大数据程序员怎么发展

① 大数据工程师的职业发展前景如何

我们都知道，大数据现在是非常火热的，基本上是人尽皆知，很多人也都非常想加入这个行业，成为一名优秀合格的大数据工程师。从目前的情况来看，由于现今大市场环境下大数据人才匮乏，对于公司来说，很难招聘到合适的人才（既要有高学历，同时最好还有大规模数据处理经验），这也就为那些正在成为大数据工程师的朋友提供了一个很好的职业稀缺环境。那么大数据工程师的职业发展前景具体如何呢？
大数据工程师的前途还是很明朗的，成为大数据工程师如果有相关方面的经验的话还是比较简单的。目前长期从事数据库管理、挖掘、编程工作的人，包括传统的量化分析师方面的工程师，以及任何在工作中需要通过数据来进行判断决策的管理者，比如某些领域的运营经理等，都可以尝试该职位，而各个领域的达人只要学会运用数据，也可以成为大数据工程师。
大数据工程师在薪酬待遇也是很有优势的，可以说，大数据工程师在IT类职业中比较稀缺的，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。根据颜莉萍的观察，国内IT、通讯、行业招聘中，有10％都是和大数据相关的，且比例还在上升。大数据时代的到来很突然，在国内发展势头激进，而人才却非常有限，现在完全是供不应求的状况。在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元，而据了解，在国内顶尖互联网类公司，同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高很多。
在职业发展路径上，由于大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。另一方面，大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的高级管理层。
关于大数据工程师的职业发展问题小编就为大家介绍这么多。可以看到，大数据工程师未来的发展前景还是非常美好的，并且薪资待遇也非常的好，这也是为什么这么多人争相加入到这一行业中的重要原因之一。如果大家心存志远的话，可以选择大数据工程师作为自己职业生涯的长远规划哦

② 大数据应用工程师前景怎么样

如果真正具备大数据分析发掘能力，就业前景很好。大数据技术在企业已经成为投入使用很成功的案例，很多应用程序开发商和大型公司都运用大数据技术扩展大数据项目。大数据技术在运用时可以通过数据挖掘知道最需要的数据是哪些，通过这些数据获取更多的生产力，提高生产能力，为企业带来更多的商业价值。
目前有很多企业通过数据挖掘分析解决问题，相对来说大数据分析比着传统的数据分析速度更快，更能获取可“回收利用”的信息流量，提高行业内的生产力。近几年的数据量暴增，数据盈利也很可能成为未来收入的主要来源，大数据技术在海量数据的分析中，寻求到最合适的企业营销策略，通过数据分析给企业带来更明智的策略。
大数据工程师通过对客户的数据精湛分析，分析行业内的流行趋势并且定制出更适合的产品或者服务，通过对定价的检测和分析对客户忠诚度有效评估，一系列的运用大数据及时改善营销决策，给企业带来有价值的数据决策。
大数据方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师。

③ 程序员就业前景怎么样

程序员就业前景不错，还是比较容易的，注意我指的是真正有实力的高级软件人才，如果还没有写几行代码就说自己是程序员，我想这样的程序员价值和卖白菜的也没有什么分别吧，最好做好工作难找的心理准备；要想在这个行业混的话，想进一些大公司，最起码编写的代码在一万行以上才有竞争力。

④ 学程序员前景怎么样

随着大数据，云计算，物联网，人工智能的火热发展，需要大量的从业人员，软件编程薪资待遇一直比较高，而且刚过完年，京东，阿里又要招聘相关从业人员，而且凡是进入这个行业的开发人员工资都是水涨船高，有个几年年的工作经验的反而会更好找工作，薪资会越来越高

编程算是一个门槛比较高的职业了，长期以来都是供不应求的，而且从这么多年看来，需求量始终不减，工资一直都是比较高的，即使之后学编程的人越来越多，只要是属于前20%的，何愁应聘时工资会降低呢

从个人角度来看，编程从现在以及随后几十年间都是一个非常有前景的行业，除非到了市场非常饱和，程序员遍地都是的情况，但目前显然不是，去任何一个公司招聘人员上看，互联网行业都算是比较火爆的行业，招录程序员的不在少数，工资比一般水平要高很多，即使像文科出身的，都想要在业余时间学编程，但可惜自学难度太高，又没有系统的时间去报班学习，实在是一大遗憾

那么，我们来聊聊编程难吗？
很多时候，做的事情其实没有我们想象的那么难，只是我们把他想难了，举个例子，我们都知道要学好一个技术做好一件事，必须要掌握一万小时定律，其实这个观点说对也对，说错也对，怎么讲呢？一万小时定律是需要成为专家级别的人语言奋斗的时间，而真正学习一门技术，如果只是入门，其实仅仅只需要二十小时，如果每天花两小时来建议，那么入门也就十天就可以搞定，编程也是如此，如果我们仅仅只是入门，其实真的在我看来找准方法，十天半个月足够了，当然如果说要找到工作，那估计要四个月到半个月的每天学习努力

怎么学习？
重视基础，这个不是喊口号，很多人学习编程眼高手低，觉得自己能看懂，能随便写点东西就算学会了，问了一些基础东西一问三不知，还不服气说会编程就好，要懂那些做什么，这是最大的错误，基础很重要，例如，你不知道面向对象的编程语言特点，你如何去做方法的封装？如何去做类的继承和如何能明白别人写这段代码的时候为什么要这么处理？这些都是基础能告诉你的

编程是个手脑并用的活，光看懂明白是没有用的，如果不用手去敲一下代码永远不知道自己会饭什么错，我曾经因为一个空指针问题排查了一个小时，也因为一个地方没写分号找了半天，这些都不是看书就能得来的经验，在我烦了这些错误之后我会总结，记下来，作为我自己的经验，然后下次再遇到就知道自己曾经在这里犯错了，就会小心不在犯错

⑤ 大数据工程师未来职业规划

想了解数据分析工程师的职业规划或学习计划，由此来提升自己的技能和专业知识，我觉得最准确最有针对性一个方法就是查阅招聘岗位的工作要求，这样我们就可以有的放矢地好好专研自己的学习。我们看一下以下这条招聘要求：
1.负责大数据平台的规划、分析、设计工作，把握整体架构，进行相关技术方案文档的撰写；
2.负责大数据平台的部署、开发、维护工作；
3.与BI分析人员协作，完成面向业务目标的数据分析模型定义和算法实施工作；
4.承担相关技术领域的探索与储备。
任职要求：
1.大学本科以上学历，熟练掌握C/C++或者JAVA；
2.熟悉各种常用数据结构及算法，对linux下的网络数据库开发有足够经验；
3.有2年以上C++实战经验者优先；
4.有大数据挖据方面经验和技能者优先；如hadoop、hbase、hive等；
5.善于与其他部门的成员沟通、协作。
还有一个招聘要求是：
岗位职责：
1、理解并挖掘用户需求，进行数据建模；
2、利用专业统计、分析工具从海量数据中总结规律、挖掘潜在价值，提供决策依据。
任职要求：
1、数学类、统计类、计算机类、人工智能类相关专业本科及以上学历，2年左右专职数据分析、挖掘经验，优秀的应届硕士也可；
2、良好的数据敏感性，善于从海量数据中提取有效信息进行分析挖掘和建模；
3、熟练掌握任一种分析工具，例SPSS、SAS、R语言、MatLab；
4、熟悉数据库技术，如oracle、SQL、MongoDB；
5、对于数学建模、数据挖掘、Hadoop大数据有经验者优先。
我想，你看到这，应该是对数据分析工程师有了非常明晰的看法，好好加油ba !

⑥ 大数据专业将来就是编程、敲代码吗前景怎么样

学大数据很不错，就业前景广阔！

但是有关大数据的岗位，通常都是有学历要求的，一般是大专/本科起步。

大数据作为一项前沿互联网技术，目前被各互联网大厂的项目部门大量需求，如视频推荐等。随着鸿蒙系统的发布，物联网时代将会催生更多大数据岗位。大数据技术在现在，以及可预见的将来，都是比较吃香的。

我国大数据发展整体上仍处于起步阶段，虽然快速发展的格局基本形成，但是在数据开放共享、以大数据驱动发展等方面都需要大量的大数据专业人才。大数据是一门交叉学科，很多大学没有为大数据单独设置专业，主要有自学和报班学习两种途径。

大数据专业全称数据科学与大数据技术，是2016年我国高校设置的本科专业。有32所高校成为第二批成功申请“数据科学与大数据技术”本科新专业的高校。加上第一批成功申请该专业的北京大学、对外经济贸易大学及中南大学，目前共有35所大学获批开设大数据专业。

大数据（Bigdata）专业的学生不仅具备计算机编程、统计和数据挖掘等专业技能，还能够将这些技能应用到自己所选领域中解决问题，比如应用到社会科学、自然科学和工程学领域。所以对于这项偏技术类的专业，你学大数据是一个很好的选择。

大数据工程师待遇30~50万之间。

你可以看到，在市场需求和人才供应的不均衡下，大数据人才问题日渐严峻。

人才紧缺带来的最直观的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的薪酬在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，成为各大互联网和IT公司争夺的对象。

因而甚至有观点认为，大数据专业正在成为求职者进入大公司的捷径。

综上所述，大专学大数据是不错的选择，如果提升一下学历和实力，今后的就业会很容易。所以，不要因为学校是大专院校就放弃学习，你只有在大学期间更努力，积累深厚的专业功底，才能在这个越来越卷的职场脱颖而出。

对于想进大厂的应届毕业生，建议考一个阿里云大数据ACP证书，市面上大数据相关的认证证书并不多，有含金量、能被市场认可的更少了，而阿里云大数据ACP认证算是其中一个。它不仅能让你的理论知识联系实际应用，更能对你的求职起到助推作用，是你找工作的一个加分项。

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⑦ 程序员未来前景如何大龄程序员出路在哪里

年龄大的普通程序员，将来的出路无非就是以下三个：
1、稳定地待在一家公司，有一定产出效率，成为一颗螺丝钉，不出彩也不出丑，就像之前棉纺厂的工人那样，直到这家公司不行了，找另一家，继续做个普通一兵。其实这事儿和几十年前的工人一样，只是时代不一样，职业的名字变了。
2、寻找相对优势，到稀缺你技术、能力、经验的地方，找到存在感。比如一线城市回退到二线、三线；比如互联网顶级公司的普通程序员进入小公司；比如互联网行业的普通程序员进入传统行业有软件部门的公司。
3、转行，想干什么干什么去，很多人认为，一个 35 岁以上的程序员相比较一个 20来岁的毕业生，精神状况、身体状况必定是不如刚刚大学毕业的年轻人，所以要尽早转行。那么问题来了，程序员是吃青春饭的吗？程序员的职业发展到底如何呢？
首先，我觉得时至今日，相比其他职业，程序员仍然是一个投入产出比比较高的职业。程序员不是一个“吃青春饭”的职业，而是一个常青的职业。程序员其实也并没有我们想象中那么累，很多互联网公司的工作环境、工作氛围、员工福利都是非常不错的：弹性工作，定期团建，免费健身；一日三餐、零食饮料应有尽有。对于头脑灵活、思维敏捷，但还没有明确职业目标的理工科毕业生而言，把程序员作为职业生涯的起点，应该会是一个不错的选择。以北京为例，应届毕业起薪在 8000-10000 元，比其他职业高出不少。程序员现在小蜜蜂云工作了解很多远程可办公的，全职兼职都是有的，可供的选择还是比较多的。
程序员在职业生涯第一个阶段，通常是 3-5 年。这个阶段要以职业探索为主，脚踏实地写好每一行代码。只有快速学习和成长，掌握过硬的专业技能，这样才能在职场立足，走好未来的路。现在程序员的职业领域已经细分到了令人发指的地步，比如：大数据工程师、云计算工程师、某某语言工程师、系统架构师、web 前端工程师、嵌入式软件工程师、数据库开发工程师等等。

⑧ 大厂程序员的发展瓶颈是什么

大厂程序员的发展瓶颈是年龄大了，但依然在写代码，没有当上领导，这时候精力和体力都不足了。

⑨ 程序员如何转型成为大数据工程师

主要是从两者所要求的能力上来分析。首先，编码能力越强的程序员，越有可能成为，优秀的大数据工程师。

其次，大数据工程师需要统计学、与应用数学相关的能力背景，数据挖掘与分析，是需要设计数据模型和算法的，应该说程序员，是有这个基础的，厉害的程序员，一般都不是科班出来的，通常是数学专业，因此提高算法设计能力，是程序员转型大数据工程师的关键因素。

第三，大数据工程师需要具备某一行业的业务知识。大数据的挖掘与分析，最终都要服务于市场，并对产品的销售与企业的发展，起到重大推动作用，那才是有价值的大数分析。

在美国，大数据工程师平均年薪，达 17.5 万美元(折合人民币大概 105 万左右)，在中国顶尖的互联网公司里，大数据工程师的薪酬，比同级别的其他职位高出 30% 以上。

DT 时代来得太突然了，国内发展势头很猛，而大数据相关的人才，却非常的有限，在未来若干年内，都会是供不应求的状况，指望大学培养出合格的大数据人才，有如天方夜谭，因此程序员们，你们的春天到了!

关于程序员如何转型成为大数据工程师，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

⑩ 大数据开发工程师 就业和发展前景

大数据就业前景
伴随着大数据技术的成熟，大数据应用的普及和发展才刚刚开始，我们预计未来二十年，甚至更长一段时间都是大数据黄金发展阶段，相关的行业将引来巨大的发展机遇。大部分行业都需要，市场、营销、运营相关的需求很多。大数据不是职位，学完大数据认证后你可以从事大数据挖掘专家，高级行业分析师，大数据业务架构师，大数据架构师，大数据算法工程师，大数据开发工程师，大数据运维工程师。不管是国内还是国外，大数据相关的人才都是供不应求的局面。目前市场急需运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。
据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。
据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。
大数据就业方向
1. Hadoop大数据开发方向
市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点。
对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等。
2. 数据挖掘、数据分析&机器学习方向
学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。
对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等。
3. 大数据运维&云计算方向
市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科。
对应岗位：大数据运维工程师