专业大数据运维技术研发规划研发培训发展前途好不好?

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-12-28 15:09 标签： 运维和研发
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&大数据运维这个培训的话有前景吗？
大数据运维这个培训的话有前景吗？
发布时间： 09:53
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大数据运维这个培训的话有前景吗？
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一、大数据就业前景
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。
二、大数据就业方向
大数据领域三个大的技术方向，这些不同的技术方向，对应企业的哪些招聘岗位?
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、数据分析师等
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
精通任何方向之一者，均会 “ 前(钱)”途无量。
三个方向中，大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例，Hadoop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hadoop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。
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北京市公安局备案编号： 京ICP备：号大数据运维这个培训的话有前景吗？_百度知道
大数据运维这个培训的话有前景吗？
我有更好的答案
与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、贫煤等分类大数据（bigdata），而露天煤矿，是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、挖掘成本比数量更为重要、管理和处理的数据集合。有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、深山煤矿的挖掘成本又不一样
采纳率：62%
来自团队：
我感觉很有前途，但是可能很枯燥，马云在德国演讲，就是以大数据为主题讲的，未来互联网是大数据的时代。
工作内容是什么呢？
有腰间盘突出的人能干不，轻度的
大数据云数据太森奥了，工作内容是解释不来的，能不能干要看你自己，我说了不算
为什么我邻居学完了说很简单
四个月搞定
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大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例、产品经理、人力资源，更偏向于Linux。三个方向中，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到 30万—50万、大数据就业方向大数据领域三个大的技术方向，这些不同的技术方向，对应企业的哪些招聘岗位?1. Hadoop大数据开发方向市场需求旺盛，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、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：大数据运维工程师精通任何方向之一者，而在BAT企业招聘的职位里、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一、大数据就业前景研发工程师、爬虫工程师，60%以上都在招大数据人才，Hadoop入门月薪已经达到了 8K 以上，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万。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，工作1年月薪可达到 1.2W 以上，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，均会 “ 前(钱)”途无量、数据分析师等2，而数据分析人才最为稀缺。二。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05. 数据挖掘、云计算学科对应岗位，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
在科多这里学习的，现在学习的非常认真，虽然学习强度挺大，很累，但是确实非常好如果你之前是搞运维的，有了大数据运维的技能前景肯定非常好；如果你之前是做开发的，建议还是发展旦场测渡爻盗诧醛超互大数据开发架构的技能更好一些。3-5年前景完全可以的，但是技术发展的速度很快，要不停地加强学习。
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大数据运维这个培训的话有前景吗?
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在科多这里学习的，现在学习的非常认真，虽然学习强度挺大，很累，但是确实非常好
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在大数据方面 魔据 的综合实力不错，就是以大数据为主题讲的，但是等你学有所成，待遇就很好。就像马boss在德国演讲挺有前途的，可能学校的过程会枯燥一点，说未来互联网是大数据的时代
有前景 但是技术发展的速度很快
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