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认真做教育 专心促就业
大数据是眼下非常时髦的技术名词,与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业,通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。
这群人在国外被叫做数据科学家( DataScientist ),这个头衔最早由 D.J.Pati 和 Jeff Hammerbacher 于 2008 年提出,他们后来分别成为了领英( LinkedIn )和 Facebook 数据科学团队的负责人。而数据科学家这个职位目前也已经在美国传统的电信、零售、金融、制造、物流、医疗、教育等行业里开始创造价值。接下来珠海达内和你一起看看大数据工程师的职业发展。
1. 如何成为大数据工程师
由于目前大数据人才匮乏,对于公司来说,很难招聘到合适的人才—既要有高学历,同时最好还有大规模数据处理经验。因此很多企业会通过内部挖掘。
2014 年 8 月,阿里巴巴举办了一个大数据竞赛,把天猫平台上的数据拿出来,去除敏感问题后,放到云计算平台上交予 7000 多支队伍进行比赛,比赛分为内部赛和外部赛。“通过这个方式来激励内部员工,同时也发现外部人才,让各行业的大数据工程师涌现出来。”
颜莉萍( Nicole Yan )建议,目前长期从事数据库管理、挖掘、编程工作的人,包括传统的量化分析师、 Hadoop 方面的工程师,以及任何在工作中需要通过数据来进行判断决策的管理者,比如某些领域的运营经理等,都可以尝试该职位,而各个领域的达人只要学会运用数据,也可以成为大数据工程师。
2. 薪酬待遇
作为 IT 类职业中的“大熊猫”,大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。根据颜莉萍( NicoleYan )的观察,国内 IT 、通讯、行业招聘中,有 10 %都是和大数据相关的,且比例还在上升。颜莉萍( NicoleYan )表示,“大数据时代的到来很突然,在国内发展势头激进,而人才却非常有限,现在完全是供不应求的状况。”
在美国,大数据工程师平均每年薪酬高达 17.5 万美元,而据了解,在国内顶尖互联网类公司,同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高 20 %至 30 %,且颇受企业重视。
3. 职业发展路径
由于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。”颜莉萍( NicoleYan )说。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。
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