结合起来才容易产生更大的价值,通常程序员都是在做某一行业的软件,经过多年的学习与磨练,对某一行业的业务知识是有积累的,因此从这一点上来看,程序员是很容易过渡到大数据工程师的。

    在美国,大数据工程师平均年薪达17.5万美元(折合人民币大概105万左右),在中国顶尖的互联网公司里,大数据工程师的薪酬比同级别的其他职位高出30%以上。DT时代来得太突然了,国内发展势头很猛,而大数据相关的人才却非常地有限,在未来若干年内都会是供不应求的状况,指望大学培养出合格的大数据人才有如天方夜谭,因此程序员们,你们的春天到了!

    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!

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  • 总是听说大数据就业前景最好,那么大数据学完后到底做啥呢,应该把自己放在哪个位置最合适。...大数据变现,这里有9种商业模式,大数据程序员可以来看看自己更适合哪些行业?前几年,国内大数据产...

    总是听说大数据就业前景最好,那么大数据学完后到底做啥呢,应该把自己放在哪个位置最合适。在大数据成为趋势,成为国家战略的今天,如何最大限度发挥大数据的价值成为人们思考的问题。无论是对于互联网企业、电信运营商还是数量众多的初创企业而言,大数据的变现显得尤为重要。谁最先一步找到密码,谁就能够抢占市场,赢得发展。大数据变现,这里有9种商业模式,大数据程序员可以来看看自己更适合哪些行业?前几年,国内大数据产业讨论较多、落地较少,商业模式处于初探期,行业处于两种极端: 一种是过热的浮躁带来了一定的泡沫和产业风险;一种是怀疑大数据只是炒作,依然坚持传统管理理念、经营模式。但是进入2015年之后,大数据产业告别了泡沫,进入更务实的发展阶段,从产业萌芽期进入了成长期。当前,如何将大数据变现成为业界探索的重要方向。

    在这里插入图片描述
    1.B2B大数据交易所国内外均有企业在推动大数据交易。目前,我国正在探索“国家队”性质的B2B大数据交易所模式。2014年2月20日,国内首个面向数据交易的产业组织-中关村大数据交易产业联盟成立,同日,中关村数海大数据交易平台启动,定位大数据的交易服务平台。2015年4月15日,贵阳大数据交易所正式挂牌运营并完成首批大数据交易。贵阳大数据交易所完成的首批数据交易卖方为深圳市腾讯计算机系统有限公司、广东省数字广东研究院,买方为京东云平台、中金数据系统有限公司。2015年5月26日,在2015贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会上,贵阳大数据交易所推出《2015年中国大数据交易白皮书》和《贵阳大数据交易所702公约》,为大数据交易所的性质、目的、交易标的、信息隐私保护等指明了方向,奠定了大数据金矿变现的产业基础。
    2.咨询研究报告国内咨询报告的数据大多来源于国家统计局等各部委的统计数据,由专业的研究员对数据加以分析、挖掘,找出各行业的定量特点进而得出定性结论,常见于“市场调研分析及发展咨询报告”,如“2015~2020年中国通信设备行业市场调研分析及发展咨询报告”“2015~2020年中国手机行业销售状况分析及发展策略”、“2015年光纤市场分析报告”等,这些咨询报告面向社会销售,其实就是O2O的大数据交易模式。各行各业的分析报告为行业内的大量企业提供了智力成果、企业运营和市场营销的数据参考,有利于市场优化供应链,避免产能过剩,维持市场稳定。这些都是以统计部门的结构化数据和非结构化数据为基础的专业研究,这就是传统的一对多的行业大数据商业模式。
    3.数据挖掘云计算软件云计算的出现为中小企业分析海量数据提供了廉价的解决方案,SaaS模式是云计算的最大魅力所在。云计算服务中SaaS软件可以提供数据挖掘、数据清洗的第三方软件和插件。业内曾有专家指出,大数据=海量数据+分析软件+挖掘过程,通过强大的各有千秋的分析软件来提供多样性的数据挖掘服务就是其盈利模式。国内已经有大数据公司开发了这些架构在云端的大数据分析软件:它集统计分析、数据挖掘和商务智能于一体,用户只需要将数据导入该平台,就可以利用该平台提供的丰富算法和模型,进行数据处理、基础统计、高级统计、数据挖掘、数据制图和结果输出等。数据由系统统一进行管理,能够区分私有和公有数据,可以保证私有数据只供持有者使用,同时支持多样数据源接入,适合分析各行各业的数据,易学好用、操作界面简易直观,普通用户稍做了解即可使用,同时也适合高端用户自己建模进行二次开发。
    4.大数据咨询分析服务机构及企业规模越大其拥有的数据量就越大,但是很少有企业像大型互联网公司那样有自己的大数据分析团队,因此必然存在一些专业型的大数据咨询公司,这些公司提供基于管理咨询的大数据建模、大数据分析、商业模式转型、市场营销策划等,有了大数据作为依据,咨询公司的结论和咨询成果更加有说服力,这也是传统咨询公司的转型方向。比如某国外大型IT研究与顾问咨询公司的副总裁在公开场合曾表示,大数据能使贵州农业节省60%的投入,同时增加80%的产出。该公司能做出这样的论断当然是基于其对贵州农业、天气、土壤等数据的日积月累以及其建模分析能力。
    5.政府决策咨询智库党的十八届三中全会通过的《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》明确提出,加强中国特色新型智库建设,建立健全决策咨询制度。这是中共中央文件首次提出“智库”概念。近几年,一批以建设现代化智库为导向、以服务国家发展战略为目标的智库迅速成立,中国智库数量从2008年的全球第12位跃居当前第2位。大数据是智库的核心,没有了数据,智库的预测和分析将为无源之水。在海量信息甚至泛滥的情况下,智库要提升梳理、整合信息的能力必然需要依靠大数据分析。研究认为,93%的行为是可以预测的,如果将事件数字化、公式化、模型化,其实多么复杂的事件都是有其可以预知的规律可循,事态的发展走向是极易被预测的。可见,大数据的应用将不断提高政府的决策效率和决策科学性。
    6.自有平台大数据分析随着大数据的价值被各行各业逐渐认可,拥有广大客户群的大中型企业也开始开发、建设自有平台来分析大数据,并嵌入到企业内部的ERP系统信息流,由数据来引导企业内部决策、运营、现金流管理、市场开拓等,起到了企业内部价值链增值的作用。在分析1.0时代,数据仓库被视作分析的基础。2.0时代,公司主要依靠Hadoop集群和NoSQL数据库。3.0时代的新型“敏捷”分析方法和机器学习技术正在以更快的速度来提供分析结果。更多的企业将在其战略部门设置首席分析官,组织跨部门、跨学科、知识结构丰富、营销经验丰富的人员进行各种类型数据的混合分析。
    7.大数据投资工具证券市场行为、各类指数与投资者的分析、判断以及情绪都有很大关系。2002年诺贝尔经济学奖授予了行为经济学家卡尼曼和实验经济学家史密斯,行为经济学开始被主流经济学所接受,行为金融理论将心理学尤其是行为科学理论融入金融中。现实生活中拥有大量用户数据的互联网公司将其论坛、博客、新闻报道、文章、网民用户情绪、投资行为与股票行情对接,研究的是互联网的行为数据,关注热点及市场情绪,动态调整投资组合,开发出大数据投资工具,比如大数据类基金等。这些投资工具直接将大数据转化为投资理财产品。
    8.定向采购线上交易平台数据分析结果很多时候是其他行业的业务基础,国内目前对实体经济的电子商务化已经做到了B2C、C2C、B2B等,甚至目前O2O也越来越流行,但是对于数据这种虚拟商品而言,目前还没有具体的线上交易平台。比如服装制造企业针对某个省份的市场,需要该市场客户的身高、体重的中位数和平均数数据,那么医院体检部门、专业体检机构就是这些数据的供给方。通过获取这些数据,服装企业将可以开展精细化生产,以更低的成本生产出贴合市场需求的服装。假想一下,如果有这样一个“大数据定向采购平台”,就像淘宝购物一样,可以发起买方需求,也可以推出卖方产品,通过这样的模式,外加第三方支付平台,“数据分析结论”这种商品就会悄然而生,这种商品不占用物流资源、不污染环境、快速响应,但是却有“供”和“需”双方巨大的市场。而且通过这种平台可以保障基础数据安全,大数据定向采购服务平台交易的不是底层的基础数据,而是通过清洗建模出来的数据结果。所有卖方、买方都要实名认证,建立诚信档案机制并与国家信用体系打通。
    9.非盈利数据征信评价机构在国家将公民信息保护纳入刑法范围之前,公民个人信息经常被明码标价公开出售,并且形成了一个“灰色产业”。为此,2009年2月28日通过的刑法修正案(七)中新增了出售、非法提供公民个人信息罪,非法获取公民个人信息罪。该法条中特指国家机关或者金融、电信、交通、教育、医疗等单位的工作人员,不得将公民个人信息出售或非法提供给他人。而公民的信息在各种考试中介机构、房产中介、钓鱼网站、网站论坛依然在出售,诈骗电话、骚扰电话、推销电话在增加运营商话务量的同时也在破坏整个社会的信用体系和公民的安全感。虽然数据交易之前是交易所规定的经过数据清洗的数据,但是交易所员工从本质上是无法监控全国海量的数据的。数据清洗只是对不符合格式要求的数据进行清洗,主要有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。因此,建立非营利性数据征信评价机构是非常有必要的,将数据征信纳入企业及个人征信系统,作为全国征信系统的一部分,避免黑市交易变成市场的正常行为。除了征信评价机构之外,未来国家公共安全部门也许会成立数据安全局,纳入网络警察范畴,重点打击将侵犯企业商业秘密、公民隐私的基础数据进行数据贩卖的行为。很多初学者,对大数据的概念都是模糊不清的,大数据是什么,能做什么,学的时候,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学习qq群:855801563,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。

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    2017-09-04 17:38:02
    CDH5版本CDH-5.1.3-1版本 http://pan.baidu.com/s/1pKhlwiZ rpu1CDH-5.3.8-1版本 http://pan.baidu.com/s/1kUhZCW3 hyt0APACHE版本hadoop-2.6.0.tar.gz ...
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