1年开发经验,30万年薪的1个捷径,95%程序员都不知道

年薪30万没有那么难。

尤其是做为一名开发者,这个目标很容易实现,只要你在2018年抓住这个机遇。

目前,普通的Hadoop大数据工程师起薪也在25K/月,数据挖掘、机器学习、人工智能相关人才薪资更高。

麦肯锡公司报告指出,大数据、人工智能方面人才紧缺,需求量激增。

国际数据公司(IDC)预测,企业基于大数据业务的支出将突破5000亿美元

最新统计显示,人工智能相关人才平均年薪达到40-60万,经验丰富的可以拿到年薪100万以上。

但人工智能相关人才要求较高,50%以上要求硕士学历,而且要掌握人工智能相关技术需要具备扎实的大数据技术功底。

对于普通程序员来说,从事Hadoop大数据、数据挖掘相关工作是最佳选择,原因有三:

1、门槛较低,有编程基础就能学会;

2、相比其他开发岗位薪资要高10-20万,年薪30万只是最低水平。

3、Python是人工智能领域最主流的编程语言,现在掌握Python大数据技术更有利于日后无缝进入AI领域。

那做大数据工程师需要掌握哪些技能呢?

通过对拉勾网相关岗位分析发现,各大公司的要求主要为下面几点:

Hadoop工程师用人企业普遍要求掌握以下技术:

1、熟悉Linux开发环境,熟悉Shell命令

2、熟悉Java、python、scala语言(至少一种)

3、具备较丰富的基于Hadoop、Map Reduce、Yarn、Storm、Spark、Hive、Hbase、kafka、Flume、HDFS、Spark Streaming等的大数据处理项目经验。

(公司业务不同,要求有所不同,这些技术可以覆盖80%企业的要求)

数据挖掘、机器学习方面的工作有如下要求:

除了Hadoop相关技术,还需要掌握常见的机器学习&数据挖掘算法:

自然语言处理、决策树、SVM、聚类、回归、贝叶斯等,这个工作已经非常接近AI工程师了。

那如何学习才能快速入门并精通呢?

当真正开始学习的时候难免不知道从哪入手,导致效率低下影响继续学习的信心。

但最重要的是不知道哪些技术需要重点掌握,学习时频繁踩坑,最终浪费大量时间,所以有一套实用的视频课程用来跟着学习是非常有必要的。

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