专栏首页PPV课数据科学社区【职业】现在学习大数据晚吗?

【职业】现在学习大数据晚吗?

PPV课网站上经常有人问这个问题,在回答这个问题之前,先看一段对话:

Q:你好老师,我想问下现在从事大数据相关的行业是不是有点晚了, 现在大数据这块就业就是开发吗?市场需求大吗? A:现在学不晚,大数据人才供不应求 Q:但是从智联搜大数据也就是就是几千个岗位 A:这个职位大部分行业都需要,市场、营销、运营相关的需求很多。大数据不是职位,你要搜数据分析师、大数据工程师、算法工程师、数据建模师 Q:哦这样啊 Q:那请问 我想搞BI,现在和大数据结合的一般是怎样呢 要会哪些技术呢?是在北京还是上海呢? A:BI工程师和大数据工程师的要求差不多,需要熟悉数据库,同时掌握开发工具。相对于传统的BI工程师,大数据工程师还需要掌握数据仓库和NoSql,你可以看下这篇文章http://www.ppvke.com/Blog/archives/23987 北京提供的大数据相关职位基本占到了全国的40%以上,是最多的,上海也超过了20% (数据来源:LinkedIn:2016年中国互联网最热职位人才库报告) Q:我底子很差 做数据分析师好像没戏哈哈 高数学的都忘记了,自己做算法开发没戏 A:数学往后学比较重要,入门用到了再去补吧.很多算法不需要知道原理,刚开始知道怎么用就可以了. Q:嗯 但是这样 面试人家一问 就露馅了 用入门的人的公司多吗? A:入门理解业务场景和掌握分析方法很重要,工具是其次,数学再次之。 但如果数学功底不行,会限制你到达的高度。

现在,让我们再回到到第一个问题:现在学大数据晚吗?这个问题我想从三个方面回答。第一个问题:

大数据是否过热了?


很多时候我们急于回答问题,却忽略了问题本身。Big Data这个词翻译过来就是大数据,在脱离了语境的情况下,这个词可能代表“大数据技术”、“大数据集”、“大数据应用”等各种含义,所以要想回答这个问题,并不是件容易的事情。

就这个问题而言,我们可以把它分为“大数据技术是否过热”和“大数据应用(或者大数据产业)”是否过热?我们都知道技术和应用相辅相成,技术是基础,应用是商业价值变现。他们有着各自的发展轨迹,彼此并不完全重合。让我们先看一下大数据技术和大数据应用的发展阶段和历史趋势:

  • 概念阶段

2011年,麦肯锡全球研究院发布的《大数据:下一个创新、竞争和生产力的前沿》研究报告最早提出词汇“Big Data”。

2012年,维克托·舍恩伯格《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》的宣传推广,大数据概念开始风靡全球。

  • 技术突破阶段

2003至2006年,处于围绕非结构化数据自由探索阶段。非结构化数据的爆发带动大数据技术的快速突破,以2004年Facebook创立为标志,社交网络的流行直接导致大量非结构化数据的涌现,而传统处理方法难以应对。此时的热点关键词较为分散,包括了“Systems”(系统)、“Networks”(网络)、“Evolution”(演化)等,高被引文献也很少,说明学术界、企业界正从多角度对数据处理系统、数据库架构进行重新思考,且尚未形成共识。

2006至2009年,大数据技术形成并行运算与分布式系统,为大数据发展的成熟期。Jeff Dean在BigTable基础上开发了Spanner数据库(2009)。此阶段,大数据研究的热点关键词再次趋于集中,聚焦“Performance”(性能)、“CloudComputing”(云计算)、“MapReduce”(大规模数据集并行运算算法)、“Hadoop”(开源分布式系统基础架构)等。

  • 应用阶段

2010年以来,随着智能手机的应用日益广泛,数据的碎片化、分布式、流媒体特征更加明显,移动数据急剧增长。 近年来大数据不断地向社会各行各业渗透,使得大数据的技术领域和行业边界愈来愈模糊和变动不居,应用创新已超越技术本身更受到青睐。大数据技术可以为每一个领域带来变革性影响,并且正在成为各行各业颠覆性创新的原动力和助推器。

2012年,美国政府在白宫网站发布《大数据研究和发展倡议》,这一倡议标志着大数据已经成为重要的时代特征。之后美国政府宣布2亿美元投资大数据领域,大数据技术从商业行为上升到国家科技战略。联合国在纽约发布大数据政务白皮书,总结了各国政府如何利用大数据技术更好地服务和保护人民。

2013年,英国政府宣布注资6亿英镑发展8类高新技术,其中,1.89亿英镑用来发展大数据技术。欧盟实施开放数据战略,旨在开放欧盟公共管理部门的所有信息。

2014年5月,美国白宫发布了2014年全球“大数据”白皮书的研究报告《大数据:抓住机遇、守护价值》。全球大数据产业的日趋活跃,技术演进和应用创新的加速发展,使各国政府逐渐认识到大数据在推动经济发展、改善公共服务,增进人民福祉,乃至保障国家安全方面的重大意义。

2014年,数据开放运动已覆盖全球44个国家。国务院通过《企业信息公示暂行条例(草案)》,要求在企业部门间建立互联共享信息平台,运用大数据技术等手段提升监管水平。

2015年,五中全会的“十三五”规划中将大数据作为国家级战略。

Gartner是一家领先的市场和技术研究公司,在Gartner 2015新兴技术发展周期报告。自动驾驶汽车与物联网处在顶峰部位,而大数据技术并未列入其中。

在2014年的报告中,我们却可以清晰的看到大数据刚刚过了新兴技术的顶峰。

许多人以此为依据,说大数据已近过时了,事实是,Gartner这张图反应的是新兴技术的发展趋势,也就是说经过10年的发展,大数据的相关技术已近十分成熟,已近退出了新兴技术的范畴。其实,早在2013年5月,麦肯锡全球研究所(McKinsey Global Institute)发布了一份名为《颠覆性技术:技术进步改变生活、商业和全球经济》的研究报告。报告确认的未来12种新兴技术,有望在2025年带来14万亿至33万亿美元的经济效益。令人惊讶的是,最为热门的大数据技术也未被列入其中。麦肯锡专门解释称,大数据技术已成为这些可能改变世界格局的12项技术中许多技术的基石,包括移动互联网、知识工作自动化、物联网、云计算、先进机器人、自动汽车、基因组学等都少不了大数据应用。

所以,大数据应用不存在所谓“过热”和“虚火”的问题,事实恰恰相反,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10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。

第二个问题是:

大数据相关职位需求多吗?


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。根据麦肯锡报告,仅仅在美国市场,2018年大数据人才和高级分析专家的人才缺口将高达19万。此外美国企业还需要150万位能够提出正确问题、运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。

根据根据Linkedin《2016年中国互联网最热职位人才库报告》,数据分析人才被列为Top6的热门职位。

可以看出,这些职位都是当下任何互联网公司要建立发展必不可少的岗位,尤其是数据分析人才,伴随着大数据在互联网行业更多的应用而愈加重要。

在这份报告中,数据分析人才的供给指数最低,仅为0.05,相当于20个职位同时在竞争一个求职者。这在一定程度上反映了行业现状,很多互联网公司 都逐渐意识到了数据的重要性,但却缺乏相关的专业人才来分析和管理数据。

数据来源:LinkedIn:2016年中国互联网最热职位人才库报告

第三个问题

入行的学习时间?


这个问题其实是没有标准答案的,取决于你的专业基础和要从事的职位。以数据分析师为例,先看一下国内知名互联网数据分析师的招聘要求:

1. 计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历; 2. 具有深厚的统计学、数据挖掘知识,熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术,能够熟练地使用SQL; 3. 三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验,参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作; 4. 对商业和业务逻辑敏感,熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求,有互联网相关行业背景,有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳; 5. 具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神; 6. 富有创新精神,充满激情,乐于接受挑战

前三个属于硬件要求,一般而言,有专业基础(计算机、统计学、数学等相关专业)入行需要3个月以上的学习,而要成为一个熟手(企业用工需求最多)则需要2-3年以上的项目经验和行业经验。对于非专业背景的同学,入行的时间可能需要的更长,建议给自己预留6-12月的时间。

Anyway,作为一门对数学和计算机都有较高要求的一门交叉学科,从事大数据是有一定门槛的,但相对于10年以上的职业生涯(国外顶尖数据科学家50-60岁仍然十分活跃),预备半年的时间来学习这个最炙手可热的技能还是很划算的。

在职业规划这个问题上有位哲学家说过,最重要的人际关系就是自己和自己的关系,知道自己要什么,不要什么。在转行的问题上也是一样。 有人会说,转行是让自己之前几年的经验积累全都作废了,其实社会经验和人生理念是不管改到哪一行都能发挥效用的。而之前的人际关系也是属于“山不转水转”的问题,你很难说哪一类人际关系是有用的,哪一类是没有用——基于这个道理,应该统统视作为有用的。 不怕失去,才可能会有更多收获。只要有明确的发展规划,当然应该义无反顾地去投入新的开始。人生的机会并不多,即使你已经到了30岁,对大多数人来说,只是职业生涯的前半部分,完全不必缩头缩脑患得患失。

PPV课原创文章,未经许可严禁转载,文@Jedis

本文分享自微信公众号 - PPV课数据科学社区(ppvke123)

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2016-05-30

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

  • 【聚焦】数据人的痛苦:提供的数据用不上

    大数据变革在数据本身 ━━━━━━━━━━━━━━━━ ? 大数据公司最大的痛苦是什么?不是没有数据,而是有太多的数据。各种各样包括结构性和非结构性的数据从四面...

    小莹莹
  • 【学习】切勿妄谈Hadoop,以及4个数据管道打造实践

    时至今日,大数据这个概念已充斥了整个IT界,各种“搭载”了大数据技术的产品,各种用于处理大数据工具更如雨后的春笋触目皆是。同时,如果某个产品还没抱...

    小莹莹
  • 大数据与财会行业未来机遇与挑战下的领域——“数据资产的估值”

    ? 产生和存储的数据量正在迅速增长,甚至呈指数增长。根据预测,数据量每两年就可能翻倍。同时,从业人员能够运用新的高级分析技术,来连接和查询原先分散的数据集,只...

    小莹莹
  • 大数据时代(BIG DATA)

    结语,正在发生的未来。凡是过去,皆为序曲。历史最悠久的做事方法并不是最好的。大数据时代是名副其实的“信息社会”。大数据给我们带来了巨大的风险,但我们可以建立规范...

    @summer
  • 【24页ppt干货】2014中国大数据整体市场专题研究报告

    报告核心:大数据时代的变革体现在数据对于决策、流程和产品的新驱动方式;云计算、移动互联网、社交网络和物联网等推动了大数据技术的逐步成熟。 大数据生态系统:由底层...

    小莹莹
  • 投稿 | 现阶段我为什么不看好纯粹的数据交易?

    原力大数据创始人江颖表示,尽管大数据交易平台建设正值爆发期,数据交易号称的市场规模也在不断壮大,同时也有国家大力的政策支持。但是短期内,我仍然不看好数据交易,因...

    数据猿
  • 盛世的阴影:大数据时代的挑战渐渐浮出水面

    数据猿导读 6月29日,由数据猿主办的金融大数据峰会在上海盛大召开,现场汇集了众多来自大数据领域内执牛耳的重量级嘉宾。大数据被誉为第四次工业革命的能源,整个产业...

    数据猿
  • 大数据正强势入侵生活的各个方面,你发觉了吗?

    随着互联网的发展,信息交流也在不断加速,大数据在各行各业几乎都站稳了脚跟,特别是越来越多的政府机构与公司组织都已经把大数据应用作为了重要的一环。那么,大数据在社...

    数据猿
  • 大数据变现,这里有9种商业模式,你走的哪条路?

    <数据猿导读> 大数据产业具有无污染、生态友好、低投入高附加值特点,对于我国转变过去资源因素型经济增长方式、推进“互联网+”行动计划、实现国家制造业30年发展目...

    数据猿
  • 大数据24小时 | 美国创企LogicMonitor完成 1.3亿美元融资 ,京东金融再扩版图布局车联网大数据

    <数据猿导读> 提供数据中心监测服务的美国创企LogicMonitor完成 1.3亿美元融资;东南卫视与认知数据合作,布局影视文化大数据;京东金融再扩版图,合作...

    数据猿

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券