2019-06-21 16:57:34 zehdisn 阅读数 1023

近几年来,大数据这个词突然变得很火,不仅纳入阿里巴巴、谷歌等

互联网公司的战略规划中,同时也在我国国务院和其他国家的政府报告中多次提及,大数据无疑成为当今互联网世界中的新宠儿。

而近期朋友圈疯转的"马云无人超市迎客,再不努力你将无工可打","看李彦宏如何谈AI"等新闻热点,无不展示着人工智能的快速发展。但在我看来,人工智能之所以能取得突飞猛进的进展的背后,不能不说这些年来大数据长足发展的结果。

本文从4个方向让大家充分了解大数据,望对大家的大数据从业有一定的帮助:

·大数据就业前景·

据职业社交平台LinkedIn发布的《2019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·

大数据领域有三个大的技术方向,这些不同的技术方向,对应企业的哪些招聘岗位?

大数据技术与应用专业市场需求旺盛,对应岗位有大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师、数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等;

大数据入门月薪已经达到了8K以上,工作1年月薪可达到1.2W以上,具有2-3年工作经验的人才年薪可以达到30万—50万,一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司,所以学习大数据专业也是进大公司的捷径。

·大数据就业薪资·

对于基础人才-数据分析师,北京数据分析平均工资: 10630/月,取自15526份样本,较2018年,增长9.4%。

对于大数据开发工程师,北京大数据开发平均工资:30230/月。

对于Hadoop开发工程师,北京hadoop平均工资:20130/月,取自1734份样本。

对于数据挖掘工程师,北京数据挖掘平均工资: 21740/月,取自3449份样本,较2018年,增长20.3%;

对于算法工程师,北京算法工程师平均工资:22640/月,取自10176份样本。

·大数据职业发展·

最后一个问题,到底哪些公司需求大数据人才?

事实上,大到世界500强,BAT这样的公司,小到创业公司,他们都需求数据人才。目前,大数据人才数量较少,因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式,大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队,而在小公司则需要身兼数职。有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。这个职位的大部分人会往研究方向发展,成为重要数据战略人才。另一方面,大数据工程师对商业和产品的理解,并不亚于业务部门员工,因此也可转向产品部或市场部,乃至上升为公司的高级管理层。

马云说"我们已从IT时代进入了DT时代,未来我们的汽车、电灯泡、电视机、电冰箱等将全部装上操作系统,并进行数据集成,数据将会让机器更"聪明"。DT时代,数据将成为主要的能源,离开了数据,任何组织的创新都基本上是空壳。总之,数据,是未来的一切。山西信息职业技术学院的大数据技术与应用专业课程注重底层的学习,在学习好底层知识点同时,同时还注重上层应用。既有基于电信的zebra项目,也有基于电商的大数据分析项目让学生们通过大数据阶段的学习,能够快速在公司上手开发。

2017-09-04 16:54:13 Seriously_1 阅读数 6144

最近几年,大数据这个词突然变得很火,不仅纳入阿里巴巴、谷歌等互联网公司的战略规划中,在我国国务院和其他国家的政府报告中多次提及大数据,大数据无疑成为当今互联网世界中的新宠儿。

“马云的无人超市”,“看李彦宏如何谈AI”等新闻热点,都展示出了人工智能的快速发展,人工智能突飞猛进的进展是这些年来大数据发展的结果。

那么大数据就业前景怎么样呢?

一、大数据就业前景

《大数据人才报告》指出,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内将会出现高达150万的大数据人才的缺口。

2016年中国互联网最热职位人才报告》显示,当下中国互联网行业需求最多的六类人才职位为研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析。其中需求量最大的是研发工程师,而最为稀缺的是数据分析人才。领英报告表明,高度稀缺的是数据分析人才,其供给指数最低,仅为0.05,。并且其才跳槽速度也最快,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高达到1400万,而在BAT企业招聘的职位里,60%以上都在招大数据人才。

二、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

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

三、就业薪资(具体数据从网络搜索)

1.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%。

2.大数据开发工程师:北京大数据开发平均工资:¥ 30230/月。

3、Hadoop开发工程师:北京hadoop平均工资:¥ 20130/月,取自 1734 份样本。

4、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%;

5、算法工程师:北京算法工程师平均工资:¥ 22640/月,取自 10176 份样本。

2019-05-25 17:59:58 aa541505 阅读数 1115

一、一场以大数据为核心的智能盛宴

  时下仿佛大家都在谈人工智能,就像当年人人都在谈大数据一样。在不同场合上,阿里巴巴的马云、百度的李彦宏及腾讯的马化腾分别谈过自己对人工智能的看法和观点。这种对话有点儿像金庸小说中的华山论剑。到底是气宗( 大数据)还是剑宗(人工智能)更有战略意义?我认为,两者是相辅相成的。经历了互联网20 年的发展,我们已经积累了足够多的数据去驱动一场“智能盛宴”,以大数据为核心的人工智能渐露端倪。

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  有一天晚上准备睡觉时,听到隔壁传来女儿跟苹果智能语音助手Siri 对话的声音。我太太问我,这样正常吗?我告诉她不用担心,这是目前的趋势。根据不久前美国“用户普及率调查”的结果,语音助手的使用已经达到引爆点,并在走向大规模普及的阶段。

  前段时间,我在美国旧金山就拜访了Semantic Machines 的创始人兼CEO 丹· 罗斯(Dan Roth),这家公司的成员很多都是Siri 和Echo 的幕后功臣。如今,罗斯领导着一个汇集了自然语言处理、语义理解、会话计算等领域专家的顶级团队,目标是攻破人机对话领域这个老大难的题目。

  罗斯把他们正在研发的革命性技术称为对话式人工智能(Conversational AI)。与Siri 相比,这种技术能够更真实地了解用户本人的意图,哪怕用户从一个话题跳到另一个话题,又或者说的话不完整、不连贯,而这些正是人类对话的自然特点。这些特点正是目前这类技术的难点所在,相信了解破解自然语言难度的人都清楚,这项研究一旦成功,必然会改变世界。

  2010 年,“数据科学家”这个称谓的发明者帕蒂尔(D.J.Patil)和杰夫· 哈默巴赫(Jeff Hammerbacher)认为,一切应该以产品为中心,从数据获取、数据清洗、搭建和管理数据设施、原型开发、产品设计等方面,去实践数据的价值。我在阿里就经历了从“数据产品”到“数据作为产品”的阶段,后者其实才是大数据的真正产物,也是人工智能的源泉。

  二、谁掌握“完美信息”,谁就将拥有整个世界

  刚开始进入数据行业时,我一直秉承着这样一个理念:在“假设数据都是可获取的”基础上,思考问题。随着整个社会数据化程度的进一步加深,以及人与物之间的高度互联,以前很多信息的盲点被快速解开。由不同领域积累下的数据形成的“完美信息”渐露端倪,这其实是一个数据从量变到质变的过程。这一“完美信息”具有无限潜能,足以让人工智能所向披靡,催生各种智能场景,并让其如潮涌至。智能时代,秉承“假设数据都是可获取的”这一思维方式,才可让你比别人更胜一筹,从而做到心中有数。

  我在阿里时就曾参与设计了一款智能营销工具 “Look-Alike”。通过机器学习,我们可以利用过去积累的客户消费特征(每个客户有高达上万个标签),作出精准推送广告的决策。有别于过去的广告规划,我们不会问广告主如何描述其目标客户群,而是让广告主给出500 个喜欢某品牌的用户名单,我们就可以帮他找出5 000 个,甚至5 万个类似的客户。这种方法可以在几个小时之内快速“扫描”出最有效的营销方案。通过这项技术,我们基本可以实现让广告主喜出望外的精准广告投放效果。但问题是,这种产品真的能为广告业及阿里带来新的价值吗?这还只是大数据革命的开端,大家可以拭目以待!

  现实中,我们从数据收集、整合、判断,以至行动、再到反馈的过程并不完美,而形成数据闭环系统的阻力往往是人为因素居多。谷歌无人驾驶汽车项目的伟大之处正是给了我们重要的启发,让我们意识到自动化及智能化所需要的数据闭环系统是如何做到了既封闭又开放,其中的里应外合正是未来的发展趋势。我在阿里就经历了4 个不同阶段:数据驱动决策、数据驱动流程、数据驱动产品、数据驱动业务。在此过程中,你会发现,数据驱动的目标越模糊、数据越零散、人的互动环节越多,智能项目开展起来就越吃力。

  三、从数据战略到数据治理,别让数据成为累赘

  如前所述,数据资源的积累是发展数字经济的前提。企业在向往智能时代所带来的机遇的同时,更要为企业的未来目标制定数据战略。企业不仅要关注自己现在有什么数据,更要了解未来会欠缺什么。然后,再去探讨欠缺的部分有多少可以靠自己补充,有多少需要求助他人、与他人合作以实现补充。有人把数据比喻为电能,这个比喻很生动,但与电能不一样的是,数据是可以被重复使用的。

  在阿里时,我是怎么处理部门间数据互通这件事情的呢?很简单,首先是找出大家有意愿共用的部分,我称其为企业内的公共数据,然后安排资源把这一部分先建设起来。选择公共数据也有一定的技巧,简单归类就是:各部门已经在高频率但低效率的单线流通的数据,被野蛮重复复制到各部门的相同数据,大家都有意愿首先标准化的数据。当这些带有公共性质的核心数据建立起来之后,大家就能更容易地感受到数据高质量流通的意义及好处。要保证这些数据的质量和新鲜度也相对变得容易了。

  所以从战略意义上来说,第二使用权的合规性变得非常微妙。大数据背后的逻辑是数据积累越多越好,在过去两三年,很多企业都相信有了大量数据资源后,就能对企业的业务产生更大价值。

  但人们往往很快就会发现,除了技术能力之外,如何妥当地管理、利用这些资源并非易事:安全合规是一方面,降低数据使用的阻力及风险也是困难重重。所以我一直倡议,数据治理不是数据部门的工作,而是公司总体的战略。这意味着,“本性纯善”的大数据也容易变成一个累赘。

  四、数据是一种信仰,“善”用才是本质

  2016 年,一场围棋大战让人类引以为傲的智力顶配瞬间被AlphaGo 践踏得体无完肤。而在我看来,这场大战其实不过是一帮人赢了另一帮人,而且大部分人仅注意到了智“能”,而忽略了它与智“慧”的差别:“能”是能力的表现,而“慧”是心除杂念,将智能用在具有普世价值的地方。同样的科技能力是被善用还是被滥用只有一线之差。

  2016 年在英国伦敦召开的一场数据大会上,有人预测:英超联赛莱斯特城足球俱乐部的中场球员里亚德· 马赫雷斯(RiyadMahrez)将成为值得关注的球员。当时他在演讲中说:“根据我们的数据,目前马赫雷斯不仅是英国最好的中场球员,也是欧洲最好的中场球员之一。我敢说,在本赛季结束时,他的价值将非常巨大。”其数据显示,马赫雷斯在各类足球比赛期间,先后出场35 次,总体评分1118 分,在欧洲排名第6 位,仅次于1 635 分的“阿根廷球王”梅西等5 位球员。

  结果,莱斯特城足球俱乐部2017 年1 月爆出超级大冷门,首次获得英超联赛冠军。表现神勇的马赫雷斯不但是最大功臣,更荣膺英超联赛最佳球员,即“足球先生”,成了第一位获此荣誉的非洲球员。

  这位堪称“ 神预测” 的仁兄叫瓦莱里· 博利埃(ValeryBollier),是一家体育运营商Oulala 的联合创始人兼CEO,其公司以其复杂精妙的数学矩阵闻名。他们的系统包含了70 个取决于球员位置(守门员、后场、中场、前锋等)的不同标准,总共能够衍生出275 种或得分或丢分的方式。这些方式多种多样,从进球和助攻,到具体射中球门和成功阻截等,尽量量化了接近比赛的真实情况。

  为什么博利埃能够未卜先知,竟在年前就作出如此准确的预测?其实答案就是大数据和信息。球队的班主、教练和星探等,都被这种量化管理震惊。他们难免开始担忧,在大数据领域落后了怎么办?那就等着被淘汰吧。

  几千年来,人类习惯了生存在信息稀缺的年代,大数据与人工智能则为人们带来了曙光,同时也引发了担忧。暂且撇开我们会不会被机器人侵略这个问题,人类真的已经充分利用了自己的潜能了吗?数据是一种信仰, 我们应该善用这个宝藏, 为人类创造更美好的世界。

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2017-10-20 19:17:20 Wilhelmina_Carmel 阅读数 291

最近几年,大数据这个词忽然变得很火,不只归入阿里巴巴、谷歌等互联网公司的战略规划中,在我国国务院和其他国度的政府报告中屡次提及大数据,大数据无疑成为当今互联网世界中的新宠儿。

 马云的无人超市看李彦宏如何谈AI”等新闻热点,都展现出了人工智能的快速开展,人工智能突飞猛进的停顿是这些年来大数据开展的结果。

 那么大数据就业前景怎样样呢?

大数据就业前景《大数据人才报告》指出,目前全国的大数据人才仅46,将来3-5年内将会呈现高达150万的大数据人才的缺口。2016年中国互联网最热职位人才报告》显现,当下中国互联网行业需求最多的六类人才职位为研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据剖析。其中需求量最大的是研发工程师,而最为稀缺的是数据剖析人才。领英报告标明,高度稀缺的是数据剖析人才,其供应指数最低,仅为0.05,。并且其才跳槽速度也最快,均匀跳槽速度为19.8个月。依据中国商业结合会数据剖析专业委员会统计,将来中国根底性数据剖析人才缺口将高到达1400万,而在BAT企业招聘的职位里,60%以上都在招大数据人才。二、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、数据剖析师 2.数据发掘、数据剖析&机器学习方向学习起点高、难度大,市面上只要很少的培训机构在做。对应岗位:数据科学家、数据发掘工程师、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,更倾向于Linux、云计算学科对应岗位:大数据运维工程师三、就业薪资(详细数据从网络搜索) 1.                    

数据剖析师:北京数据剖析均匀工资:¥ 10630/月,取自 15526 份样本,较2016年,增长9.4% 2.大数据开发工程师:北京大数据开发均匀工资:¥ 30230/月。 3Hadoop开发工程师:北京hadoop均匀工资:¥ 20130/月,取自 1734份样本。 4、数据发掘工程师:北京数据发掘均匀工资:¥ 21740/月,取自 3449 份样本,较 2016年,增长 20.3% 5、算法工程师:北京算法工程师均匀工资:¥ 22640/月,取自 10176份样本。

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2009-07-22 15:56:00 zhenhangsky 阅读数 565

 

 
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7月21日消息,《青年创业中国强 2009创业英雄会》19日晚在中央电视台经济频道播出。 百度创始人兼CEO李彦宏等以自己亲身经历和经验给正在创业和即将创业的年轻人很多有益的建议。李彦宏在和创业青年交流中表示,创新力和创新意识是技术创业企业赖以生存的根本。

技术创业是创业中最艰难的一条道路

晚会现场,技术创业青年向李彦宏请教,作为一个技术创新型企业,在前进的道路上最大的障碍和陷阱是什么?李彦宏表示,选择技术创业就意味着选择了所有创业模式中最艰难的一条道路。

要在技术上引领时代潮流,只能一直不断的创新、不断的推出新产品、不断的超越自己的竞争对手,这样才能够生存下去。 李彦宏告诉方毅,全球上任何一家靠技术生存的公司,都遵循着这样的规则。 只有诚惶诚恐的人,才能生存下去。对于高科技创业来说,这个是尤其正确的。

事实上,百度在创业后的几年中,也曾遭遇过技术上创新的难题。2002年,百度为了优化自身搜索技术,提高用户使用体验度,并全面超越竞争对手,在公司战略层面提出了闪电计划,目标是实现baidu.com日页面访问量增加10倍;提高中文网页内容数据库数量,日均下载量要比对手多30%;页面反应速度和内容更新频率则全面超过对手。李彦宏亲自上阵督战,闪电计划在9个月内实现。技术升级后,百度搜索流量一路飙升,2003年,百度搜索流量较2002年增长了7倍。

李彦宏和百度用实际经验告诉技术型创业公司,只有技术的不断创新才能生存和进步,落后就必然会被淘汰。

认准了,就去做,不跟风,不动摇

作为一家技术创新类公司,除了有敏锐的技术眼光外,还必须有提升民族创新力的梦想。李彦宏表示,目前我们正在经历从中国制造到中国创造的一个伟大转变,一个民族的创新力必然掌握在我们自己手中。

当年李彦宏能有魄力举家回国创业,正是这一梦想的推动所至。1997年,李彦宏来到了专业人才云集,以技术创新著称的美国硅谷,在那里,李彦宏不仅学会了什么是创新,还树立了自己的梦想用技术创新来改变世界。但我始终觉得一个民族的创新力量应该掌握在自己人手中,于是最终我选择了回国创业,而且始终将创新这一理念贯穿在百度的成长历程中。对于这个最初的梦想,李彦宏至今坚定不移。

当然,创新有时候是不被人理解的,所以我要跟大家说认准了,就去做,不跟风,不动摇,成功一定属于你们。在演讲的最后,李彦宏将认准了,就去做,不跟风,不动摇这12个字作为创业箴言写下来送给了青年创业者们。

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