大數據廣泛應用于電網運行、經營管理及優(yōu)質服務等各大領域,并正在改變著各行各業(yè),也引領了大數據人才的變革。那么南通崇川大數據就業(yè)前景怎么樣?這對于在就業(yè)迷途中的我們是一個很重要的信息?？蒲附逃龓Т蠹伊私庀?。

隨著重視大數據,*扶持大數據,大數據在企業(yè)中生根發(fā)芽,開花結果。未來三至五年,*需要180萬數據人才,但目前只有約30萬人。高薪只要你敢想,敢付出,還害怕高薪的人不是自己嗎?

轉型大數據適合的人群:

1、Java

Java以及基于Java的框架,被發(fā)現儼然成為了硅谷的那些高科技公司的骨骼支架。如果你移動到過去的原型制作并需要建立大型系統(tǒng),那么Java往往是你的優(yōu)選擇。

2、Python

Python往往在大數據處理框架中得到支持。

3、R

R語言已經成為了數據科學的寵兒。

4、Hadoop和Hive

Hadoop比其他一些處理工具慢,但它出奇的準確,因此被廣泛用于后端分析。它和Hive——一個基于查詢并且運行在頂部的框架可以很好地結對工作。

技術層面來說,其實只要有點基礎的程序員轉型大數據都有天然進階優(yōu)勢,即使你沒有學過以上語言上手Hadoop也是可以的。

大數據開發(fā)就業(yè)方向:

大數據作為一門基礎科學,無論在數據開發(fā)及分析、物聯網和人工智能算法訓練領域,都有著核心技術和職位訴求,那么開發(fā)方向都有哪些對口的工作職位呢?

方向1:大數據工程師,大數據開發(fā)工程師,大數據維護工程師,大數據研發(fā)工程師,大數據架構師等;

方向2:大數據分析師,大數據工程師,大數據分析師專家,大數據挖掘師,大數據算法師等;

方向3:大數據運維工程師等。

大數據開發(fā)這塊年齡影響比較小,因為搞大數據不是簡單的編程,編程的份量連1/6都不到,很多時候需要你從服務器、存儲、計算、運維等多個方面來分析問題解決問題。

在大數據行業(yè)內生存的時間越久,其經驗也會越得到肯定,這也是大多數IT人士分析大數據或將帶來50、60歲的"老"專家的原因。

面對如此光明而誘人的前景,有遠見的人,早已給自己安排了后路。

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