
科多大数据:该如何抓住高薪就业机会
随着高等教育快速发展,每年从大学出来的毕业生越来越多,大学生就业难的现象越来越普遍,如今不仅是毕业等于失业,很多在校大学生也开始忧愁找工作的事情,特别是非名牌大学、家境一般,没有什么特别之处的普通学生,面临的就业压力更大。工作机会只有那么多,谁能从头笑到尾?
数据显示今年高校毕业生高达795万之多,再加上往年未就业的学生、中高职业院校的学生、海归等,今年需要就业的学生总数超过1600万!要在1600万人中想找到一份工作,难度可想而知。在大学里一个普普通通没有特长只求期末不挂科的学生,和那些年年拿奖学金又或者拿了各种奖项优秀的人竞争就业岗位更是难上加难。揭开眼前的迷雾,越来越多的在校大学生以及毕业后没找到好工作的人开始意识到清晰自我定位和发展的重要性,他们开始找寻可发展道路,定位朝阳行业,把眼睛聚焦在了大数据行业这个具备技术含量的各种岗位上。
大数据行业发展如火如荼,国家政策利好,互联网大佬纷纷在大数据行业布局,成为大数据专业人才,学习相关的技术是必须的,但大数据作为新兴事物,目前我国大学的专业里面还鲜少有这个专业,国家刚批的大数据专业,全国目前35个高校,从17年开始招生,2021年才有第一批毕业生进入职场。在四年期间,是大数据行业发展的飞速时期,所以在没有高等教育覆盖的大数据教育,找到大数据培训机构机进行高效的大数据技能学习培训,抢在2021年的大数据高校毕业生之前抢占市场份额,是每一个把职业定位在大数据的人在思考的事情。
往大数据方面学习的人群日渐增长和其高薪待遇脱离不了干系,有机构公布了2016年大数据职位薪资趋势和技术方向。从给出的大数据薪资水平来看,2016年大数据平均最低月薪达到11K。
大数据作为新兴行业之一,半年来的人才需求在也是居高不下,薪资情况历来也是求职者所关注的重点,从下表来看,前六个月的发展都比较平缓,这主要是由于招聘季节因素和中国传统节假日因素春节所致,所谓需求不旺,而后几个月则有较大增长,可以很明显的看出,6~8月是企业招聘人才的活跃期,当然这也和年中跳槽、高校毕业等因素有关。
另外,工信部教育与考试中心指定的大数据人才培养基地——“科多大数据”高级构架认为对要进入大数据领域的从业人员,应该牢牢把握2016年大数据这三个大的技术方向:一是Hadoop 大数据开发方向;二是数据挖掘、数据分析和机器学习方向;三是大数据运维和云计算方向。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 入门薪资已经达到了8K以上,工作1年可达到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。
大数据相关的职位主要是大数据开发工程师、大数据架构师、大数据分析工程师、大数据咨询顾问、大数据统计工程师、大数据运营经理、大数据挖掘与处理专员、大数据存储工程师等等。因此学好了大数据,不愁没就业,不愁没高薪。
在2016年科多大数据启动全国大数据人才培养计划,独立向全国输送优秀的大数据人才后,一些企业用人难题得到了一定程度上的解决,但大数据人才稀缺问题依然存在。
好消息是,愿意加入大数据行业的人群越来越多,作为中国智慧城市大数据创新联盟副理事长单位、贵阳大数据交易所的会员单位、成都大数据产业创新联盟会长单位,目前科多大数据独立研发大数据教材体系用于学员上课,凭借母公司勤智数码是中国大数据企业50强,国家大数据标准制定组成员、参与过国家大数据标准制定、参与过崇州市的大数据项目、是企业里面总架构师的优秀师资力量等优势,正吸纳更多的人参加培训学习。
人生不想输在起跑线上,走什么样的路很重要,DT时代,大数据技术将给社会带来全新改变,科多大数据扶你上马,一起策马奔腾,成就高薪梦想!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28