最近,谷歌爸爸又收购了一家公司。长期以来,谷歌致力于推动围绕 GoogleCloud 的企业业务,但在这方面一直被亚马逊和微软吊打,这次的收购正是为了弥补自身的短板。
被收购的 Cask Data 是一家专门提供基于Hadoop的大型数据分析服务解决方案的初创公司。基于此,谷歌进一步加强他的大数据分析能力。
除了谷歌、微软、亚马逊、IBM等国际大佬全力布局大数据外,国内企业也积极投入大数据的怀抱,无论是BAT这样的大厂还是雨后春笋般涌现的创业企业,都纷纷入局。
国内IT、通讯、行业招聘中,有10%都是和大数据相关,且比例还在上升。巨大的人才缺口直接导致各企业纷纷以高薪聘请大数据人才:
(以上数据整理自拉勾网)
高薪的背后是人才的紧缺,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。
随着大数据的爆发,中国IT业内环境也将面临新一轮的洗牌,不仅是企业,更是从业人员转型可遇而不可求的机遇。如果将IT人士统一比作一条船上的海员,大数据就是最大的浪潮,借浪潮之势而为之,可成功从IT程序员转型成为大数据专家。
世界正从IT时代走向DT时代,未来是大数据的时代,企业最有价值的资产就是数据,你所拥有的数据越多你就越有说话权,因此未来企业里最牛逼的员工应该是和数据有关的职位,比如CDO(首席数据官)、数据科学家、数据分析师、数据工程师等,这些职位或将成为程序员又一个美好的出路。
那么,程序员如何转型成为优秀的大数据工程师呢?
主要是从两者所要求的能力上来分析。首先,大数据工程师是需要有计算机编码能力的,因为面对海量的非结构化数据,你要从中挖掘出有价值的东西,需要设计算法与编写程序去实现,而程序员最牛的能力就是编写简洁高效的代码,去实现人们许许多多美妙的梦想,编码能力越强的程序员越有可能成为优秀的大数据工程师。
其次,大数据工程师需要统计学与应用数学相关的能力背景,数据挖掘与分析是需要设计数据模型和算法的,应该说程序员是有这个基础的,我见过最牛逼的程序员一般都不是科班出来的,通常是数学专业,因此提高算法设计能力是程序员转型大数据工程师的关键因素。
第三,大数据工程师需要具备某一行业的业务知识,大数据的挖掘与分析最终都要服务于市场,并对产品的销售与企业的发展起到重大推动作用,那才是有价值的大数据分析,因此大数据是不能脱离市场的,它必须与某一行业的应用想结合起来才容易产生更大的价值,通常程序员都是在做某一行业的软件,经过多年的学习与磨练,对某一行业的业务知识是有积累的,因此从这一点上来看,程序员是很容易过渡到大数据工程师的。
在美国,大数据工程师平均年薪达17.5万美元(折合人民币大概105万左右),在中国顶尖的互联网公司里,大数据工程师的薪酬比同级别的其他职位高出30%以上。DT时代来得太突然了,国内发展势头很猛,而大数据相关的人才却非常地有限,在未来若干年内都会是供不应求的状况,指望大学培养出合格的大数据人才有如天方夜谭,因此程序员们,你们的春天到了!