时常有人在知乎、百度等平台抛出问题:程序员过了 35 岁(或 40 岁)是不是就失去了竞争力,要转管理岗了吗?
当然不是。
2018年程序员们将有更多的机会和前景。
2018年是新技术爆发年,大数据、区块链、人工智能等行业飞速发展,渗透到我们生活的方方面面。
《华尔街日报》称:数据已经成为一种新的经济资产类别,就像黄金和货币一样!鉴于大数据巨大的商业价值,大数据专家在企业非常受重视,阿里巴巴集团就已设立首席数据官岗位(ChiefDataOfficer),直接向集团CEO汇报工作。
在大数据行业内生存的时间越久,其经验也会越得到肯定,这也是大多数资深IT人士猜测大数据或将带来50、60岁的“老”专家的原因。面对如此光明而诱人的前景,很多IT从业者试图向大数据转型。
麦肯锡全球研究所给出了一个具象的定义:
一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。
具有海量的数据规模(vomule)、快速的数据流转(velocity)、多样的数据(variety)三大特征。
清华大学计算机系教授武永卫去年透露:未来3-5年,中国需要180万数据人才,但目前只有约30万人。
目前的大数据人才供给指数仅为0.05,属于高度稀缺。跳槽速度也最快,平均跳槽速度为19.8个月,而在BAT企业招聘的职位里,60%以上都在招大数据人才。
大数据应用广泛,下面这些公司都有做大数据业务,并且对人才的需求量也很大。
大数据就业钱景
人才紧缺带来最直观现象就是薪酬的提升。
目前,一个大数据工程师的月薪轻松过万,一个有几年工作经验的数据分析师,薪酬在30万~50万元之间,而更顶尖的大数据技术人才则是年薪轻松超百万。
很多人会问了,那什么样的人适合学习大数据呢?
互联网强调的是速度,是用户体验,金融强调的风险控制,是合规经营,因此,企业发展的过程中就需要大量的复合型人才,需要专业人才具有“自我迭代”能力。
领英中国副总裁于志伟概括为:“在互联网+时代,不断学习、跨界成为常态,因此复合型的跨界人才最受企业青睐”。
大数据行业也是如此。互联网行业发展日新月异,要不要做自我迭代和不断学习的人才决定权在于自己。
据《大数据人才报告》显示
67.4%的大数据人才分布于互联网行业,
5.8%的大数据人才分布于电子通信行业,
其它大数据人才分布于文教传媒、服务外包、能源化工、汽车制造、制药医疗、贸易物流、房地产、消费品等行业。
传统行业也在加速大数据转型。
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。
目前来看 Java转型大数据是最容易的,如果你不小心懂一点Java,恭喜你,那你一定要珍惜这次机会。
如何学习大数据呢?
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有了编程基础,顺着以下这个思维导图学习即可学会。
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