大数据培训出来好找工作吗?
良心说,以下都是个人 观点,仅供借鉴:
培训 确实能学到些东西,前提是你找到一个 良心的培训机构,3-4个月 脱产学习,会讲很多东西,你能掌握30%就不错了。大数据是个很笼统的说法,它其实是由很多组件 分布式处理的处理平台。需要 开发基础,统计学,算法,数据库,linux 和hadoop 、spark、storm 等 方面的基础。其中我 认为 开发基础尤为重要。
3-4个月,能带你入大数据的门槛,一般培训 费用为2w左右,在北京。 等你培训出来,就是 你说的找工作的问题。 你找工作,有培训老师 给你包装简历(其实就是编工作经验)一般都 是2-3 年,然后就是海量面试,刚开始,可能会碰壁很多。你只能在海量面试中 总结 经验,然后 就是碰运气,吹牛B的历程。只要你 坚持,会找到工作,但是工作以后才是真的新的开始,你会发现很多很多,自己都不会,还要和领导说没问题。然后你加班加点去。查资料,去学习。总结。
现在 我想问一句。如果你真的 想学大数据,而你 没有java 基础,或者 是和计算机不相关专业,还是男的话,我不建议你 入这一行。因为你 真的真的会很累。如果有编程基础,而且真的想从事大数据的话,可以 尝试一下。只要真的付出了。还是 很不错的。
近几年,大数据正在变得炙手可热,市场上对大数据人才有着旺盛的需求。各个行业都在积极寻求转型,拥抱大数据。随着全球对数据科学家及“大数据”研究人员和分析师需求的持续增长,知名大学学者认为,掌握“大数据”相关专业技能的人才往往能够获得高于平均水平的薪酬和更全面的职业发展方向。中国拥有世界上五分之一的人口,很多行业内专业人士断定中国在未来将成为大数据最重要的市场。中国的发展正在处于快速的上升期,中国产生的数据将是巨大的,而巨大的数据对大数据的发展将起到促进的作用,而大数据在中国市场的发展也将领先。如今,大数据作为中国官方重点扶持的战略性新兴产业,已逐步从概念走向落地“大数据”和“虚拟化”两大热门领域得到了广泛关注和重视,90%企业都在使用大数据。大数据应用的普及极大的带动了就业,也催生了很多【大数据相关的工作岗位】。比如大数据开发工程师、大数据运维工程师、Hadoop开发工程师、大数据可视化工程师大数据架构师、大数据分析师等等都是当下热门的高薪岗位。
想了解更多有关大数据培训出来找工作的详情,推荐咨询达内教育。达内教育已从事19年IT技术培训,累计培养100万学员,并且独创TTS8.0教学系统,1v1督学,跟踪式学习,有疑问随时和老师进行沟通;同时,其26大课程体系紧跟企业需求,企业级项目,课程穿插大厂真实项目讲解,对标企业人才标准,制定专业学习计划,囊括主流热点技术,助力学员提高自身竞争力。
【感兴趣的话点击此处,免费学习一下】
1. 数据分析师
数据分析师是数据师的一种,指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义。
作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门,至少能用Acess等进行数据库开发,至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建,至少掌握一门编程语言。总之,一个优秀的数据分析师,应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。
2. 数据架构师
数据架构师是负责平台的整体数据架构设计,完成从业务模型到数据模型的设计工作 ,根据业务功能、业务模型,进行数据库建模设计,完成各种面向业务目标的数据分析模型的定义和应用开发,平台数据提取、数据挖掘及数据分析。
从事数据架构师这个职位,需要具备较强的业务理解和业务抽象能力,具备大容量事物及交易类互联网平台的数据库模型设计能力,对调度系统,元数据系统有非常深刻的认识和理解,熟悉常用的分析、统计、建模方法,熟悉数据仓库相关技术,如 ETL、报表开发,熟悉Hadoop,Hive等系统并有过实战经验。
3. 数据挖掘工程师
一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业人员。这些知识可用使企业决策智能化,自动化,从而使企业提高工作效率,减少错误决策的可能性,以在激烈的竞争中处于不败之地。
成为数据挖据工程师需要具备深厚的统计学、数学、数据挖掘理论基础和相关项目经验,熟悉R、SAS、SPSS等统计分析软件之一,参与过完整的数据采集.整理.分析和建模工作。.具有海量数据下机器学习和算法实施相关经验,熟悉hadoop,hive,map-reduce等。
4. 数据算法工程师
在企业中负责大数据产品数据挖掘算法与模型部分的设计,将业务场景与模型算法进行融合等;深入研究数据挖掘模型,参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估,支持产品研发团队模型算法构建,整合等;制定数据建模、数据处理和数据安全等架构规范并落地实施。
需要具备的知识有:扎实的数据挖掘基础知识,精通机器学习、数学统计常用算法;熟悉大数据生态,掌握常见分布式计算框架和技术原理,如Hadoop、MapReduce、Yarn、Storm、Spark等;熟悉Linux操作系统和Shell编程,至少熟悉Scala/Java/Python/C++/R等语言中的一种编程;熟悉大规模并行计算的基本原理并具有实现并行计算算法的基本能力。
5. 数据产品经理
数据平台建设及维护,客户端数据的分析,进行数据统计协助,数据化运营整理、提炼已有的数据报告,发现数据变化,进行深度专题分析,形成结论,撰写报告;负责公司数据产品的设计及开发实施,并保证业务目标的实现;进行数据产品开发。
需要具备的技能有:有数据分析/数据挖掘/用户行为研究的项目实践经验 ;有扎实的分析理论基础,精通1种以上统计分析工具软件,如SPSS、SAS,熟练使用Excel、SQL等工具; 熟悉SQL/HQL语句,工作经历有SQL server/My SQl等的优先 ;熟练操作excel,ppt等办公软件,熟练使用SPSS、SAS等统计分析软件其中之一 ;熟悉hadoop集群架构、有BI实践经验、参与过流式计算相关经验者加分 ;熟悉客户端产品的产品设计、开发流程。
2017-09-08
2017-09-08