网站代码500,怎样让网站优化的方式,网站优化主要优化哪些地方,不用vip的免费追剧软件讨论哪个大数据岗位会火之前#xff0c;我们先来简单的分析一下大数据领域的行情#xff0c;这里重点说一下当前的情况。 2016年#xff0c;互联网行业遇到了资本寒冬#xff0c;抛开大公司不说#xff0c;一些中小型的公司不断的缩减预算#xff0c;因为很难融到钱。 但… 讨论哪个大数据岗位会火之前我们先来简单的分析一下大数据领域的行情这里重点说一下当前的情况。 2016年互联网行业遇到了资本寒冬抛开大公司不说一些中小型的公司不断的缩减预算因为很难融到钱。 但是从大数据这个角度出发去看的话会发现即使其他类型的技术岗位行情不太好但大数据领域一直还是不错的这一方面国内大数据政策推动的原因另一方面是中小型的公司想拿到钱那必须有可谈的技术故事是的那就是数据或者说数据驱动。 所以不管怎么说17年整体大数据领域的整体市场需求还是偏良性的(相对于其他技术类型来说)。 但是受14年开始大数据培训市场批量水流线生产大数据工程师的影响目前大数据需求市场会有些小混乱所谓混乱是指技术水平参差不齐包括大量打着大数据旗号的传统数据库工程师(这个很大一部分原因也是培训机构造成的);企业需求招聘不清晰、对大数据岗位定位混乱。 这种乱象从身边获取的简历各种招聘现象以及各种大数据讨论社群的相关话题讨论中可以看出。 并且这种乱象会持续比较长的一段时间直到接受正统知识体系教育科班大数据工程师们充斥需求市场降低大数据速成工种比例以及企业公司对大数据有足够的认知之后才会逐渐消失市场价格才会逐渐趋于良性(当然那个时候大数据领域的技术福利就会下降了)。 还是以2017年说事受大数据培训市场进一步影响以及受各大院校16年开始往大数据市场池子投放正规军的影响低门槛的大数据开发以及相对基础要求较低的数据分析类的大数据职位会有一些影响。 总体表现就是薪酬好像不会像以前那般好谈了然后就是缺口也在慢慢的变小因为市场上绝大部分的号称大数据工程师的都是处于这种阶段的。 当然能够上升到诸如大数据架构师这种级别的人依然是市场的香馍馍。 基于以上这些情况在大数据领域中还是有些岗位需求量会走高的。 是的2017年一定会火的。 算法以及数据挖掘 当然这里指的算法以及数据挖掘与传统的可能还是有所区别的不管是模式还是所使用的工具或者各种工程化的形式区别还是蛮大的可能不变就是算法的原理了。 国内四五年的大数据发展落地抛开大些的公司不说就绝大部分一般公司来说在基本数据处理数据浅层价值的挖掘(最典型如报表价值的输出)这块已经有足够的累积了。 那必然会往更高层级去演化诸如挖掘数据中的个性化做一些更深层次的预测以及研究内容的深层价值文本挖掘、NLP等甚至是深度学习人工智能AI的层级。 这些领域除了比较新的深度学习、AI等其他其实在更早的时候都有人在研究那在这里为何把他列到这里来说那是因为个人数据挖掘与大数据关联之后很多东西都有其独特性。 包括数据各个阶段处理的模式应用场景的不同实际工业生产中算法设计的模式(最典型如大数据模式下偏爱于统计分析即样本数对结果影响较大的算法)甚至是算法最终工程化的模式使用到的工具都有很大差别。 最起码我个人认为传统的数据挖掘工程师与我这里所说的数据挖掘工程师还是两类人。 但是我们也知道学校里是很难有大数据挖掘这种专业存在的所以这个岗位的人才来源有两种 懂算法以及数据挖掘相关东西补充大数据相关知识结构体系逐渐适应大数据模式下的挖掘模式。 在大数据领域摸爬滚打足够多的年份逐渐从实操中补充数据挖掘相关知识体系结构。 前一种人理论知识足够丰富但是在工程化的能力上以及实际应用场景的映射上稍弱一不留神只能在大公司能找到角色定位因为中小公司养不起不能实际工程化只会理论的纯算法工程师。 后一种人实操能力会比较强理论相对比较薄弱但能根据实际业务场景设计算法模型还能负责工程化业务化这种人在中小型公司吃得开在大公司估计只能沦为纯算法研究工程师的工程化助手。 但不管哪种在2017年都会迎来需求新高并且在百家齐放的时代野路子出身的实操数据挖掘选手反倒会更受欢迎毕竟纯算法研究的人力的成本太高。 数据爬取工程师 或许有个更为熟知的简称“爬虫工程师”。 其实一直以来大部分人对于爬虫工程师的认知或许并不会归于大数据领域中来但我个人认为最起码从16年开始应该是要归于大数据体系的。 我记得在《DT时代变革的反思》一文中(这篇是15年写的你看现在互联网开放数据真的是被重视起来了茫茫多以公开数据起家的公司)甚至在其他相关的文章中一直强调大数据时代一个很重要的数据来源那就是互联网公开数据集。 在2016年这个特征表现的尤为突出各种公司纷纷把目光定准互联网公开数据集以期通过互联网公开数据挖掘其中的价值意图变现。 在他领域就不都说在大数据垂直行业比较典型的就是催生了很多以互联网公开数据为基础数据来源的各种数据分析咨询顾问公司。 关注新媒体行业的估计没几个人不关注的毕竟没几个人不用微信的诸如新榜(前几天的2017新榜大会还是蛮轰动的)其监测的数据应该绝大部分都是通过检测爬取的方式获取的。 那么在2017年数据爬取只会和大数据领域联结的更紧密。 作为大数据整个业务链路中的第一环负责数据源的接入有什么理由把人家单独丢开呢?! 在2017年“内容价值变现”口号“甚嚣尘上”同时作为抓住内容第一环海量数据的获取数据爬取工程师的重要程度会逐渐被人认可。 当然与此同时上面说到的数据挖掘岗位偏向于文本挖掘、画像体系构建、NLP之类的也会更受欢迎。 所以 是的2017年这两个大数据的岗位一定会火起来不信我们到时候瞧瞧(反正不准你咬不了我 哈哈)。 其实还有更大的证据证明这两个岗位一定会火起来。 我司俺部门(大数据部门)招数据挖掘爬虫工程师当然还有大数据开发工程师你看连我司都招了大数据市场这几个职位能不火么。 好了不扯说正经的(好像说着上面都不是正经的样儿) 1、需求数据挖掘工程师一枚不要纯搞算法理论的需要有算法分布式工程化能力需求文本挖掘项目经验。 2、需求大数据开发工程师一枚三年左右大数据技术背景各种hadoop生态组件都玩过点能够进行spark应用开发会点java后端东西附带点数据挖掘技能更佳。 3、需求爬虫工程师一枚java爬虫、python爬虫体系都无所谓需求能够规模化、自动化爬取数据会点java后端技能更好有微信、微博数据爬取更佳。 最后讲真这两个方向在大数据领域真的是有市场的挖掘算法类的就说了跟不少猎头类的朋友也都聊过一直是刚需而爬虫类的应该会被逐渐重视的因为数据获取的模式逐渐在改变。 本文作者blogchong 来源51CTO
