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如何入行大數據拿高薪？大神來支招！
2016-11-07
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作為一個專業(yè)大數據公司的CEO，經常面試希望進入大數據行業(yè)的小鮮肉，大家都說“我要做大數據”。我會問：“你想象中的做大數據到底是做什么？”或者“你希望具體從事的大數據工作或方向是什么？”大多數人往往說不出來。

顯然，對于大數據行業(yè)的生態(tài)，未來大數據領域都有哪些發(fā)展機會、不同崗位需要具備什么能力，很多人都不了解。

作為一枚有情懷的大數據領域的老兵，我覺得有必要科普一下大數據領域都有哪些從業(yè)方向，各個方向崗位需要具備什么技能，以及未來可以如何發(fā)展。

大數據業(yè)務流程有4個基本環(huán)節(jié)，分別是業(yè)務理解、數據準備、數據挖掘、分析應用。在這個流程里有三個職能領域：大數據系統(tǒng)研發(fā)，承擔整個運營系統(tǒng)的構建與維護、數據準備、平臺與工具開發(fā)；大數據挖掘，負責關鍵模型應用與研究工作；大數據分析應用：既是外部需求的接入者，也是解決方案的輸出者，很多時候也會承擔全盤統(tǒng)籌的角色。


圖一、大數據業(yè)務流程圖，上方回指箭頭表示各個環(huán)節(jié)之間的反饋調節(jié)機制

入行方向1：大數據系統(tǒng)研發(fā)領域

大數據系統(tǒng)研發(fā)領域說白了就是大數據里面搞IT的，承擔整個運營系統(tǒng)的構建與維護、數據準備、平臺與工具開發(fā)。


圖二、大數據運營系統(tǒng)


大數據運營體系包含了采集層、存儲層、計算層和應用層，是一個復雜的IT系統(tǒng)，需要熟悉Hadoop等分布式系統(tǒng)的開發(fā)工程師、架構工程師和運維工程師來選擇平臺技術路徑和開源組件，完成環(huán)境部署，并開發(fā)定制化平臺工具。對于大數據系統(tǒng)的每一層，所要求的掌握的編程語言和工具都有所側重，常用的可選技術路徑如：

采集層，Sqoop可用來采集導入傳統(tǒng)關系型數據庫的數據、Flume對于日志型數據采集是非常適用的，另外使用Python一類的語言開發(fā)網絡爬蟲獲取網絡數據；

儲存層：分布式文件系統(tǒng)HDFS最為常用；

計算層：有不同的計算框架可以選擇，常見的如MapReduce、Spark等，一般來講，如果能使用計算框架的“原生語言”，運算效率會最高（MapReduce的原生支持Java，而Spark原生支持Scala），但原生語言使用相對難度較大，與數據分析更為貼近的語言中，至少懂R和Python其中一種，也可以完成大數據計算；

應用層包括結果數據的可視化、交互界面開發(fā)以及應用管理工具的開發(fā)等，更多的用到Java、Python等通用IT開發(fā)前端、后端的能力。

在大數據系統(tǒng)研發(fā)領域前期從系統(tǒng)維護入門，逐漸能夠自己部署整個Hadoop框架，然后基于這個環(huán)境部署平臺、工具等。

入行方向2：大數據建模與挖掘

大數據挖掘指的是利用算法和模型提高數據處理效率、挖掘數據價值、實現(xiàn)從數據到知識的轉換。大數據挖掘工程師，也叫機器學習算法工程師，首先得有扎實的數理統(tǒng)計功底，統(tǒng)計學是最基礎的，同時熟練掌握常用的統(tǒng)計分析和機器學習模型算法，而且有好奇心和耐心有鉆研精神。

Python／R／Java等編程語言至少會一門，而且在海量數據情況下，不可能只在單機環(huán)境下操作，所以得熟悉Hadoop。要真正成為算法大神，還需要良好的英語閱讀能力，才能快速學習國內外最新研究成果。

大數據挖掘工程師／算法工程師剛入行可能是根據大數據項目經理提的需求應用模型解決數據問題。在應用的基礎上，進階是能夠總結問題與解決方法的共性，從而形成標準化的能力、固化模型，提升效益。高階便是有自己的研究成果，成為算法大神、數據科學家。

入行方向3：大數據分析應用領域

大數據分析應用就是幫助企業(yè)把數據和技術轉化為商業(yè)價值，我們常說的初級／高級數據分析師，或數據分析項目經理都屬于這個領域。相對于前兩個領域，分析應用領域所要求的技能最為全面的，需要從業(yè)者擁有復合型的知識結構和背景，包括對行業(yè)和業(yè)務深刻理解力，數據分析處理與解讀力，溝通表達及管理能力三個方面。

首先起碼會用SQL／SPSS／SAS等初級分析工具，了解統(tǒng)計模型相關知識；最好能在一定程度上掌握Python等一類通用型編程語言；需要強大的邏輯思維能力、歸納演繹能力幫助理解業(yè)務，能快速學習全新領域的商業(yè)模式和生態(tài)；最后，如何把分析結果可視化、產出可落地方案、讓別人信服以及管理自己的團隊，又考驗了溝通表達和管理能力。

理論上計算機專業(yè)、信息專業(yè)、數學專業(yè)、管理專業(yè)或者其他專業(yè)背景的都可以嘗試這個領域。前期是做數據的基礎監(jiān)測和總結工作，如周期性的報告或特定專題報告；中期參與業(yè)務溝通、梳理需求，組織建模解決問題；后期要不就為企業(yè)內部提供戰(zhàn)略意見，要不就帶領團隊為甲方客戶提供可落地的解決方案。


圖三、大數據三個主要職能領域所需技能對比

從掌握Python開始，獲得黃金就業(yè)機會
DT時代到來，大數據行業(yè)對人才需求倍增，但由于大數據需要的是復合型人才，而相應的培育體系仍未完善，因此，行業(yè)人才極度稀缺?？梢灶A見，大數據行業(yè)的從業(yè)者的薪酬待遇將持續(xù)上升；對于廣泛的應屆生，大數據領域提供了許多黃金就業(yè)機會。

很多想進入這個行業(yè)的人都想知道，這么多編程語言，應該學習哪一門？強烈建議Python。無論是數據采集、處理還是建模、平臺工具開發(fā)，都可以用到。無論你是做系統(tǒng)研發(fā)還是做數據挖掘、分析應用，懂Python都會讓你事半功倍！



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