为什么大数据工程师比Java程序员工资高

发布时间:2019-11-18 发布网站:脚本宝典
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为什么大数据工程师比Java程序员工资高

科多大数据开发课程培养的主要是Java工程师和开发工程师,授课内容包含Java和大数据部分。

Java作为一门主流的编程开发语言和职场技能,已经得到越来越多的应届毕业生和职场新人的认可。越来越多的人通过各类培训机构或在线课程在学习Java编程技不断的在拉高Java 程序员的供应量。

在应届大学生菜鸟和非IT人士眼中,学习Java技术成为Java程序员无疑是一个不错的选择,这至少从某种程度上解决了他们的当务之急——生存问题。

但是,对于已经入行2-3年的Java程序员,生存问题已经得到缓解和解决,他们更多的再关心,“这条路是否可以持续走下去?”、“明年的薪水还能不能继续增长30%以上”。

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对于程序员来说,技术一直在发展,与时俱进是必须的。大数据人才缺口巨大,转型机会出现了,如果能抓住这难得的机会,转型为大数据工程师,让你更进一步(竞争力、金钱等方面),何乐而不为呢?

大数据从事的是开工作,更倾向于“研发”,能够重新激起程序员研发程序的热情,职业生涯有了新的追求,这意味着大数据会成为值得程序员长期奋斗不断突破的工作;其次,由于大数据属新兴领域,专业人才比较缺乏,高端人才更是企业争抢的对象。薪资上升容易,职业发展潜力巨大。

做Java也是不错的,不过目前大数据是个趋势,稍微有实力点的企业都在上大数据项目,而Hadoop本身又是Java开发的,再加上Hadoop工程师普遍比纯Java开发要高3k以上,所以有很多搞Java的都在往hadoop大数据方向转。

国内IT、通讯、行业招聘中,有10%都是和大数据相关,且比例还在上升。巨大的人才缺口直接导致各企业纷纷以高薪聘请大数据人才:

做Java的人已经比较多了,很多人工作4~5年月薪也难上2万,能上2.5万的更是寥寥。但Hadoop很多人只1年经验就拿2万以上了。所以很多现在待遇还不错的人也还来大讲台学Hadoop,主要也是考虑未来发展天花板的问题。

Java这块如果做5~6年到管理岗位的话,薪资基本可以达到2万-2.5万了。但是2.5万基本上是Java技术人员的天花板,能上这个数的人很少,除非是架构师或者做底层的开发。但Hadoop这块2万多的薪资只能算一般,后面还有很大发展空间,所以很多有经验的Java老鸟在往这块转。

年龄大对搞技术的来说是个比较大的问题,Java工程师满大街都是,年龄大了工资还好但精力跟不上年轻人,不能加班,有家有室也不能长期出差,会比较尴尬

Hadoop这块年龄影响比较小,因为搞大数据不是简单的编程,编程的份量连1/6都不到,很多时候需要你从服务器、存储、计算、运维等多个方面来分析问题解决问题,年龄越大经验越丰富,也越香。大数据学习交流群:529867072

大数据工程师需要具备哪些能力?

(1)数学及统计学相关的背景;

(2)计算机编码能力;

(3)对特定应用领域或行业的知识。

大数据工程师这个角色很重要一点是,不能脱离市场,因为大数据只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值

所以,在某个或多个垂直行业的经历能为应聘者积累对行业的认知,对于之后成为大数据工程师有很大帮助,因此这也是应聘这个岗位时较有说服力的加分项。

大数据相关的技能很多,按照数据本身,可以分为数据获取、数据处理、数据分析、数据存储、数据挖掘,共5类。

数据获取:日志收集 Scribe、Flume和爬虫等;

数据处理:流式计算的storm, spark streaming、Hadoop、消息队列相关的如Kafka等;

数据分析:HIVE、SPARK、基本算法、数据结构等;

数据存储:HDFS等;

数据挖掘:机器学习相关算法,聚类、时间序列、推荐系统、回归分析、文本挖掘、贝叶斯分类、神经网络等。

脚本宝典总结

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