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面试编程岗,我期望薪资20K,为什么老板给我翻倍?

程序人生 2018-10-28

第一时间关注程序猿(媛)身边的故事

 

你在公司里表现很好,布置的任务总是能又好又快的完成,但两年来你的工资一直是1万3,多次跟领导提出加薪,结果领导每次都是哦哦哦知道了。

 

你心里知道,现在的工作遇到了瓶颈,薪资想要有50%以上的增长已经很难了,能做的也只有转行。



最近,身边几个程序员朋友都在学Spark、Hadoop等相关知识,仿佛不紧跟时代步伐,就会被随时甩出半条街的节奏;而打开知乎,诸如“怎样进行大数据的入门学习”“Java Web 程序员如何转型大数据”之类的话题也屡受关注。


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麦肯锡公司报告指出,大数据、人工智能方面人才紧缺,需求量激增。自己有技术优势,而且大数据行业也非常缺人,现在入行正是最合适的时候。


那么大数据之火热依赖于什么?


1.技术日渐成熟,应用空间得以拓展


大数据技术,最早于1980年被首次提及,却在近几年才获得突飞猛进的发展。相较于几十年前神经网络算法捉襟见肘的计算能力,如今处理器对大规模数据的高速处理能力无疑发挥了关键性的作用。借助于处理器的高性能,使我们短时间内完成PB 级数据的机器学习和模型训练成为可能,由此为高度依赖深度学习的图像、语音识别产品的快速迭代奠定基础,大数据应用空间得以拓展,也由此催生了提供相关产品与服务的技术公司。


2.重视数据资产,数据挖掘已成必然


现代信息技术使每日产生的数据量呈指数级增长,企业发展再也无法回避对数据价值的挖掘与利用。

 

3.技术催生业务新模式,蕴含创业新契机


大数据产业链,催生出针对不同版块提供产品和服务的业务组合新模式,无论是利用推荐算法做内容服务的今日头条,还是基于数据整合提供监测服务的 TalkingData,或者是提供底层架构支持的阿里云,无不是发觉了大数据产业链条所蕴含的创业先机。

 

4.市场供不应求,岗位挑战空间大


根据主流数据媒体调查,全国目前的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据的人才缺口将高达150万。有机构对一线城市2018年国内科技领域热门职位薪酬范围及跳槽涨幅进行了预测:大数据方向由于人才稀缺度较高,相同工作年限的情况下,大数据工程师的薪资普遍更高,待遇涨幅也会超过其他岗位。


目前,普通的Hadoop大数据工程师起薪也在20K/月,稍有经验薪资就会高许多,数据挖掘、机器学习、人工智能相关人才薪资更高。


面试编程岗,我期望薪资20K,为什么老板给我翻倍?

(以上数据整理自拉勾网)

 

对于普通程序员来说,从事Hadoop大数据、数据挖掘相关工作是最佳选择,原因有三:

 

1、门槛较低,有编程基础就能学会;


2、相比其他开发岗位薪资要高10-20万,年薪25万只是最低水平。


3、Python是人工智能领域最主流的编程语言,现在掌握Python大数据技术更有利于日后无缝进入AI领域。


如何学习才能快速入门并精通呢?


当你真正开始学习的时候总是不知道从哪入手,导致效率低下影响继续学习的信心,甚至影响当下的工作。

 

其实最重要的是你不知道哪些技术需要重点掌握,学习时频繁踩坑,最终浪费大量时间,所以有一套实用的视频课程用来跟着学习是非常有必要的。

 

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课程简介

该课程首推业界最先进技术标准,引领行业技术更新:Hadoop3.0、Hive2.0、HBase1.0、Storm1.0、Spark2.2等。完整项目贯穿整个教学体系,提供独家大数据云实验室环境,通过实验室感受 TB级数据分析效果。并有持续 ETL流程,定时ETL流程,多业务并行计算,业务协同管理等场景,做到真实演练。让学员更加深刻体会大数据的独特魅力。

五大项目实战

你可以学到:

Linux实践与Java基础

Hadoop生态体系(HDFS+MapReduce+Pig(选修)+HBase+Zookeeper+Hive+Sqoop+Flume)

Spark核心架构:Scala+Spark 核心、Spark SQL 2.X

流计算引擎:Spark Streaming 2.X+Storm 1.0+Kafka

基于Spark的大数据挖掘分析:Spark Mllib(选修))

大数据MPP数据库最佳实践:Impala+Presto(选修)

大数据应用调度工具使用及企业平台实战(Hue+Azakban+Cloudera)

企业级大数据项目实战

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