大數據程序員怎麼發展

① 大數據工程師的職業發展前景如何

我們都知道，大數據現在是非常火熱的，基本上是人盡皆知，很多人也都非常想加入這個行業，成為一名優秀合格的大數據工程師。從目前的情況來看，由於現今大市場環境下大數據人才匱乏，對於公司來說，很難招聘到合適的人才（既要有高學歷，同時最好還有大規模數據處理經驗），這也就為那些正在成為大數據工程師的朋友提供了一個很好的職業稀缺環境。那麼大數據工程師的職業發展前景具體如何呢？
大數據工程師的前途還是很明朗的，成為大數據工程師如果有相關方面的經驗的話還是比較簡單的。目前長期從事資料庫管理、挖掘、編程工作的人，包括傳統的量化分析師方面的工程師，以及任何在工作中需要通過數據來進行判斷決策的管理者，比如某些領域的運營經理等，都可以嘗試該職位，而各個領域的達人只要學會運用數據，也可以成為大數據工程師。
大數據工程師在薪酬待遇也是很有優勢的，可以說，大數據工程師在IT類職業中比較稀缺的，大數據工程師的收入待遇可以說達到了同類的頂級。根據顏莉萍的觀察，國內IT、通訊、行業招聘中，有10％都是和大數據相關的，且比例還在上升。大數據時代的到來很突然，在國內發展勢頭激進，而人才卻非常有限，現在完全是供不應求的狀況。在美國，大數據工程師平均每年薪酬高達17.5萬美元，而據了解，在國內頂尖互聯網類公司，同一個級別大數據工程師的薪酬可能要比其他職位高很多。
在職業發展路徑上，由於大數據人才數量較少，因此大多數公司的數據部門一般都是扁平化的層級模式，大致分為數據分析師、資深研究員、部門總監3個級別。大公司可能按照應用領域的維度來劃分不同團隊，而在小公司則需要身兼數職。這個職位的大部分人會往研究方向發展，成為重要數據戰略人才。另一方面，大數據工程師對商業和產品的理解，並不亞於業務部門員工，因此也可轉向產品部或市場部，乃至上升為公司的高級管理層。
關於大數據工程師的職業發展問題小編就為大家介紹這么多。可以看到，大數據工程師未來的發展前景還是非常美好的，並且薪資待遇也非常的好，這也是為什麼這么多人爭相加入到這一行業中的重要原因之一。如果大家心存志遠的話，可以選擇大數據工程師作為自己職業生涯的長遠規劃哦

② 大數據應用工程師前景怎麼樣

如果真正具備大數據分析發掘能力，就業前景很好。大數據技術在企業已經成為投入使用很成功的案例，很多應用程序開發商和大型公司都運用大數據技術擴展大數據項目。大數據技術在運用時可以通過數據挖掘知道最需要的數據是哪些，通過這些數據獲取更多的生產力，提高生產能力，為企業帶來更多的商業價值。
目前有很多企業通過數據挖掘分析解決問題，相對來說大數據分析比著傳統的數據分析速度更快，更能獲取可「回收利用」的信息流量，提高行業內的生產力。近幾年的數據量暴增，數據盈利也很可能成為未來收入的主要來源，大數據技術在海量數據的分析中，尋求到最合適的企業營銷策略，通過數據分析給企業帶來更明智的策略。
大數據工程師通過對客戶的數據精湛分析，分析行業內的流行趨勢並且定製出更適合的產品或者服務，通過對定價的檢測和分析對客戶忠誠度有效評估，一系列的運用大數據及時改善營銷決策，給企業帶來有價值的數據決策。
大數據方面的就業主要有三大方向：一是數據分析類大數據人才，二是系統研發類大數據人才，三是應用開發類大數據人才。他們的基礎崗位分別是大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師、大數據分析師。

③ 程序員就業前景怎麼樣

程序員就業前景不錯，還是比較容易的，注意我指的是真正有實力的高級軟體人才，如果還沒有寫幾行代碼就說自己是程序員，我想這樣的程序員價值和賣白菜的也沒有什麼分別吧，最好做好工作難找的心理准備；要想在這個行業混的話，想進一些大公司，最起碼編寫的代碼在一萬行以上才有競爭力。

④ 學程序員前景怎麼樣

隨著大數據，雲計算，物聯網，人工智慧的火熱發展，需要大量的從業人員，軟體編程薪資待遇一直比較高，而且剛過完年，京東，阿里又要招聘相關從業人員，而且凡是進入這個行業的開發人員工資都是水漲船高，有個幾年年的工作經驗的反而會更好找工作，薪資會越來越高

編程算是一個門檻比較高的職業了，長期以來都是供不應求的，而且從這么多年看來，需求量始終不減，工資一直都是比較高的，即使之後學編程的人越來越多，只要是屬於前20%的，何愁應聘時工資會降低呢

從個人角度來看，編程從現在以及隨後幾十年間都是一個非常有前景的行業，除非到了市場非常飽和，程序員遍地都是的情況，但目前顯然不是，去任何一個公司招聘人員上看，互聯網行業都算是比較火爆的行業，招錄程序員的不在少數，工資比一般水平要高很多，即使像文科出身的，都想要在業余時間學編程，但可惜自學難度太高，又沒有系統的時間去報班學習，實在是一大遺憾

那麼，我們來聊聊編程難嗎？
很多時候，做的事情其實沒有我們想像的那麼難，只是我們把他想難了，舉個例子，我們都知道要學好一個技術做好一件事，必須要掌握一萬小時定律，其實這個觀點說對也對，說錯也對，怎麼講呢？一萬小時定律是需要成為專家級別的人語言奮斗的時間，而真正學習一門技術，如果只是入門，其實僅僅只需要二十小時，如果每天花兩小時來建議，那麼入門也就十天就可以搞定，編程也是如此，如果我們僅僅只是入門，其實真的在我看來找准方法，十天半個月足夠了，當然如果說要找到工作，那估計要四個月到半個月的每天學習努力

怎麼學習？
重視基礎，這個不是喊口號，很多人學習編程眼高手低，覺得自己能看懂，能隨便寫點東西就算學會了，問了一些基礎東西一問三不知，還不服氣說會編程就好，要懂那些做什麼，這是最大的錯誤，基礎很重要，例如，你不知道面向對象的編程語言特點，你如何去做方法的封裝？如何去做類的繼承和如何能明白別人寫這段代碼的時候為什麼要這么處理？這些都是基礎能告訴你的

編程是個手腦並用的活，光看懂明白是沒有用的，如果不用手去敲一下代碼永遠不知道自己會飯什麼錯，我曾經因為一個空指針問題排查了一個小時，也因為一個地方沒寫分號找了半天，這些都不是看書就能得來的經驗，在我煩了這些錯誤之後我會總結，記下來，作為我自己的經驗，然後下次再遇到就知道自己曾經在這里犯錯了，就會小心不在犯錯

⑤ 大數據工程師未來職業規劃

想了解數據分析工程師的職業規劃或學習計劃，由此來提升自己的技能和專業知識，我覺得最准確最有針對性一個方法就是查閱招聘崗位的工作要求，這樣我們就可以有的放矢地好好專研自己的學習。我們看一下以下這條招聘要求：
1.負責大數據平台的規劃、分析、設計工作，把握整體架構，進行相關技術方案文檔的撰寫；
2.負責大數據平台的部署、開發、維護工作；
3.與BI分析人員協作，完成面向業務目標的數據分析模型定義和演算法實施工作；
4.承擔相關技術領域的探索與儲備。
任職要求：
1.大學本科以上學歷，熟練掌握C/C++或者JAVA；
2.熟悉各種常用數據結構及演算法，對linux下的網路資料庫開發有足夠經驗；
3.有2年以上C++實戰經驗者優先；
4.有大數據挖據方面經驗和技能者優先；如hadoop、hbase、hive等；
5.善於與其他部門的成員溝通、協作。
還有一個招聘要求是：
崗位職責：
1、理解並挖掘用戶需求，進行數據建模；
2、利用專業統計、分析工具從海量數據中總結規律、挖掘潛在價值，提供決策依據。
任職要求：
1、數學類、統計類、計算機類、人工智慧類相關專業本科及以上學歷，2年左右專職數據分析、挖掘經驗，優秀的應屆碩士也可；
2、良好的數據敏感性，善於從海量數據中提取有效信息進行分析挖掘和建模；
3、熟練掌握任一種分析工具，例SPSS、SAS、R語言、MatLab；
4、熟悉資料庫技術，如oracle、SQL、MongoDB；
5、對於數學建模、數據挖掘、Hadoop大數據有經驗者優先。
我想，你看到這，應該是對數據分析工程師有了非常明晰的看法，好好加油ba !

⑥ 大數據專業將來就是編程、敲代碼嗎前景怎麼樣

學大數據很不錯，就業前景廣闊！

但是有關大數據的崗位，通常都是有學歷要求的，一般是大專/本科起步。

大數據作為一項前沿互聯網技術，目前被各互聯網大廠的項目部門大量需求，如視頻推薦等。隨著鴻蒙系統的發布，物聯網時代將會催生更多大數據崗位。大數據技術在現在，以及可預見的將來，都是比較吃香的。

我國大數據發展整體上仍處於起步階段，雖然快速發展的格局基本形成，但是在數據開放共享、以大數據驅動發展等方面都需要大量的大數據專業人才。大數據是一門交叉學科，很多大學沒有為大數據單獨設置專業，主要有自學和報班學習兩種途徑。

大數據專業全稱數據科學與大數據技術，是2016年我國高校設置的本科專業。有32所高校成為第二批成功申請「數據科學與大數據技術」本科新專業的高校。加上第一批成功申請該專業的北京大學、對外經濟貿易大學及中南大學，目前共有35所大學獲批開設大數據專業。

大數據（Bigdata）專業的學生不僅具備計算機編程、統計和數據挖掘等專業技能，還能夠將這些技能應用到自己所選領域中解決問題，比如應用到社會科學、自然科學和工程學領域。所以對於這項偏技術類的專業，你學大數據是一個很好的選擇。

大數據工程師待遇30~50萬之間。

你可以看到，在市場需求和人才供應的不均衡下，大數據人才問題日漸嚴峻。

人才緊缺帶來的最直觀的現象就是薪酬的提升。

目前，一個大數據工程師的月薪輕松過萬，一個有幾年工作經驗的數據分析師的薪酬在30萬~50萬元之間，而更頂尖的大數據技術人才則是年薪輕松超百萬，成為各大互聯網和IT公司爭奪的對象。

因而甚至有觀點認為，大數據專業正在成為求職者進入大公司的捷徑。

綜上所述，大專學大數據是不錯的選擇，如果提升一下學歷和實力，今後的就業會很容易。所以，不要因為學校是大專院校就放棄學習，你只有在大學期間更努力，積累深厚的專業功底，才能在這個越來越卷的職場脫穎而出。

對於想進大廠的應屆畢業生，建議考一個阿里雲大數據ACP證書，市面上大數據相關的認證證書並不多，有含金量、能被市場認可的更少了，而阿里雲大數據ACP認證算是其中一個。它不僅能讓你的理論知識聯系實際應用，更能對你的求職起到助推作用，是你找工作的一個加分項。

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⑦ 程序員未來前景如何大齡程序員出路在哪裡

年齡大的普通程序員，將來的出路無非就是以下三個：
1、穩定地待在一家公司，有一定產出效率，成為一顆螺絲釘，不出彩也不出醜，就像之前棉紡廠的工人那樣，直到這家公司不行了，找另一家，繼續做個普通一兵。其實這事兒和幾十年前的工人一樣，只是時代不一樣，職業的名字變了。
2、尋找相對優勢，到稀缺你技術、能力、經驗的地方，找到存在感。比如一線城市回退到二線、三線；比如互聯網頂級公司的普通程序員進入小公司；比如互聯網行業的普通程序員進入傳統行業有軟體部門的公司。
3、轉行，想干什麼干什麼去，很多人認為，一個 35 歲以上的程序員相比較一個 20來歲的畢業生，精神狀況、身體狀況必定是不如剛剛大學畢業的年輕人，所以要盡早轉行。那麼問題來了，程序員是吃青春飯的嗎？程序員的職業發展到底如何呢？
首先，我覺得時至今日，相比其他職業，程序員仍然是一個投入產出比比較高的職業。程序員不是一個「吃青春飯」的職業，而是一個常青的職業。程序員其實也並沒有我們想像中那麼累，很多互聯網公司的工作環境、工作氛圍、員工福利都是非常不錯的：彈性工作，定期團建，免費健身；一日三餐、零食飲料應有盡有。對於頭腦靈活、思維敏捷，但還沒有明確職業目標的理工科畢業生而言，把程序員作為職業生涯的起點，應該會是一個不錯的選擇。以北京為例，應屆畢業起薪在 8000-10000 元，比其他職業高出不少。程序員現在小蜜蜂雲工作了解很多遠程可辦公的，全職兼職都是有的，可供的選擇還是比較多的。
程序員在職業生涯第一個階段，通常是 3-5 年。這個階段要以職業探索為主，腳踏實地寫好每一行代碼。只有快速學習和成長，掌握過硬的專業技能，這樣才能在職場立足，走好未來的路。現在程序員的職業領域已經細分到了令人發指的地步，比如：大數據工程師、雲計算工程師、某某語言工程師、系統架構師、web 前端工程師、嵌入式軟體工程師、資料庫開發工程師等等。

⑧ 大廠程序員的發展瓶頸是什麼

大廠程序員的發展瓶頸是年齡大了，但依然在寫代碼，沒有當上領導，這時候精力和體力都不足了。

⑨ 程序員如何轉型成為大數據工程師

主要是從兩者所要求的能力上來分析。首先，編碼能力越強的程序員，越有可能成為，優秀的大數據工程師。

其次，大數據工程師需要統計學、與應用數學相關的能力背景，數據挖掘與分析，是需要設計數據模型和演算法的，應該說程序員，是有這個基礎的，厲害的程序員，一般都不是科班出來的，通常是數學專業，因此提高演算法設計能力，是程序員轉型大數據工程師的關鍵因素。

第三，大數據工程師需要具備某一行業的業務知識。大數據的挖掘與分析，最終都要服務於市場，並對產品的銷售與企業的發展，起到重大推動作用，那才是有價值的大數分析。

在美國，大數據工程師平均年薪，達 17.5 萬美元(摺合人民幣大概 105 萬左右)，在中國頂尖的互聯網公司里，大數據工程師的薪酬，比同級別的其他職位高出 30% 以上。

DT 時代來得太突然了，國內發展勢頭很猛，而大數據相關的人才，卻非常的有限，在未來若干年內，都會是供不應求的狀況，指望大學培養出合格的大數據人才，有如天方夜譚，因此程序員們，你們的春天到了!

關於程序員如何轉型成為大數據工程師，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

⑩ 大數據開發工程師 就業和發展前景

大數據就業前景
伴隨著大數據技術的成熟，大數據應用的普及和發展才剛剛開始，我們預計未來二十年，甚至更長一段時間都是大數據黃金發展階段，相關的行業將引來巨大的發展機遇。大部分行業都需要，市場、營銷、運營相關的需求很多。大數據不是職位，學完大數據認證後你可以從事大數據挖掘專家，高級行業分析師，大數據業務架構師，大數據架構師，大數據演算法工程師，大數據開發工程師，大數據運維工程師。不管是國內還是國外，大數據相關的人才都是供不應求的局面。目前市場急需運用大數據分析結果的大數據相關管理人才。
據數聯尋英發布《大數據人才報告》顯示，目前全國的大數據人才僅46萬，未來3-5年內大數據人才的缺口將高達150萬。
據職業社交平台LinkedIn發布的《2016年中國互聯網最熱職位人才報告》顯示，研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營和數據分析是當下中國互聯網行業需求最旺盛的六類人才職位。其中研發工程師需求量最大，而數據分析人才最為稀缺。領英報告表明，數據分析人才的供給指數最低，僅為0.05，屬於高度稀缺。數據分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度為19.8個月。根據中國商業聯合會數據分析專業委員會統計，未來中國基礎性數據分析人才缺口將達到1400萬，而在BAT企業招聘的職位里，60%以上都在招大數據人才。
大數據就業方向
1. Hadoop大數據開發方向
市場需求旺盛，大數據培訓的主體，目前IT培訓機構的重點。
對應崗位：大數據開發工程師、爬蟲工程師、數據分析師等。
2. 數據挖掘、數據分析&機器學習方向
學習起點高、難度大，市面上只有很少的培訓機構在做。
對應崗位：數據科學家、數據挖掘工程師、機器學習工程師等。
3. 大數據運維&雲計算方向
市場需求中等，更偏向於Linux、雲計算學科。
對應崗位：大數據運維工程師