大数据专业工资待遇怎么样 挣得多不多

大数据专业工资待遇怎么样 挣得多不多,第1张

数据有关的职位不仅存在于计算机领域,统计、金融等行业都需要数据的分析,毕业生的求职方向非常多样。而在工资方面,大数据有关的职位待遇丰厚不说,涨薪的速度也够快。

大数据工作月薪多少

作为IT类职业中的“大熊猫”,大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。国内IT、通讯、行业招聘中,有10%都是和大数据相关的,且比例还在上升。在美国,大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元

大数据开发工程师在一线城市平均薪资都超过了20000元,一般有3-5年经验的工程师,年薪30万以上是普通收入,甚至我们经常会看到年薪百万的资深工程师。

在一些二线城市,大数据工程师的薪资也都超过其他岗位。比如南京、西安这样的城市,薪资都超过13000元。可见大数据工程师的“金领”地位。

而据了解,在国内顶尖互联网类公司,同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高20%至30%,且颇受企业重视。

大数据的就业前景怎么样

大数据行业就业前景很好,学过大数据之后可以从事的工作很多,比如研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、数据分析等,这些都是许多互联网公司需要的职位,而且研发工程师的需求也很大,数据分析很少。

大数据人才就业前景好还体现在薪酬水平高,大数据是目前薪酬高的行业之一,目前大数据人才已成为市场的稀缺资源,发展前景好,薪酬水平也水涨船高。

大数据并不是近些年才出现的,而是近几年才真正成为热门话题,这主要与互联网技术的迅猛发展有关,网络时代,网络与我们的生活息息相关,大数据技术的应用使得这种变化更加明显。大数据是时代发展的必然趋势,未来就业前景十分广阔。

大数据就业方向有:

(1)大数据开发工程师

架构的开发、建设、测试和维护负责公司大数据平台的开发和维护负责持续集成大数据平台相关工具平台的架构设计和产品开发等。

(2)数据分析人员。

采集、处理和执行统计数据分析使用工具来提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义,这需要业务理解和工具应用能力。

(3)数据采集工程师。

数据建模,机器学习和算法实现,业务智能,用户体验分析,预测丢失用户等等,除了需要精湛的数学和统计知识外,还需要很强的算法代码实现能力。

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下面是比较热门的几个大数据岗位:

1、首席数据官(CDO)

首席数据官的工作内容非常多,职责也很复杂,他们负责公司的数据框架搭建、数据管理、数据安全保证、商务智能管理、数据洞察和高级分析。因此,首席数据师必须个人能力出众,同时还需要具备足够的领导力和远见,找准公司发展目标,协调应变管理过程。

2、营销分析师/客户关系管理分析师

客户忠诚度项目、网络分析和物联网技术积攒了大量的用户数据,很多先进公司已经在使用相关策略来支持公司的发展计划。尤其是市场部门能够运用这些数据进行更有针对性的营销。营销分析师能够发挥他们在Excel和SQL等数据分析工具方面的专业特长,对客户进行细分,确保数字化营销能够到达目标客户群体。

3、数据工程师

随着Hadoop和非结构化数据仓库的流行,所有分析功能的第一要务就是要得到正确的数据。高水平的工程师需要掌握数据管理技能,熟悉提取转换加载过程,很多公司都急需这样的人才。事实上,很多首席数据官甚至认为,数据工程师才是大数据相关行业中最重要的职位。

4、商务智能开发工程师

商务智能开发工程师的最基本职能,是管理结构数据从数据库分配至终端用户的过程。商务智能(BI)曾经只是商务金融的基础,现在已经独立出来,成为了单独的部门,很多商务智能团队正在搭建自服务指示板,这样运营经理就能快速且有效地获取高性能数据,评价公司运营情况。

5、数据可视化

随着指示板和可视化工具的增多,商务智能“前端”研发工程师需要更熟练掌握Tableau、QlikView/QlikSense、SiSense和Looker。能够使用d3.js在网络浏览器中制作数据可视化的研发工程师也越来越受到公司欢迎。很多大公司开出的年薪已经超过了7万5千英镑,平均日薪500多英镑。

6、大数据工程师

正如上文提到过的,数据工程师的工作是负责管理公司的数据,包括数据的收集,存储、处理和分析。大数据工程师需要能够搭建并维护大型异构数据框架,这些数据通常是在MongoDB等NoSQL数据库中。很多公司采用Hadoop框架和很多Hadoop次级软件包,如Hive(数据软件),Pig(数据流语言)和Spark(多编程模型)。


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