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揭秘如何成功轉型“年薪百萬的大數據工程師”!
發布時間:2018-03-03 | 閱讀次數:602 | 返回列表>>|

未來你想做什么?程序員。因為,工資很高。

程序員作為現代社會的主流職業,在很多人心里已經打上了高收入的烙印。很多大學也開展了計算機課程,為社會培養程序開發人員。隨著大數據的爆發,中國IT業內環境也將面臨新一輪的洗牌,不僅是企業,更是從業人員轉型可遇而不可求的機遇。程序員怎樣抓住機遇,轉型為熱門的大數據工程師呢?本文為你揭秘!

看下圖,在未來技術方向的調查中,工程師最看好的是大數據、人工智能、移動開發、云計算、這幾項不分伯仲,是技術人員的最看好的方向。中國大數據技術還處于萌芽狀態,因此,現在正是學習大數據技術的最佳時期。

大數據是什么

查了查百度百科,是這樣定義的:大數據(bigdata),或稱巨量資料,指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具,在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。大數據的4V特點:Volume、Velocity、Variety、Veracity--這個好像是IBM的定義吧。

以個人的觀點來看:數據海量,存儲海量都是大數據的基本原型吧。

大數據時代,程序員的春天

大數據從事的是開源工作,更傾向于“研發”,能夠重新激起程序員研發程序的熱情,職業生涯有了新的追求,這意味著大數據會成為值得程序員長期奮斗不斷突破的工作;其次,由于大數據屬新興領域,專業人才比較缺乏,高端人才更是企業爭搶的對象。薪資上升容易,職業發展潛力巨大。

世界正從IT時代走向DT時代,未來是大數據的時代,企業最有價值的資產就是數據,你所擁有的數據越多你就越有說話權,因此未來企業里最牛逼的員工應該是和數據有關的職位。

大數據工程師的幾個職位

每家公司對大數據工作的要求不盡相同:有的強調數據庫編程、有的突出應用數學和統計學知識、有的則要求有咨詢公司或投行相關的經驗、有些是希望能找到懂得產品和市場的應用型人才。正因為如此,很多公司會針對自己的業務類型和團隊分工,給這群與大數據打交道的人一些新的頭銜和定義:數據挖掘工程師、大數據專家、數據研究員、用戶分析專家等都是經常在國內公司里出現的Title,我們將其統稱為“大數據工程師”。

如何轉型為大數據工程師?

那么,程序員如何轉型成為優秀的大數據工程師呢?主要是從兩者所要求的能力上來分析。首先,大數據工程師是需要有計算機編碼能力的,因為面對海量的非結構化數據,你要從中挖掘出有價值的東西,需要設計算法與編寫程序去實現,而程序員最牛的能力就是編寫簡潔高效的代碼,去實現人們許許多多美妙的夢想,編碼能力越強的程序員越有可能成為優秀的大數據工程師。

其次,大數據工程師需要統計學與應用數學相關的能力背景,數據挖掘與分析是需要設計數據模型和算法的,應該說程序員是有這個基礎的,我見過最牛逼的程序員一般都不是科班出來的,通常是數學專業,因此提高算法設計能力是程序員轉型大數據工程師的關鍵因素。

第三,大數據工程師需要具備某一行業的業務知識,大數據的挖掘與分析最終都要服務于市場,并對產品的銷售與企業的發展起到重大推動作用,那才是有價值的大數據分析,因此大數據是不能脫離市場的,它必須與某一行業的應用想結合起來才容易產生更大的價值,通常程序員都是在做某一行業的軟件,經過多年的學習與磨練,對某一行業的業務知識是有積累的,因此從這一點上來看,程序員是很容易過渡到大數據工程師的。

當然,以上都只是粗略的分析,真正要成為一名優秀的大數據工程師,程序員還需要更多的學習與努力。

大數據工程師必備的技能

一個優秀的大數據工程師要具備一定的邏輯分析能力,并能迅速定位某個商業問題的關鍵屬性和決定因素。學習能力能幫助大數據工程師快速適應不同的項目,并在短時間內成為這個領域的數據專家;溝通能力則能讓他們的工作開展地更順利,因為大數據工程師的工作主要分為兩種方式:由市場部驅動和由數據分析部門驅動,前者需要常常向產品經理了解開發需求,后者則需要找運營部了解數據模型實際轉化的情況。

大數據相關的技能,從數據本身來說,大概需要從數據獲取、數據處理、數據分析、數據存儲和數據挖掘來說,具體如下:

數據獲取:日志收集 Scribe、Flume和爬蟲等

數據處理:流式計算的storm, spark streaming、Hadoop、消息隊列相關的如Kafka等

數據分析:HIVE、SPARK、基本算法、數據結構等

數據存儲:HDFS等

數據挖掘:機器學習相關算法,聚類、時間序列、推薦系統、回歸分析、文本挖掘、貝葉斯分類、神經網絡等

DT時代來得太突然了,當一波又一波的IT技術熱潮源源不斷地向我們鋪面而來的時候,你甚至都沒有做好準備,你都要開始迎接它所給你帶來的影響了。經過物聯網,云計算的推波助瀾下,大數據開始登場了。大數據并不是一個充斥著算法和機器的冰冷世界,人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案,只是參考答案,幫助是暫時的,而更好的方法和答案還在不久的未來。

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