大数据分析技术 大数据就业待遇如何?

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介: 大数据是眼下非常时髦的热词,同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业,通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。随着大数据在国内的发展,大数据相关人才却出现了供不应求的状况,大数据分析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。

是不是每天刷微博,看知乎都在说:大数据告诉你……

看到腾讯、天猫都在用:大数据分析……

你是不是好奇,这些大数据分析师都要做什么,为什么这么多企业都在用大数据,云时代究竟是个什么样的时代?

为什么大数据分析师是这么热门的职业,为什么会大数据分析的人都是高薪?

是不是自己也想学大数据分析,高薪就业?

下面果金带你了解一下

大数据分析师发展就业前景怎么样?大数据分析师薪资待遇高吗?

大数据是眼下非常时髦的热词,同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业,通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。随着大数据在国内的发展,大数据相关人才却出现了供不应求的状况,大数据分析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。下面果金整理出了大数据分析师就业前景以及薪资待遇的情况给大家参考。

互联网科技发展蓬勃兴起,人工智能时代来临,抓住下一个风口。为帮助那些往想互联网方向转行想学习,却因为时间不够,资源不足而放弃的人。我自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程,大数据学习扣扣群:606这九个数字859依次排开就是群705 欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入。

大数据分析师是做什么的?

“大数据分析师就是一群玩数据的人,玩出数据的商业价值,让数据变成生产力。”而大数据和传统数据的最大区别在于,它是在线的、实时的、规模海量且形式不规整,无章法可循,因此“会玩”这些数据的人就很重要。

大数据分析师就业前景如何?

从20世纪90年代起,欧美国家开始大量培养数据分析师,直到现在,对数据分析师的需求仍然长盛不衰,而且还有扩展之势。

根据美国劳工部预测,到2018年,数据分析师的需求量将增长20%。就算你不是数据分析师,但数据分析技能也是未来必不可少的工作技能之一。在数据分析行业发展成熟的国家,90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究确定的。

大数据分析师薪资待遇:

有媒体报道,在美国,大数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元,而国内顶尖互联网公司,大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%,且颇受企业重视。

国内某大型招聘平台给出的数据分析师平均薪酬为:9724K(取自 1139 份样本),且北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙为大数据分析师需求量前十的城市。

整理了几份不同平台给出的大数据分析师薪资水平,以及经验要求,用图表的形式直观表现出来,希望能够帮助大家。

8e0438b3565bc4d57a452e032df11d9a_t0151b13cb94adb61af

ce6dcd9b90d5d8205f5cfa802280d91a_t011a54820f46591687

0ab25251c77d0d63efd6459e8fd12858_t0134a3a557d96784c3

C_TJ_DM_PH_G2CY4_HT_TS

看到他们是不觉得备受激励,其实像他们拿高薪,也是小case,他们之中不乏有小白(零基础)来学习的,通过自己的努力一样高薪就业。其实只要你有梦想,就不怕被实现。

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
目录
相关文章
|
23天前
|
存储 大数据 测试技术
用于大数据分析的数据存储格式:Parquet、Avro 和 ORC 的性能和成本影响
在大数据环境中,数据存储格式直接影响查询性能和成本。本文探讨了 Parquet、Avro 和 ORC 三种格式在 Google Cloud Platform (GCP) 上的表现。Parquet 和 ORC 作为列式存储格式,在压缩和读取效率方面表现优异,尤其适合分析工作负载;Avro 则适用于需要快速写入和架构演化的场景。通过对不同查询类型(如 SELECT、过滤、聚合和联接)的基准测试,本文提供了在各种使用案例中选择最优存储格式的建议。研究结果显示,Parquet 和 ORC 在读取密集型任务中更高效,而 Avro 更适合写入密集型任务。正确选择存储格式有助于显著降低成本并提升查询性能。
124 1
用于大数据分析的数据存储格式:Parquet、Avro 和 ORC 的性能和成本影响
|
2月前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
Jupyter 在大数据分析中的角色
【8月更文第29天】Jupyter Notebook 提供了一个交互式的开发环境,它不仅适用于 Python 编程语言,还能够支持其他语言,包括 Scala 和 R 等。这种多语言的支持使得 Jupyter 成为大数据分析领域中非常有价值的工具,特别是在与 Apache Spark 和 Hadoop 等大数据框架集成方面。本文将探讨 Jupyter 如何支持这些大数据框架进行高效的数据处理和分析,并提供具体的代码示例。
49 0
|
6天前
|
机器学习/深度学习 运维 分布式计算
大数据技术专业就业前景
大数据技术专业就业前景广阔,广泛应用于互联网、金融、医疗等众多行业,助力企业数字化转型。岗位涵盖大数据开发、分析、运维及管理,如大数据工程师、分析师和系统运维工程师等。这些岗位因专业性和稀缺性而享有优厚薪资,尤其在一线城市可达20万至50万年薪。随着技术进步和经验积累,从业者可晋升为高级职位或投身数据咨询、创业等领域,发展空间巨大。
16 5
|
7天前
|
JSON 数据可视化 数据挖掘
Polars函数合集大全:大数据分析的新利器
Polars函数合集大全:大数据分析的新利器
15 1
|
10天前
|
人工智能 编解码 搜索推荐
大模型、大数据与显示技术深度融合 加速智慧医疗多元化场景落地
大模型、大数据与显示技术深度融合 加速智慧医疗多元化场景落地
|
20天前
|
存储 分布式计算 Hadoop
大数据分析的工具
大数据是一个含义广泛的术语,是指数据集,如此庞大而复杂的,他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器,气候信息,公开的信息,如杂志,报纸,文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录,网络日志,病历,军事监控,视频和图像档案,及大型电子商务。
27 8
|
1月前
|
存储 大数据 数据挖掘
【数据新纪元】Apache Doris:重塑实时分析性能,解锁大数据处理新速度,引爆数据价值潜能!
【9月更文挑战第5天】Apache Doris以其卓越的性能、灵活的架构和高效的数据处理能力,正在重塑实时分析的性能极限,解锁大数据处理的新速度,引爆数据价值的无限潜能。在未来的发展中,我们有理由相信Apache Doris将继续引领数据处理的潮流,为企业提供更快速、更准确、更智能的数据洞察和决策支持。让我们携手并进,共同探索数据新纪元的无限可能!
82 11
|
2月前
|
大数据 机器人 数据挖掘
这个云ETL工具配合Python轻松实现大数据集分析,附案例
这个云ETL工具配合Python轻松实现大数据集分析,附案例
|
2月前
|
大数据 数据处理 分布式计算
JSF 逆袭大数据江湖!看前端框架如何挑战数据处理极限?揭秘这场技术与勇气的较量!
【8月更文挑战第31天】在信息爆炸时代,大数据已成为企业和政府决策的关键。JavaServer Faces(JSF)作为标准的 Java Web 框架,如何与大数据技术结合,高效处理大规模数据集?本文探讨大数据的挑战与机遇,介绍 JSF 与 Hadoop、Apache Spark 等技术的融合,展示其实现高效数据存储和处理的潜力,并提供示例代码,助您构建强大的大数据系统。
33 0
|
2月前
|
存储 分布式计算 数据处理
MaxCompute 的成本效益分析与优化策略
【8月更文第31天】随着云计算技术的发展,越来越多的企业选择将数据处理和分析任务迁移到云端。阿里云的 MaxCompute 是一款专为海量数据设计的大规模数据仓库平台,它不仅提供了强大的数据处理能力,还简化了数据管理的工作流程。然而,在享受这些便利的同时,企业也需要考虑如何有效地控制成本,确保资源得到最优利用。本文将探讨如何评估 MaxCompute 的使用成本,并提出一些优化策略以降低费用,提高资源利用率。
59 0

热门文章

最新文章

下一篇
无影云桌面