随着秋季校招落下帷幕，网上的各类招聘数据也已分布，大数据行业工程师以平均月薪11,600元领跑全国，成为“超高薪、高大上”的代名词。如果你学的是大数据相关专业，那么恭喜你，你的发展良机来了，如果你想要转行大数据也为时不晚。本文将利用从前程无忧招聘网站收集的7万多条大数据岗位招聘信息，分析当下大数据热门的就业和发展方向和技能需求，帮助相关专业在校生和想转行大数据的职场小白们找到适合自己的职业目标和发展方向，成为大数据时代的就业“新宠”，实现高薪梦想，走向人生巅峰！
数据说明：
一、前景光明的大数据行业
数据源：百度指数
《纽约时报》在2012年的一篇专栏中就曾称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。随着近年来互联网和信息行业的发展，数据量正在加速增长膨胀，人们越来越多的意识到数据对企业的重要性。从上图所示的“大数据”百度搜索频次可以看出，从2012年开始其搜索热度在全国范围内迅速增长，经历了2017年一个爆发年之后，至今仍不断受到广泛关注。
数据来源：中商产业研究院
随着国家大数据战略的实施和人工智能、云服务、物联网等产业的高速发展，我国大数据产业规模正呈现逐年增长趋势，预计到2021年将达到8000亿元。同时，从数据类型份额的角度看，物联网等极具活力大数据类型将出现大幅增长，为大数据企业带来了新的发展良机。
高速发展的产业意味着巨大的人才需求。根据清华大学经管学院联合职场社交平台领英（LinkedIn）发布的《中国经济的数字化转型：人才与就业》报告显示，2018年我们国家大数据领域人才缺口高达150万，到2025年将达到200万。为满足人才需求，国内各大高校已开始设立数据科学和大数据技术专业，这意味着未来将有大波的大数据专业人才涌入人才市场，那么怎样才能在大数据领域立足且有一个好的发展呢？
二、大数据就业分析
由于与大数据相关领域和技能有很多，在任何招聘网站上搜索“大数据”都会得到五花八门的各种职位，比如数据分析员、大数据架构师、大数据开发工程师等等等。下面我们就将对此做深入分析和解读，帮助大家找到自身定位以及适合自身发展的职业目标。想系统学习大数据的话，可以加入大数据技术学习交流扣扣君羊：522189307
首先，由于不同地区的大数据行业发展水平处于不同阶段，对各类数据岗位的要求和薪资等方面的定位采取的标准不统一，甚至可能存在本质上的差别。为了给读者提供具有指导性的意见，本文拟聚焦大数据产业发展较为领先、人才较为丰富的城市，此类城市的企业对大数据人才的需求信息发展得相对成熟和规范，更具有代表性和可分析性，以为读者提供更具指导性的就业参考。
数据来源：《2019中国大数据产业发展白皮书》
根据大数据产业生态联盟联合赛迪顾问共同完成的《2019中国大数据产业发展白皮书》显示，全国大数据人才主要集中于一线城市。北京、上海、深圳、杭州、广州是信息技术发展的引领者，阿里、百度、腾讯、滴滴、美团、小米等老牌互联网企业和新兴独角兽企业都集聚在这五大城市，这些城市拥有大数据产业发展的土壤，聚集和培育了大量的大数据人才；同时这五大城市经济发展水平高、企业薪酬待遇好、大数据企业聚集度高，为个人成长提供全方位的条件，吸引并留住大量资深的大数据人才以及全国范围内大数据相关专业的毕业生。截至2018年底，全国大数据核心人才约200万人，这五大城市大数据人才总和占比达到47.5%，大数据人才储备属于第一梯队。
除此之外，我们还发现搜索结果中包括很多与“大数据”相关性并不大或名称比较模糊的职位。比如数据分析专员岗位，虽然需求量很大，但是从职位要求角度看并不涉及大量数据的处理和分析工作，以及与大数据相关的技术要求。另外还有助理、咨询顾问、设计等，本文都做删去处理不进行讨论，具体处理过程如下。
1、大数据时代谁最热门？谁最高薪？
首先从需求量角度看，大数据开发工程师无疑是最热门的职位，其次是数据分析师，两者的需求量占比分别为28.7%和25.8%，包揽了总需求的一半以上。排名第三的是算法工程师，占总需求的8.9%，之后是产品经理。架构、数据库开发、运维和数据挖掘工程师的需求量相近，均在4%上下，相对较低。需求量最少的是数据库管理员，仅占总需求的1%。
薪酬数据通常以区间形式（如1.3-2.5万/月）发布，所以本文计算了各岗位给出的最低薪资和最高薪资的平均值以反映薪酬情况。从结果来看，算法工程师和数据架构师的薪资水平最高，平均月薪分别为21-35k、23-34k，但同时算法工程师的薪资跨度也较大，可能与工作年限是紧密相关的；数据分析师虽然有第二大需求量，但是工资区间最低，不过平均月薪最低也有12k；相较而言，需求最大的开发工程师薪资水平也是很可观的，月薪在14k到22k之间。
2、发展好才是硬道理
相信看了上述需求和待遇的数据，你已经有了心动的职位。但是它未来可能的发展是怎样的，适不适合长期发展？想转型又要具备怎样的硬件条件？职业生涯是一场马拉松，而不是冲刺跑，想要实现升职加薪、年薪百万的梦想，就一定要有规划和目标，才能更有动力、有方向性地学习和积累经验和资源，让自己在大数据行业快速成长起来。基于此，下文将从薪资和岗位要求的角度对热门职位的发展前景做深入分析，希望在提供职位信息的同时，能够引发读者一些关于长期职业规划的思考。
首先，不同发展方向的职位有着不同的核心技术和职位诉求，所以在做深入探究之前，有必要对热门职位按照诉求进行归类。本文通过总结发现这些热门职位主要可归结为业务型的数据分析方向，以及偏技术型的数据挖掘、开发/研发和运维四种就业方向。
资历vs需求篇
企业对同一职位有不同的资历需求，有些岗位并没有很大的发展空间。因此从长远的角度考虑，要做好转型晋升的打算。基于此，我们先从企业对于各岗位不同资历的人才需求量进行分析，并总结出了一些特征职位。
高端职位：大数据架构师、产品经理、大数据平台开发工程师
这一类职位对于经验的要求较高，属于大数据行业较高级的职位，也就是说是想要长远发展或晋升可以考虑的方向。从热力图中可以看出，大部分职位的主要需求集中在具有3-4年经验的人才，而架构师集中在5-7年经验，且占比达到61.3%，而对于只有1-2年工作经验的求职者，需求量只有2%，可见该岗位是最看重工作经验的。产品经理和大数据平台开发工程师的需求则集中在3年以上。
入门友好型职位：数据分析师、数据库管理员、运维工程师和数据库开发工程师
这一类职位对工作经验较短的人才需求较高，是职场新人或想要转行大数据可以考虑的方向。对于工作经验要求最低的是数据分析师，该岗位近50%的需求只要求1-2年工作经验。虽然入门门槛较低，但是该岗位的持续发展性相对较低，大部分企业对于资深级别的数据分析师需求较低，因此竞争也会较大。结合上文看，长远角度可以考虑向同属业务型的产品经理路线发展。
除此之外，数据库管理员、运维和数据库开发工程师对于经验要求的门槛也相对较低，有超过10%需求仅要求1年经验，超过三成仅要求1-2年工作经验。但是相对于数据分析师，这三个入门友好型职位的主要需求还是集中在3-4年经验，特别是数据库管理员对资深级别的人才也有近25%的需求量，可以说这一就业路线的纵向发展性很高。
薪酬涨幅篇
那么，如果在同一条路线上持续发展，工资能涨多少？这也是大家在做职业规划时会考虑的重要因素，下面我们来对薪资涨幅做具体分析（下文统称1、2年经验为入门级，3-4年为中级，5-7年为资深级）。
数据挖掘方向：
首先，从事数据挖掘方向岗位的入门级职位薪资最高，且薪酬增长快，始终优于除架构师外的其他岗位，工作第二年会有平均高于4000元的加薪待遇，这也是所有职位中同级薪酬增量最大的。具体来看，初级数挖工程师平均月薪可达14,306元，而初级算法工程师的平均月薪则更高，达到18,410元，只要1年工作经验就有望拿到接近甚至超过其他岗位工作3、4年之后的薪资。这无疑说明了目前数据挖掘方向的人才在这几个领域中稀缺性最高。
数据分析方向：
产品经理是起薪其次高的职位，初级水平可拿到平均14,000元的月薪。但是相比于其他职位，产品经理的薪资增长较慢，在工作第二年的平均月薪仅有15,000元。只在达到3-4经验的时候才会有大幅加薪，平均可达21,000元/月，达到资深水平之后也只有2,200的提薪。另一方面，同属分析方向的数据分析师虽然初级起薪较低，平均月收入仅10,000元，但是薪酬随着资历增长的速度较快、较稳定，初级到中级平均加薪3000元，且资深数据分析师虽然需求量小竞争大，但是平均月薪可达26,000元。不过需要注意的是，由于企业的叫法不同，资深分析师可能会偏向数据挖掘，如上图所示的薪资水平也是趋近的，所以可能相较于初、中级更偏向于技术型。
开发/研发方向：
开发类职位中数据架构师的薪酬最为可观，有2年经验的初级职位平均月薪可达23,475元，甚至高于具有5-7年经验的其他运维职位。但是该岗位看重工作经验，对1-2年经验的人才需求量较低，几乎不会接受1年经验的求职者。并且尽管起薪高，架构师的薪资增长缓慢。
大数据平台开发工程师的薪资水平和增长情况略优于数据库开发工程师，但是两者极为接近，初级职位薪资在11,000-14,000之间，从初级到中级平均提薪1,500-17,000元，资深职位平均提薪5000-6000元。
运维管理方向：
运维工程师和数据库管理员的起薪是最低的，入门级的平均月薪低于10,000元。但是运维工程师在第二年会有较大幅度的加薪，增幅达到43%，涨薪之后每月平均收入为13,642元，也是较为可观的。同时随着两者职位资历的增加，中级和高级的职位会达到相近或略低于开发工程师的水平。
3、你看好的职位在看这些
相信看了上文的分析，你已经结合自身对目标职位或方向有了初步的规划。接下来，我们就从学历和技术能力两方面分析一下，要达到职业目标有哪些“硬件”要求。
学历篇——拼经验or拼文凭？
求职时学历背景通常是企业很看中的，我现在的学历是否可以支撑我实现几年后的职业目标？通过积累工作经验是否可以弥补或代替学历的不足？接下来，让我们通过分析四类职位工作年限和学历要求的关系来明确这些点。
首先数据分析方向，随着资历的增加，企业对于大专及以下学历的偏好明显降低，可见经验难以取代文凭的重要性。特别是数据分析师，从初级的40%需求量降低到了5%，因此虽然好入门，但是想要在此方向发展拥有本科文凭是必要的。但是两种岗位主要还是偏好本科学历，有本科背景即可以满足95%以上的岗位需求。其中数据分析师虽然对于硕士及以上学历的偏好相对高一些，但也只有3%-4%，并且如果想如上文所述转做产品经理，学历背景是绝对够的。
从上图不难看出，数据挖掘方向的薪资待遇虽然最好，但是也是对学历要求最高的。首先不难看出，两种职位对硕士及以上学历的偏好都很强，且入门门槛很高。工作经验只有1年的数挖岗有12%的需求要求博士学历，硕士及以上近20%。但是从长期发展来看，这种对较高学历（硕博）的要求是可以通过相关工作经验来替代的。不难看出随着资历的增加，企业对于硕士或者博士学历需求减小，对高学历的已经不是那么看重了。
另一方面，算法工程师则对初级岗位有超过三成需求要求硕士学历。虽然随着工作经验的增加，企业对高学历的偏好有减弱的趋势，但是始终超过25%。可见要想往算法工程师方向发展，拥有硕士学历是较好的。
大数据开发方向三个主要岗位学历要求较为宽松，本科背景是主要需求。资历较浅的架构师可能要求硕士学历，但是该岗位的主要需求集中在5-7年经验，对硕士学历需求只有1%。数据库和数据平台开发工程师对于大专及以下的学历需求虽然随资历增加而减少，但是资深级别和初级差别不大，因此在开发/研发方向的职位更加看重相关经验，学历只是作为入门级的门槛，对长期发展的影响并不大。
比较而言，运维方向的职位对学历要求相对最为宽松，入门级岗位学历要求最为开放，超过一半以上的初级数据库管理员只要求大专学历，初级运维工程师也有近一半此类需求。从长期发展角度看，前者对于此类背景的候选人需求有减少趋势，但是仍有超过1/4资深岗位并不要求本科学历。而后者的缩减比例较大，由46%降到了17%，可见此方向入门容易，但是长期发展的话运维工程师会比较挑学历。
技能篇——数据分析和数据挖掘类
首先从总体上看，Python是数据分析和数据挖掘类岗位用到最多的分析工具，其次是R语言，数据库方面SQL是主要的工具。
具体来看，四者中偏业务型的分析师和产品经理职位对电脑技能的提及频率更低。对于产品经理来说，使用最多的是使用交互设计软件Axure，其次是流程图/思维导图工具，以Visio、XMind和MindManager为主，另外还有5%的需求提及PPT和SQL技能。数据分析师的技能要求集中在各种分析工具，最主要的是Python，其次是Excel和R，少部分职位要求会使用SAS、SPSS和可视化工具Tableau。
数据挖掘工程师需要更强的编程能力，需要掌握Python/R/Java/Scala，且要求有Hadoop/Spark的工程实践经验，精通SQL/Hive是必须的。算法工程师和数挖工程师的技能体系大致相同，除了对基础编程Java和C++的需求更多一些。
技能篇——大数据开发和运维类
首先，开发和运维方向的岗位主要技能要求重叠度较大，SQL/MySQL是必备的技能，熟练使用Linux操作系统也是必不可少的，但是各岗位侧重使用的工具不同。
开发工程师和架构师对于Hadoop、Spark平台和Spring、Hive、HBase等工具的要求较高，开发语言方面主要使用Java，对于Python的偏好不高，不同点是开发工程师对Redis数据库的提及率比较高，架构师对于Kafka系统操作的提及率比较高。数据库管理员和数据库开发岗位对于大数据平台及各组件的提及率较低，技能要求比较集中于熟悉MySQL/Oracle数据库、Linux操作系统和Shell编程。如果想向其他路线转型的话，需要补充Hadoop平台相关的实践经验。运维工程师处于中间位置，技能要求比较全面，因此如果向其他方向转型技能层面上是比较容易的。
小结
总结上述分析，数据分析师是比较适合编程能力较弱、偏业务型人才的大数据入门型职位，且企业对其需求量很大，求职者需适当补充Python、Excel、R等几种分析工具的使用经验。长期来看如果想往产品经理方向发展最好在简历中体现出交互设计和流程图绘制工具的应用；如果想往数据挖掘方向发展，则要向数据的底层收集、存储、计算工具拓展技术能力。
入门数据挖掘工程师比较适合有专业领域知识、拥有硕士学历的技术型人才。学历背景不足的话，在相关工作中积累所需经验，也是可以弥补学历不足。长期角度，数挖工程师如果想要向算法工程师发展，需要更扎实的底层编程能力，同时较高的学历要求也反映了算法工程师需要很强的理论能力和钻研精神。
平台开发工程师是比较适合已有Java开发经验的技术人才转行大数据的目标职位，且该岗位目前的需求量很大。长期来看开发可以向架构师发展，在技能和学历上都没有太多要补足的，主要需要的就是工作经验。有此目标者不妨尝试接触不同的团队、架构和技术，从而锻炼设计架构、领导和沟通能力，也可以入手咨询行业以接触更多样性的问题和团队，充分积累经验。运维和数据库方面的人才也可转做开发，技术层面需要补充Java的编程能力，其次是Hadoop平台的相关知识，且最好拥有本科学历。
俗话说“男怕入错行”，大数据行业虽然热门，希望大家不要随大流式的追随，而是先站在更高的角度看清企业的需求和岗位的发展路线，并结合个人能力做好职业规划。有针对性的求学或求职，才能积累有利于自身长远发展的经验，找到最适合自己的岗位，在大数据时代走得更高、更远！
来源：CSDN
作者：大数据基础入门教程
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