京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Andrieux说:“由于互联网上人类和机器的活动,造成非结构化数据爆炸式增长,推动了Hadoop的兴起。非结构化数据存在巨大的价值,但通 过以往类似SQL的索引技术几乎不可能挖掘出有意义的信息。大数据生态圈中Hadoop和类似工具为工程师提供从非结构化数据中创建结构化数据的能力,在 大规模分布式范围内获取有价值的业务洞察力。
就业市场比较看好熟悉Hadoop这类大数据工具(如Cassandra、CouchDB、MongoDB、Riak等)的求职者。
我们又邀请Andrieux深入挖掘过去的求职热点问题,了解当前具有Hadoop技能以及相关专业知识的IT人士面临的就业现状。
当被问到公司招聘具备Hadoop技能的IT人员都有哪些要求时,Andrieux 回答,“经验是最重要的”。当你渴望找到一份与数据相关工作时,你也就迈进了竞争残酷的就业市场——虽然你总有一天会积累起经验,但是此刻才最重要。
假如你有必要的经验,那就要适当地展示出来。
Andrieux说:“我们客户中的那些初创公司正在寻找可以将大数据运用到实际生产中的工程师,仅仅展示还是不够的,最好能有在大公司的项目实践经验。”
对于年轻IT求职者或者经验丰富但想要学习新技能的IT人士,Andrieux推荐了两个方法:专业培训和认证、参加当地的行业聚会。
Andrieux建议:“如果有人想要进入大数据领域和学习Hadoop,我建议参加像Cloudera和Hortonworks这样大公司提供的Hadoop专业培训并通过相关认证。”这些培训给工程师们提供实践经验,而且通常可以得到该领域专家的指导。
当地行业组织为求职者们提供另一种教育,还有重要的社交机会。Andrieux说:“例如:theBay区(Riviera Partners公司所在地)周围的聚会群体每周或每月都有聚会,广泛讨论面向数据的主题,这些聚会的发言者往往是有影响力的行业领袖,在该领域有丰富的 经验并且能够提供最佳实践建议。聚会中有大量的交流机会,可以认识很多数据专家。”
在简历、履历和其他求职文件中,一些专业词汇和术语往往能够吸引招聘人员和人事经理的眼球。Andrieux提供的三个有代表性的例子:大规模设计和建造可扩展性分布式数据存储、系统和管道;实现xxxx节点的Hadoop集群;从零开始或者从底层开始构建。
如果你在找工作,目光不要过于狭隘——切记大数据相关的职位有各种各样形式,而且有些工作看起来与Hadoop相关,实际却只是一种伪装。Andrieux说:“常见的数据工程师甚至像后端工程师这样的职位也是与Hadoop相关的工作。”
Andrieux注意到Hadoop是一个相对年轻的技术,和整个大数据行业一样。因此,要想在大数据行业或者相关行业得到较好的发展,及时关注最新的行业趋势和变化特别重要。
坚持关注数据大会,比如Strate和Hadoop峰会。Andrieux说:“关注这些数据大会都是非常有利于了解行业前沿技术,在这些会议上会 有很多著名的企业参加。关注行业领袖们在他们公司网站上的博客,了解一些数据大会上的重要演讲,不要害怕与招聘者谈论行业发展趋势,只是我们看行业趋势要 比公众更具前瞻性。”
可以肯定的是,Hadoop仍然热门,但Andrieux指出:Hadoop不是应对数据指数型增长的唯一平台或技能。“Hadoop不是市场应对数据需求的唯一选择,关注一下应对大数据的不同技术,问问周围其他人在用哪些技术,有什么样的优点和缺点。”
大数据行业发展得越来越好,企业不惜重金聘请数据分析师,“学习Hadoop,找好工作不是梦想”的口号激励着无数同学投身大数据事业,只有自己充分了解这行业你才能掌握主动权。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27