2016年上半年大数据方向就业形势重磅出炉

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力，洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式技术和云存储、虚拟化技术。

现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物 阿里巴巴创办人马云在演讲中就多次提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是数据科技 (Data Technology)。 

大数据浪潮，汹涌来袭，与互联网的发明一样，这绝不仅仅是信息技术领域的革命，更是在全球范围加速企业创新、引领社会变革的利器。现代关系学之父德鲁克有言，预测未来最好的方法，就是去创造未来。而“大数据战略”，则是当下领航全球的先机。

“大数据”（Big Data）指一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据。“大数据”之“大”，并不仅仅在于“容量之大”，更大的意义在于：通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来“大知识”、“大科技”、“大利润”和“大发展”。

“大数据”能帮助企业找到一个个难题的答案，给企业带来前所未有的商业价值与机会。大数据同时也给企业的IT系统提出了巨大的挑战。通过不同行业的“大数据”应用状况，我们能够看到企业如何使用大数据和云计算技术，解决他们的难题，灵活、快速、高效地响应瞬息万变的市场需求。

大数据的价值体现在以下几个方面：

1. 对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销

2. 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型

3. 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值

大数据领域三个大的技术方向：

• 方向一、Hadoop大数据开发方向 

• 方向二、数据挖掘、数据分析&机器学习方向 

• 方向三、大数据运维&云计算方向

精通任何方向之一者，均会 “ 前（钱）”途无量。

三个方向中，大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门薪资已经达到了 8K 以上，工作1年可达到 1.2W 以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到 30万—50万，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径！

 大数据相关的技术技能是：Hadoop, Linux, Oracle, Jquery, Spark, Storm, Servlet, Python,Nginx, Memcached, Matlab, Scala , Maven等。

北风网通过持续的观察前程无忧与智联招聘需求，在2016年6月大数据相关职位需求量，北京为21,511+个，稳居榜首，职位量占比高达25.1%，上海与深圳虽然拿下第二与第三，但是数量相差甚远。前十名也全部都是一二线城市，由此可以得出，大数据的发展，当前最活跃于偏向于发达的一线城市以及沿海地区。

从各行业发布的数量上来看，以计算机软件职位需求量最大，互联网/电子商务、IT服务/系统/数据/维护，紧随其后，并且三者相差不大，由此可以看出，计算机、互联网、IT类的职位需求的空缺一直很大，对于很多求职者而言，这是一个非常大的机遇。排名前四的与第五的数据相差很大，一方面是传统岗位数量的饱和，另一方面也就是新兴行业人才的稀缺。同时已经可以看出大数据在咨询、房地产、教育等行业的应用已经出现一个小的趋势，未来这些行业或将出现巨大的需求(或许这以一切的数据现象反映了当前国内的经济现状)。

从近7个月职位发布的数量上来看，受春节的影响，1~2月数量呈递减趋势之外，其他几个月的数量都在稳定增长，据北风网预估，到2016年9月，会增长到185,148+个。长远来看，大数据行业人才的需求，还在不断增长，对于这个行业的就业者而言，以后的发展空间可想而知。

从薪资水平上来看，5-8K是起步，20K以上的在2015年仅占2.4%，而在2016年却是增长到了21.5%%，由此可以看出，大数据其实也就是这一年始真正的发展。不论是平均最高月薪还是平均最低月薪，2016年在2015年的基础上都有明显的增长。平均月薪的增长意味着大数据进入了越来越多人的视线，专业人才难求，平均月薪疯长，大数据不火都不行。

从具体薪资地域排名分布上来看，无锡由于新兴的IT企业较多居榜首，上海与北京紧随其后，相差也不大，同样，排名靠前的也均为一二线城市，由此可以看来，大数据行业的崛起是一二线城市开始，逐渐延伸到周边，当然，这些只是企业招聘时候发布的薪资标准，不过这也不难看出，其人才的缺口居高。

分析了大数据行业薪资的发展与现状，我们再来看看各行业的薪资水平，整体来看，排名靠前的还是以互联网类职位为主，当然一些服务行业的工资水平高有一部分是因为有提成在里面，这个是依靠个人能力，较低的是一些比较传统的行业，新兴行业的发展带动了很多行业却也让这些传统行业不得不改变固有的发展模式。

从工作经验来看，69.1%的企业对求职者的要求是经验不限，这很大一部分说明的人才的稀缺，这对于应届大学生而言，无疑是一大机遇，因为企业对于工作经验要求的低，而应届大学生只需要通过培训就能掌握该岗位应有的技能，就能轻松上岗拿高薪，这也充分说明当下学习大数据绝对是千载难逢的黄金时间点。

近两年来，互联网的发展迅速，相对应的带动了很多行业的发展，大数据作为新兴行业之一，半年来的人才需求在也是居高不下，薪资情况历来也是求职者所关注的重点，从表格来看，前六个月的发展都比较平缓，这主要是由于招聘季节因素和中国传统节假日因素春节所致，所谓需求不旺，而后几个月则有较大增长，可以很明显的看出，6~8是企业招聘人才的活跃期，当然这也和年中跳槽、高校毕业等因素有关。

我们都说，工作经验与薪资范围密不可分，大数据行业也是如此，相对于传统行业的应届生，大数据行业的应届生工资要高很多，并且随着工作年份的增长，其工资范围也在不断的增长，并且其幅度远大于传统岗位，一般只要有一些工作经验，起薪范围就能够迅速从6,777增长到12,807 ，实现翻倍，因此人们常说的“成就高薪”，只要你有梦想，在大数据的世界里就会变得有无数种可能。

从职位的级别划分来看，其薪资范围的幅度很大，初级薪资范围在4-15k之间，中级薪资在6.6-20K之间，高级薪资在12.6-65K之间，所以对于大数据行业的求职者来说，其发展空间很大。

声明：本平台发布文章如未注明作者及授权，均来自互联网，涉及版权问题请联系客服协商奉上稿酬或者删除。

------------------------------------------------------------------------------

      什么是CDA?

       CDA数据分析师是指在互联网、零售、金融、电信、医学、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才。CDA数据分析师覆盖了国内企业招聘数据分析师所要求的技能，包括统计知识、软件应用（SPSS/SAS/R等）、数据挖掘、数据库、报告撰写、项目经验等。CDA数据分析师分为LEVEL ⅠⅡⅢ三个等级，成为一名合格的CDA数据分析师能够胜任企业不同层次的数据分析工作。      

 CDA(Certified Data Analyst)，全称“CDA数据分析师”，由“Certified Data Analyst Institute、云计算的潮流下发起成立的职业简称。旨在加强国内外乃至全球范围内正规化、科学化、专业化的数据分析人才队伍建设，进一步提升数据分析师的职业素养与能力水平，促进数据分析行业的高质量持续快速发展。CDA数据分析师项目包括教育，咨询，考试，认证，机构招聘合作。CDA数据分析师分为三个等级（参考认证标准），经管之家每年举办两次等级考试（参考考试安排），通过考试者可以获得CDA数据分析师等级证书，此证书代表数据分析师人才技能水平，为企业事业单位选拔和聘用专业人才的参考依据。

CDA数据分析师等级有哪些?

CDA Level Ⅰ：业务数据分析师。专指政府、金融、电信、零售等行业前端业务人员；从事市场、管理、财务、供应、咨询等职位业务人员；非统计、计算机专业背景零基础入行和转行就业人员。CDA Level Ⅰ业务数据分析师需要掌握概率论和统计理论基础，能够熟练运用Excel、SPSS、SAS等一门专业分析软件，有良好的商业理解能力，能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析，并得出逻辑清晰的业务报告。

CDA Level Ⅱ：建模分析师。两年以上数据分析岗位工作经验，或通过CDA Level Ⅰ认证半年以上。专指政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与数据挖掘的人员。在Level Ⅰ的基础上更要求掌握多元统计、时间序列、数据挖掘等理论知识，掌握高级数据分析方法与数据挖掘算法，能够熟练运用SPSS、SAS、Matlab、R等至少一门专业分析软件，熟悉使用SQL访问企业数据库，结合业务，能从海量数据提取相关信息，从不同维度进行建模分析，形成逻辑严密能够体现整体数据挖掘流程化的数据分析报告。

 CDA Level Ⅱ：大数据分析师。两年以上数据分析岗位工作经验，或通过CDA Level Ⅰ认证半年以上。专指政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与云端大数据的人员。在Level Ⅰ的基础上要求掌握JAVA语言和linux操作系统知识，能够掌握运用Hadoop、Spark、Storm等至少一门专业大数据分析软件，从海量数据中提取相关信息，并能够结合R python等软件，形成严密的数据分析报告。

CDA Level Ⅲ：数据分析专家。五年以上数据分析岗位工作经验，或通过二级认证半年以上。专指从事各行业、企业整体数据资产的整合、管理的专业人员，面向用户数据创造不同的产品与决策，一般指首席分析师（CA）。数据分析专家需要掌握CDA Level Ⅱ的所有理论及技术要求，还应了解计算机技术，软件开发技术，大数据分析架构及企业战略分析方法， 能带领团队完成不同主题数据的有效整合与管理。对行业、业务、技术有敏锐的洞察力和判断力，为企业发展提供全方面数据支持。

点击阅读原文：了解CDA大数据就业班，高薪包推荐就业实习。