大数据人才缺口达150万 全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具的一份详细分析报告显示，预计到2018年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在140000到190000之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达1500000! 事实上，大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚，在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。 大数据专
大数据人才缺口达150万 全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具的一份详细分析报告显示，预计到2018年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在140000到190000之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达1500000! 事实上，大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚，在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。 如大
对于没有任何编程基础的人来说，选择学习Python是不错的选择，一方面Python语言本身的语法结构比较容易掌握，另一方面Python的实验也比较好做，这会增强初学者的学习成就感，从而能够走得更远。另外，Python语言是全场景编程语言之一，在Web开发、大数据开发、嵌入式开发和人工智能开发等领域都有比较广泛的应用，所以掌握Python语言未来会有比较广阔的应用空间。
虽说人生没有白走的路，新的一年来到，会的还是原来的知识，人的身价就摆在那里，无论怎么折腾，也不会拿到更好的offer。所以在年轻还有拼劲的时候多学学知识，寻找自身的不足，查漏补缺非常重要。**今天小编给大家带来的是绝对的干货！以下是我自己这些年爬过的那些坑。在大数据开发这一块来说还算是比较全面的吧！废话不多说，直接上干货！
本篇文章由加米谷大数据毕业的同学供稿，他毕业一年，从传统金融IT转型到某大型互联公司做大数据开发，也从C++技术栈变成了大数据技术栈，如今已经入职2个月，也通过这篇文章总结一下他的转型过程。
最近在考虑新一年的架构的时候，我就在想一个大数据平台核心竞争力到底是什么？每个平台发展的阶段可能不太一样，所以所需要的核心竞争力不同。但是做架构，做设计的朋友一定要常常思考下你负责的平台到底核心竞争力是什么。 我们现在做的平台不是自用的，是销售给第三方。我觉得排在前三核心竞争力分别是： 1、业务敏捷性 敏捷：汉语中解释反应迅速快捷。核心思路就是快，学习成本，构建成本低。软件开发模式中相对于传统的瀑布模型也有敏捷开发，讲的就是回归开发的本质，抛弃瀑布中低效重型的东西。 大数据产业目前还存在一个快速蜕变和成长阶
余额宝一周年大数据报告 余额宝到底为宝粉赚了多少钱？宝粉到底有多少人？余额宝的规模到底冲到了多少？宝粉是一群什么样的人？客单量是多少？转入转出量能有多少？余额宝全景图，所有答案尽收眼底。 余额宝自去年6月13日上线，已成立一年有余。短短一年间，用户数过亿，一年为宝粉赚得118亿，规模达到5742亿，宝粉平均年龄只有29岁！ 余额宝一周年大数据图说之一：余额宝全景图。 余额宝大数据图说之二：宝粉地域分布在哪？ 余额宝一周年，用户遍布哪些省市？哪个省的宝粉最多？哪个城市的宝粉又最多？普天之大，东
首先，引用马云的一句话，员工离职的原因基本上可以归结为两点：钱，没给到位;心，受委屈了。这些归根结底就一条：干得不爽。
对于众多的求职者来说，一份稳定、发展好、薪资可观的工作，都会比那些高薪资，但发展前景迷茫、飘忽不定的工作要好的多。
从贵阳的大数据交易所开始，各地陆续上线了很多数据交易所，但显然都没有掀起多少浪花。没有具体了解过这些交易所是干嘛的，但是就数据交易而言，谈何容易，至少目前为止很难。
一种编程值多少钱除了自身的技术能力之外，主要还是看市场对于这种编程语言的需求，现在很多的招聘单位对于go语言的岗位上薪资都在3万以上，但是具体看细节要求除了对于这种编程语言的要求之外，对于经验以及行业经验的要求要大于对这门编程语言的需求。基本上go语言的工作经验2年以上，如果用go语言做过大型的项目，薪资就比较容易上去。
<数据猿导读> 51猎头CEO刘维在2016年中国信息通信大数据大会上分享了以“大数据认知时代下如何让人力资源产业更聪明”为主题的演讲。他讲到，传统招聘虽然非常土，但为现在的互联网招聘提供了一个业务基
余额宝到底为宝粉赚了多少钱？宝粉到底有多少人？余额宝的规模到底冲到了多少？宝粉是一群什么样的人？客单量是多少？转入转出量能有多少？余额宝全景图，所有答案尽收眼底。 余额宝自去年6月13日上线，已成立一
Y 总是一个年轻的90后创业者，花两年时间做了一款主打娱乐的App，还有一套 SDK 。
2022年，几乎没去过公司上班。上半年每周三去公司做一次核酸集采就行，因为各种原因，公司也没什么项目，下半年就一直在家里睡觉。在不强制居家的日子，就一直骑着摩托车游山玩水。
在“资本寒冬论”喧嚣的2016年，我们终于可以在年终回顾这一年，风投的集体动向，和无数创业项目的死亡和崛起
最近一年大数据火爆异常，各种培训班开课广告满天飞，很多做开发的朋友也想转到大数据这一行，在投递简历的时候进场被几个岗位搞迷糊，他们是大数据分析师，大数据研发工程师，大数据建模工程师，大数据挖掘工程师。我会根据前同事所在公司的相应岗位，列出岗位职责和要求，供大家借鉴。
manor学习大数据开发满打满算也有一年了,其中也发现不少好用的大数据开发提升效率的软件,推荐给刚入门/入行的你:
专升本的第一学年末，凭借着自学Java拿到了人生的第一份Java开发的实习offer。我深知那时候我的Java水平有限，也深知能拿到offer并不是因为我多优秀，而是公司一批招了20多个人。
又是一年乍暖还寒，春天的风迎面而来，凉意中夹杂着些许温暖。哦，你知道，是春天来了。就像那年的实习期，在挥手告别的毕业季，定格在了那年的七月。
“大数据”概念的最早出现，是从2012年2月份纽约时报一篇文章开始的。到目前为止，在大数据领域当中的投资已经越来越热，该领域企业越来越多。但是，有多少公司到底真正使用的是大数据?我相信几乎没有太多，这
Java开发是IT行业的经典岗位，行业当中存在普遍的需求，Web开发、Android开发、游戏开发等岗位，基本上Java语言是主力队伍。而进入大数据时代，Java又在大数据方向上有了用武之地。今天我们主要来讲讲Java大数据开发做什么，又该如何进行成长路线规划。
本文共10000字，建议阅读时间20分钟 讲座选自清华大学苏州研究院大数据处理中心首席技术官赵勇于2015年4月8日在青岛大数据高峰论坛金融大数据分论坛上所做的题为《大数据驱动的个性化财富管理》的演讲。 我简单介绍一下自己，我是清华硕士，在美国芝加哥大学读博士，后来在美国微软公司工作几年，主要做广告大数据平台。2012年和我们中心的林辉主任一起创立清华大学苏研院大数据处理中心，主要做央企，国家部委大型中央数据统计，后来做用户端行业大数据。 先讲一下大数据爆发原因。实际上数据的问题，包括大数据问题，是
0x00 前言 学的越深越能体会到自己的无知，理解的越深刻越不敢张口说自己是搞这一行的。 把之前写的数据仓库系列博客，汇总和整理成了一本更系统的小书《Data Warehouse in Action》。 0x01 大数据和数据仓库 16 年开始接触数据仓库，至今有一年半的时间，中间换了次工作，也算是在两家公司实践了数据仓库。在此随便写一点关于大数据和数据仓库的东西。 其实，很多时候大数据和数据仓库这些都是一些概念使然，个人不太认为某一个概念比另一个概念厉害多少，大家是你中有我我中有你的关系。 就拿大数
不少伙伴在后台私聊学堂君，想考腾讯云认证，但不知道选哪些方向，也不知道考哪个方向的含金量最高。
最近两年，大数据这个词非常火，以大数据为基础和核心的人工智能也以迅雷不掩耳之势蔓延到各个领域，无人驾驶，无人超市，智慧城市等等。毫无疑问，火爆的大数据已然成为当今互联网世界中的新宠儿，创造着巨大的商业价值，是当今互联网巨头的必争之地。
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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，但在这方面的表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。
大数据作为时下火热的IT行业的词汇，随之而来的数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据开发也应运而生。
第二是对大数据处理系统本身进行开发。对理论和实践要求的都更深一些，也更有技术含量。
随着公司规模的增长，对大数据的离线应用开发的需求越来越多，这些需求包括但不限于离线数据同步(MySQL/Hive/Hbase/Elastic Search 等之间的离线同步)、离线计算(Hive/MapReduce/Spark 等)、定时调度、运行结果的查询以及失败场景的报警等等。
昨天写了篇马斯克推特裁员的文章，没想到引发了很多争议，有读者私信说什么推特的人习惯性摸鱼，马斯克裁的好、裁的妙、裁的呱呱叫。
作为新一轮的技术热点，大数据所受到得到关注是空前的，并且在这两年的发展当中，企业对于大数据的重视程度还在进一步上升，企业基于大数据业务开展所需要的相关岗位人才，也进一步上升。那么培训出来大数据就业前景及工资怎么样，今天我们来详细了解一下。 行业当中早期的大数据从业者，其实很多也并非是大数据科班出身，因为国内的大数据专业，其实是在2016年才首次获批设立。所以行业当中已有的大数据人才，很多人也是从其他的开发方向上转过来的。
1 一觉醒来，发现InfoQ的大数据杂谈公众号改名叫AI前线了。相关的微信群也变成了AI前线群。大数据已死，AI当立，大概是这样一个节奏。 我依稀记得编辑拉我进群时候的盛况。于是我过去问编辑大数据是不是不做了，编辑和我说大数据内容不变，加量不加价。 也许编辑没有说谎，但是顶着AI名声的公众号里，即便有大数据的内容，估计也不再是头条二条了。大数据终究还是被抛弃了。 对于这个2008年开始碰Hadoop，2009年开始在Cosmos上班的人，有种说不出来的悲凉。不到10年，大数据这一茬被收割的差不多了。我们
上节讨论了如何保障数据中台的数据质量，让数据“准”。除了“快”和“准”，数据中台还离不开“省”。随数据规模越来越大，成本越来越高，如不合理控制成本，还没等你挖掘出数据应用价值，企业利润就被消耗完。
---- 新智元报道 编辑：拉燕 桃子 【新智元导读】疫情下，人工智能、增强现实等领域发展势头不减反增。快来看看十几家科技巨头员工们的薪资水平吧。 美国的科技巨头公司在疫情期间全力应对，实力不减反增。这些公司都实现了巨大的增长，赚到了更多钱，也招了更多人。 2021年7月，科技行业协会CompTIA发布的一份报告指出在过去的一年里，科技行业有10个月都在增长。并且，全美的科技公司在2021年上半年招了80000多名员工。 谷歌的母公司Alphabet在去年的第二个季度就招了4000多名员工。6月
作者：赵一鸣 摘自：微信公号“沙漠之鹰” 感谢赵一鸣的投稿，大数据文摘一向以发布干货文章著称，也欢迎大家投稿，投稿邮箱：tg@bigdatadigest.cn 过年之后，很多人选择租房。我的不少朋友告诉我，"之前你公众号发布的北京买房攻略很有趣，可是不接地气，能不能分析一下帝都租房啊"！ 我想也是，春节后我配置了爬虫工具，从北京各大中介网站抓取了8万余条租房数据。其实经过去重和过滤，剩下的不过两万余条。我估算，整个租房市场在春节后这个旺季，也就2万左右的存量。 ◆ ◆ ◆ 第一因素：面积！单间or整租？
大数据也不是近几年才出现的新东西，只是最近几年才真正意义上变得热门、火爆！而这要得益于互联网信息技术的快速发展，网络改变世界、改变生活，大数据技术的应用让这样的改变更为深刻。
互联网在经历前几年的繁荣之后，现在开始进入寒冬，资本家不再像以前那样大胆地投资，纷纷攥紧自己的口袋。但是从整个互联网行业来看，大数据却一枝独秀，逐渐崛起。
本文介绍了大数据应用在企业经营分析、运营效率优化、财务数据应用等方面的案例和解决方案，以及数据应用对企业和政府部门的创新价值。
Q：学校里的大佬学长说他们搞大数据基本是python，java很少，但一个培训机构的老师说大数据的许多框架都是java写的，本人有python的基础，想学大数据的方向，培训机构那边的课是用java的，而且钱已经交了 所以到底学大数据要不要java呢，我要怎么选择？ A：首先我们先区分一下概念。目前国内很多人在说大数据的时候，实际上是把大数据技术和数据科学（含数据分析、数据挖掘、机器学习）混在一起的，许多讨论和争辩其实源于大家说的不是一个事情。 目前高等学校已经有了大数据相关的专业，名字起得也很好，叫《数据科
在知乎看见了一个数据分析师的真实经历，忍不住唏嘘。 图片截自知乎 原文太长，简单概括一下：楼主是香港城市大学的硕士，在银行工作四年后想跳槽，但因为能力不符合公司的招聘要求，总是一面就挂了。 有人说行业人才饱和，竞争激烈；也有人说楼主简历写得笼统，不够亮眼；但最主要的原因其实是：没有建立起自己的技术护城河。 有很多公司的数据分析岗，入职之后每天都在取数、取数、取数，成了货真价实的crud/sql boy。这样的岗位即使工作十年，能带来的成长也极其有限。 如果自己不能精通一套有门槛的硬技术，不能和新人拉开差
自2012年起，一直被称为“最性感的工作”的数据科学家职位，吸引了大批远渡重洋到达硅谷，做着“数据梦”的留学生们。
导读： “随着卫生信息化的发展，我们的数据量会越来越大。目前数据量已经足够，但是关键的问题是数据该怎么用，我们最缺少的是对数据的认知方法。”在12月2日财新峰会健康点医疗专场上，海市决策委员会委员、上海市医改办副主任许速分享了他关于上海新医改的经验，他认为，数据越大，医改问题就越聚焦，从分级诊疗到医院日间手术室，再到药品两票制、带量采购，都表明医改中的措施越来越具体。进入大数据时代，医改必须精准化。 社区与医院建立两个标准 上海新医改的最核心的部分是建立了两个标准：一个是基于社区卫生服务中心的标化工作量
Java开发转大数据开发要做到几点?假设你有Java基础选择了自学大数据，而对于完全没有编程和Java基础的人来说，自学绝对是浪费时间和精力的事情。Java开发转大数据开发要做到几点? 现在已经从之前
近几年，大数据不可谓不火，尤其是2017年，发展大数据产业被写入政府工作报告中，大数据开始不只是出现在企业的战略中，也开始出现在政府的规划之内，可以说是互联网世界的宠儿。 据《大数据人才报告》显示，大数据相关职位主要划分为大数据开发、数据挖掘、图像/视觉、语音、四大类，对截止到2017年11月的427,120份简历样本进行分析。 报告核心发现 1.2017年，大数据及人工智能人才需求增长迅猛，招聘需求猛增6倍，大数据需求增长幅度最为惊人，达795%。 2.独角兽公司的人才流动需求明显，京东人才流入方面表现最
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