大数据人才的几点思考

我本身并不是大数据开发出身,并没有从技术的角度来看大数据的人才成长,而单纯从技术管理的角度,说几点我对大数据人才,尤其是大数据技术人才的看法。

大数据人才的需求旺盛是必然,而且在短期内还会持续增长。但这个短期,真的很短,并没有社会上盛传的那么夸张,更没有所谓的人工智能从孩子开始这么玄幻。也许有人会用无数的理由驳斥我的判断,但作为一个亲身经历了过去十几年技术发展的老码农,嵌入式、山寨机、移动电视、智能手机、移动app这些当年叱咤风云的行当,我都亲身参与过,也都经历了从崛起、热潮、平淡的过程,希望、失望、绝望的转化,真的只是一点点而已。所以,脚踏实地地工作,做好每一个事,让自己每天都有进步才是关键。至于你的高薪,里面有多少是热钱,多少是自己的价值,需要有个清晰的认知。

大数据其实是一个非常宽广的职业体系,远比程序员的差异度要高,而且岗位门槛也有些硬性的要求,并没有那么容易逾越。需要找准自己的职业定位和技能树,到底是偏向于应用服务,价值转化,还是侧重于基础平台,性能提升,这还是有很大的差异的。虽说门槛高,但其实从业的人远比看上去要多得多,基本上所有电子信息相关,数学相关的专业都可以快速上手,其基数不低于计算机,随便找个大学计算机学院,一路寻过去就会发现基本所有的研究室都跟机器学习、人工智能相关,远不是那么,所以也就不存在什么人工智能从小学起,扩大基础规模的事情。

未来的很长一段时间里,应用场景的深入浅出会是大部分大数据从业者需要去做的事情,用起来对业务有增长,才是价值体现的内容。当然,随着规模的扩大,深入化地基础技术能力肯定也是必须要做的,比拼的就是深入性。所以,懂业务的算法工程师才是最受欢迎的人才。

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