区块链超火的时刻，大数据工作的竞争力在哪里？

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收藏 2018-04-20

一、大数据分析前景如何?

IBM预测，客观地来说到2020年，数据科学家的需求将飙升28%
到2020年，对数据科学家的需求将飙升28%，而需要机器学习技能的工作岗位平均要支付11.4万美元。广告数据科学家的平均工资为105000美元，广告数据工程的平均工资为11.7万美元。
所有数据科学和分析的工作需求中有59%是在金融和保险、专业服务和IT领域。到2020年，数据科学家、数据开发人员和数据工程师等快速增长的新角色的年度需求将达到近70万个。

二、大数据分析工作薪酬怎么样？

根据职友集网站统计，取自6519份样本，北京数据挖掘平均工资是27960元/月。选择朝阳行业至关重要，先积累工作经验。现在互联网、金融、通信、电子商务、数据服务等行业，数据分析相关岗位占据重要地位，数据分析相关工作薪酬逐年走高。

三、如何学习大数据技能？

1.大数据平台知识：
大数据平台包含了采集层、存储层、计算层和应用层，是一个复杂的IT系统，需要学会Hadoop等分布式系统的开发技能。

1.1采集层：Sqoop可用来采集导入传统关系型数据库的数据、Flume对于日志型数据采集是非常适用的，另外使用Python一类的语言开发网络爬虫获取网络数据；

1.2储存层：分布式文件系统HDFS最为常用；

1.3计算层：有不同的计算框架可以选择，常见的如MapReduce、Spark等，一般来讲，如果能使用计算框架的“原生语言”，运算效率会最高（MapReduce的原生支持Java，而Spark原生支持Scala）；

1.4应用层：包括结果数据的可视化、交互界面开发以及应用管理工具的开发等，更多的用到Java、Python等通用IT开发前端、后端的能力；

2.大数据分析知识：
大数据挖掘指的是利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换
2.1数据分析方法论：统计基础微积分（求导）代数（矩阵运算）等
2.2统计模型：方差分析、线性回归、逻辑回归、列联分析、聚类分析、面板模型等
2.3数据挖掘模型：决策树关联分析、SVM、神经网络贝叶斯网络等

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