京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
2016年大数据专家值得期待的8件事
随着经济的复苏,全行业又掀起了雇佣潮,企业更偏向技能娴熟的应聘者。当然,这在聘用大数据专家时也一样奏效。数据质量总监、软件工程师、平台软件工程师、数据库工程师、大数据平台工程师,安全分析师,分析师和信息系统开发管理工作这些职位都需要精通大数据。很明显,大数据在接下来的发展的中将变成“更大的”数据。
在此列举八件2016年大数据专家值得期待的事:
1. 收入增长
如果你有大数据的专业技能,说不定你可以拿到124000美元年薪,其中不包括奖金及其它补贴哦。
2. 美国西海岸和东海岸的从业者有最好的就业市场
如果你住在新泽西州北部,或者纽约长岛,那么恭喜你!你处在“抢夺“东海岸工作的最好地理位置。而在加利福尼亚州,大数据工作是最吃香的。尤其在大湾区的弗里蒙特、桑尼维尔、奥克兰、三藩、圣克拉 拉和圣若泽。
3. 销售代表一职的需求量
“暴涨”这个词常拿来形容大数据解决方案的销量。但是像数据解决方案这样的产品,销售代表必须要由有丰富销售经验并深谙专业知识。所以销售代表一职的需求量在2015年暴涨后,在2016年还将持续。
4. 分析师一职的需求量
如果没有分析师,那么世界上积累的所有的大数据都没了价值。2015年安全分析师和管理分析师的需求率呈两位数增长。企业通过大数据利用消费者购买记录、手机app使用、客户关系管理记录和社交数据,来预测消费趋势和行为。这有利于市场改善他们的目标。
5. 预计大数据招聘中要招聘名人
很多公司已经发布了职位,包括IBM、思科、戴尔、Adobe系统公司(EMC),medeanalytics公司,埃森哲,CA Technologies Inc.,Splunk和亚马逊等。
6. 有额外技能的应聘者脱颖而出
大数据的工作需要其他技能,包括Python编程,统计,SQL,C,Java,Scala,Apache Hadoop,Linux,ApacheHadoop、机器学习、数据挖掘、统计和定量分析、NoSQL、开源技术、VMware(2015需求增加了近800%),超融合基础设施、结构化查询语言和数据仓库的知识。有工作技能的雇员在2016年的就业市场上更有价值,尤其是那些又精通专业知识又有创意的人。
7. 更多行业将用到大数据
多个行业将需要大数据专家,比如:制造业、金融保险业、零售业、信息技术,以及其他科学及技术服务业。专家们认为,像制造业这样的垂直市场的投资回报率是最高的。
8. 大数据是量化的主观事物
2016年会有越来越多的有关大数据的职位,因为大数据分析本身每年都在不断的更新。它不只是用来处理数据,或者解释人们暗号交流这样的非语言交际线索(比如声音、手势和表情)。大数据能够量化的信息越多,那么公布的执行和分析这些枚举的职位将越多。
对大数据的专业人士而言,经过了2015年接下来会变得更好。这罕见的一名员工,重要的技能,伴随着销售能力和编程知识可以抢了一份高薪的工作对于一个公司的高层很容易在2016。如果一名雇员有丰富的销售经验和深厚的专业知识,那么在2016年他将很容易在一家大公司获得高薪!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28