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大數據獵頭分享:為什么大數據工程師比Java程序員工資高

Java作為一門主流的編程開發語言和職場技能,已經得到越來越多的應屆畢業生和職場新人的認可。越來越多的人通過各類培訓機構或在線課程在學習Java編程技術,不斷的在拉高Java 程序員的供應量。

在應屆大學生、菜鳥和非IT人士眼中,學習Java技術成為Java程序員無疑是一個不錯的選擇,這至少從某種程度上解決了他們的當務之急——生存問題。

但是,對于已經入行2-3年的Java程序員,生存問題已經得到緩解和解決,他們更多的再關心,“這條路是否可以持續走下去?”、“明年的薪水還能不能繼續增長30%以上”。

對于程序員來說,技術一直在發展,與時俱進是必須的。大數據人才缺口巨大,轉型的機會出現了,如果能抓住這難得的機會,轉型為大數據工程師,讓你更進一步(競爭力、金錢等方面),何樂而不為呢?

大數據從事的是開源工作,更傾向于“研發”,能夠重新激起程序員研發程序的熱情,職業生涯有了新的追求,這意味著大數據會成為值得程序員長期奮斗不斷突破的工作;其次,由于大數據屬新興領域,專業人才比較缺乏,高端人才更是企業爭搶的對象。薪資上升容易,職業發展潛力巨大。

做Java也是不錯的,不過目前大數據是個趨勢,稍微有實力點的企業都在上大數據項目,而Hadoop本身又是Java開發的,再加上Hadoop工程師普遍比純Java開發要高3k以上,所以有很多搞Java的都在往hadoop大數據方向轉。

國內IT、通訊、行業招聘中,有10%都是和大數據相關,且比例還在上升。巨大的人才缺口直接導致各企業紛紛以高薪聘請大數據人才:

做Java的人已經比較多了,很多人工作4~5年月薪也難上2萬,能上2.5萬的更是寥寥。但Hadoop很多人只1年經驗就拿2萬以上了。所以很多現在待遇還不錯的人也還來大講臺學Hadoop,主要也是考慮未來發展天花板的問題。

Java這塊如果做5~6年到管理崗位的話,薪資基本可以達到2萬-2.5萬了。但是2.5萬基本上是Java技術人員的天花板,能上這個數的人很少,除非是架構師或者做底層的開發。但Hadoop這塊2萬多的薪資只能算一般,后面還有很大發展空間,所以很多有經驗的Java老鳥在往這塊轉。

年齡大對搞技術的來說是個比較大的問題,Java工程師滿大街都是,年齡大了工資還好但精力跟不上年輕人,不能加班,有家有室也不能長期出差,會比較尷尬。

Hadoop這塊年齡影響比較小,因為搞大數據不是簡單的編程,編程的份量連1/6都不到,很多時候需要你從服務器、存儲、計算、運維等多個方面來分析問題解決問題,年齡越大經驗越豐富,也越吃香。

大數據工程師需要具備哪些能力?

(1)數學及統計學相關的背景;

(2)計算機編碼能力;

(3)對特定應用領域或行業的知識。

大數據工程師這個角色很重要的一點是,不能脫離市場,因為大數據只有和特定領域的應用結合起來才能產生價值。

所以,在某個或多個垂直行業的經歷能為應聘者積累對行業的認知,對于之后成為大數據工程師有很大幫助,因此這也是應聘這個崗位時較有說服力的加分項。

大數據相關的技能很多,按照數據本身,可以分為數據獲取、數據處理、數據分析、數據存儲、數據挖掘,共5類。

數據獲取:日志收集 Scribe、Flume和爬蟲等;

數據處理:流式計算的storm, spark streaming、Hadoop、消息隊列相關的如Kafka等;

數據分析:HIVE、SPARK、基本算法、數據結構等;

數據存儲:HDFS等;

數據挖掘:機器學習相關算法,聚類、時間序列、推薦系統、回歸分析、文本挖掘、貝葉斯分類、神經網絡等。

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