转岗前景分析：人工智能、大数据开发是未来高薪的趋势？

/   转岗原因分析   /

相信有不少人在从事某个行业一定时间之后都有过想要转岗的想法&＃xff0c;或许是薪资达不到心理预期&＃xff0c;或者是技术上遇到瓶颈等等等等。下面我们来梳理一下一个人工作一段时间后&＃xff0c;为什么想要转岗的可能原因吧&＃xff0c;从转岗前工作和想转去的岗位两个角度我们来简单总结一下&＃xff1a;

转岗前工作情况

• 行业发展前景不佳&＃xff0c;要么过于冷门&＃xff0c;要么趋于饱和

• 工作内容重复&＃xff0c;枯燥&＃xff0c;技能提升不明显

• 薪水涨幅小

• 目前工作与个人性格相悖&＃xff0c;比如性格内向的人从事销售行业

• 目前工作压力太大&＃xff0c;想找一份轻松点的工作

• 目前工作毫无挑战&＃xff0c;没有意思

• 接触到了自己更感兴趣的行业或者工作

想转去的岗位情况

• 热门&＃xff0c;行业发展有前景

• 薪水待遇高

• 新的岗位更能发挥个人的优势

• 感兴趣

• 新的岗位符合自己的职业规划预期&＃xff0c;比如想找份轻松的&＃xff0c;于是转岗公务员&＃xff1b;

正在考虑转岗的小伙伴们&＃xff0c;right&＃xff1f;

/   转岗前的一些小建议   /

转岗绝不是一件轻松的事&＃xff0c;关于转岗是真的出于“自我选择” &＃xff0c;还是 “迫于无奈” &＃xff0c;或者是 “一时冲动”&＃xff1f;

转岗是否出于“自我选择”&＃xff0c;可通过是否符合以下情况来自我检测一下&＃xff1a;

• 目前的工作表现不错&＃xff0c;尽职尽责、努力上进&＃xff0c;与同事和老板相处融洽&＃xff1b;

• 经过客观理性的分析和了解&＃xff0c;十分明确自己需要做出新的职业规划的原因&＃xff0c;这些原因包括行业前景等客观原因和自我剖析后性格、兴趣点等主观方面的原因&＃xff1b;

• 对想转去的岗位做了详细的调研&＃xff0c;对新的职业发展有一定的了解和准备&＃xff1b;

有的岗位像产品经理、数据分析等均是门槛不高&＃xff0c;但想要学好却并不容易的职业&＃xff0c;仅仅因为好入门就决定转岗&＃xff0c;那就有点冲动了。

所以&＃xff0c;像个人的职业选择这么重要的事&＃xff0c;还是希望大家三思而后行哦。

/   转岗大数据的行业现状   /

大数据、数据挖掘、机器学习、人工智能&＃xff0c;如今很多程序员对这些火热技术跃跃欲试&＃xff0c;知乎上[深度学习如何入门&＃xff1f;] [普通程序员如何向人工智能靠拢&＃xff1f;] 等问题都有很高的关注度。

越来越多的技术候选人在跳槽时会思考&＃xff0c;能否从事大数据相关岗位的工作。那么&＃xff0c;为什么那么多人愿意投岗数据行业呢&＃xff1f;下面跟大家一起来聊一聊转岗大数据目前的行业现状吧。

1&＃xff09;为什么那么多人愿意转型大数据行业&＃xff1f;

大数据发展趋势

2019年-2021年&＃xff0c;将成为未来20年间大数据及人工智能最佳的产业资本并购整合窗口期&＃xff0c;就像2003年-2006年互联网产业整合的窗口期一样。

大数据与人工智能相互依托&＃xff0c;在政策层面已经上升为国家战略&＃xff0c;而且迅速进入全面启动实施阶段&＃xff1b;技术层面&＃xff0c;大数据技术已经基本成熟&＃xff0c;并且推动人工智能技术以惊人的速度进步&＃xff1b;产业层面&＃xff0c;智能安防、自动驾驶、医疗影像等都在加速落地。

人才市场需求大

据美国劳工局预测&＃xff0c;2022年美国市场将需要约85万大数据方面的专业技术人员&＃xff1b;而国内数据统计《大数据人才报告》显示&＃xff0c;预测未来3到5年人才缺口将达到150万之多。

职位薪酬水平普遍较高

据统计&＃xff0c;在美国大数据分析师平均每年薪酬在17.5万美元左右&＃xff1b;而国内一线互联网公司&＃xff0c;大数据分析师的薪酬水平普遍比同一级别的其他职位高20-30%&＃xff0c;这也成为国内转岗人员往大数据转型的很重要的理由之一。

高校加大对大数据相关专业的设立

目前&＃xff0c;全世界有近170所大学开设了大数据相关专业。近些年&＃xff0c;国内教育部也积极采取措施&＃xff0c;加强对大数据人才的培养&＃xff0c;开设新专业如“数据科学与大数据技术”等。

大军已经进入&＃xff0c;全民开始行动了。2019年国内各大高校都将会开设大数据、人工智能专业&＃xff0c;真正的竞争压力马上就会来了&＃xff0c;已经加入大数据行业的同学很幸运&＃xff0c;一定要抓住一切可以抓住机会&＃xff0c;全身心的投入。

2&＃xff09;转岗大数据大多来自哪些职位&＃xff1f;

从技术层面来说&＃xff0c;编程语言&＃xff08;Java&＃xff0c;python&＃xff0c;R&＃xff0c;Go语言 &＃xff0c;安卓/c&＃43;&＃43;等其他开发岗...&＃xff09;对于大数据开发来讲只是一个工具而已。

java开发

大数据的各类框架如Hadoop&＃xff0c;spark&＃xff0c;storm&＃xff0c;flink&＃xff0c;各种中间件如flume&＃xff0c;kafka&＃xff0c;sqoop等等&＃xff0c;这些框架以及工具大多数是用Java或基于JVM的Scala语言编写而成&＃xff0c;所以目前转岗大数据最多的来自Java岗。

安卓/c&＃43;&＃43;等其他开发岗

从安卓开发岗转型到大数据的人也不在少数&＃xff0c;对开发岗转型的小伙伴来说&＃xff0c;都是编程&＃xff0c;只要有底子&＃xff0c;付出努力&＃xff0c;转岗大数据的前景依然很可观。

其实只要有点基础的程序员转型大数据&＃xff0c;都有天然的进阶优势。

哪怕你没有学过任何一种编程语言零基础&＃xff0c;也是可以学会的。

不管是初学者还是资深程序员&＃xff0c;应该专注于<语言特性>,而不是纠结哪类语言&＃xff0c;只有这样才能达到融会贯通&＃xff0c;拿起任何语言基本上都会用&＃xff0c;并写出高质量的代码来。

/   转岗大数据的途径   /

主要有以下几种方式&＃xff1a;

1&＃xff09;企业内部转岗

通过企业内部途径进行转岗&＃xff0c;这是实现转岗的最佳途径&＃xff0c;方便快捷、成功率高。

2&＃xff09;借助有实力培训机构再就业

在平时没有利用业余时间朝这个方向进行积累的情况下&＃xff0c;参加一个专业培训班短期进行集中充电&＃xff0c;很有必要的。再次求职时择业就提高标准&＃xff0c;多参加一些面试积累经验&＃xff0c;找到一份大数据岗工作还是很容易的。当然&＃xff0c;需要有决心和毅力&＃xff0c;付出巨大的努力&＃xff0c;这是无可厚非的哦&＃xff01;

3&＃xff09;书籍、视频日常积累

没有内部转岗的机会、又不愿花钱参加培训班&＃xff0c;那就平时乖乖看书吧&＃xff0c;至少大数据的一些基本框架、技术和工具的经典书籍得好好读一读&＃xff0c;然后至少要有一套完整的大数据教学视频带着入门。

其次可以多关注关注目前行业的招聘信息&＃xff0c;了解下需要符合哪些条件&＃xff0c;学完一段时间就出去应聘下&＃xff0c;既是给自己一个警醒&＃xff0c;又能更精准的把握住面试所需。

/   大数据的职业发展   /

上文给大家提了几点转岗前需要考虑清楚的问题。

其中一项就是一定要对想转去的新岗位的行业前景、职业发展、职位特性甚至工作内容都要有一个基本的认知。

大数据总体可分为2大方向5大职业。

2大类分别为技术类和业务类&＃xff0c;其中&＃xff0c;技术方向侧重于怎样处理好数据&＃xff0c;业务方向侧重于怎样用好数据&＃xff1b;

技术方向

技术类方向是大数据界的码农、程序员。

1&＃xff09;大数据平台研发路线

• 职责&＃xff1a;主要负责大数据技术的产品化&＃xff0c;包括开源技术框架的研究、封装和开发

• 入门&＃xff1a;系统性了解大数据技术体系&＃xff08;spark、hadoop、hbase等技术&＃xff09;&＃xff0c;通读一遍各技术框架的技术文档&＃xff0c;知道每项技术能够解决什么问题&＃xff0c;其实现原理&＃xff0c;优缺点等&＃xff1b;能够调用各技术框架API进行功能封装

• 进阶&＃xff1a;能够优化开源框架性能及完善开源技术、作为开源社区的commiter

• 发展&＃xff1a;数据平台研发架构师、数据平台产品经理

2&＃xff09;大数据开发路线

• 职责&＃xff1a;也叫ETL工程师&＃xff0c;主要负责使用大数据技术采集、处理、分析数据&＃xff1b;

• 入门&＃xff1a;同数据平台研发工程师&＃xff0c;并熟练使用SQL、存储过程&＃xff1b;

• 进阶&＃xff1a;技术选型、技术架构设计、数据架构设计、平台性能调优

• 发展&＃xff1a;数据架构师、大数据DBA

3&＃xff09;大数据算法路线

• 职责&＃xff1a;俗称调参工程师&＃xff0c;主要负责使用机器学习算法建模&＃xff0c;处理业务需求&＃xff0c;基于算法引擎封装算法工具。

• 入门&＃xff1a;python语言&＃xff0c;sklearn、tensorflow等算法引擎&＃xff0c;熟悉决策树、SVM、朴素贝叶斯、神经网络等各种算法原理和适用场景&＃xff1b;

• 进阶&＃xff1a;业务建模、调参

• 发展&＃xff1a;数据科学家

4&＃xff09;大数据可视化路线

• 职责&＃xff1a;主要负责数据可视化应用开发

• 入门&＃xff1a;各种数据可视化图表适用场景、echarts框架、vue、BI工具

• 进阶&＃xff1a;数据应用可视化UIUE设计、大屏展现设计

• 发展&＃xff1a;数据艺术家 

业务类

1&＃xff09;大数据分析路线

• 岗位&＃xff1a;主要负责结合业务问题&＃xff0c;使用大数据分析、制作数据分析报告、规划数据应用

• 入门&＃xff1a;熟悉各种分析图表、数据分析工具、具备数据分析报告撰写能力等

• 进阶&＃xff1a;熟悉各种算法概念及使用场景、具备敏锐的业务思维、管理思维和应用规划能力

• 发展&＃xff1a;数据咨询师、数据产品经理

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