大数据岗位就业薪资具体多少？大数据职业发展的2大方向和5个职位

大数据发展非常火热的时候，很多想加入大数据行业的小伙伴，犹豫和困惑最大的问题就是大数据岗位薪资情况，下面就给大家分析分析。

数据开发在互联网岗位薪酬中，排名第二

1、职位量大增，投递量增长更快

从 2015 年到 2016 年，大数据招聘岗位的数量翻了一番，投递量增加了近两倍，平均薪酬也有温和增长。

从 2016 年到 2017 年，职位数增长了 27 %，投递量则翻了一倍不止，平均薪酬基本保持不变。

2、 岗位竞争激烈度下降

虽说投递量出现大幅增长，但从 2016 年到 2017 年，大数据岗位与求职者数量比值实际上是下降的，从 2.6 个求职者到 1.3 个求职者对应一个职位，这其中有岗位数量种类增加的原因。对大数据以及人工智能概念都是模糊不清的，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群：458345782，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家，并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课，给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系 。从java和linux入手，其后逐步的深入到HADOOP-hive-oozie-web-flume-python-hbase-kafka-scala-SPARK等相关知识一一分享！

3、 大部分要求1-5年工作经验

在招聘需求中，大数据岗位大多要求 3-5 年或 1-3 年工作经验。其中要求 3-5 年经验的在 2016 年占 40.4%，2017 年降至 38%；要求 1-3 年经验的则从 31.8% 增长至 33.3%。

4、 同是码农，待遇不同

和传统技术岗位相比，新兴的人工智能和大数据领域在不同经验阶段都提供了优厚的薪酬，一个应届毕业生进入人工智能和大数据行业，平均可拿 9k，而移动开发则只有 6k；

5、大数据就业薪资具体多少？

对于基础人才-数据分析师，北京数据分析师平均工资：¥ 17780/月，取自 10319 份样本。

对于大数据开发工程师，北京大数据开发平均工资：30230/月。

对于Hadoop开发工程师，北京hadoop平均工资：24280/月。

对于数据挖掘工程师，北京数据挖掘工程师平均工资：¥ 29810/月，取自 3254 份样本，较 2017 年，增长 90.1%；

对于算法工程师，北京算法工程师平均工资：¥ 30530/月，取自 25639 份样本，较 2017 年，增长 95.4%

6、 没有想进入大数据行业，怎么办？

很多想进入大数据行业的伙伴，苦于自己大学的专业并非IT类专业，也苦于毕业后没从事相关的工作，隔行如隔山，这个时候如果想进入大数据行业，培训是最好的途径。

大数据作为目前热门岗位和职业，分工越来越精细，入门根据职业方向有不同的发展路线。

大数据职业方向总体可分为2大方向5大职业。2大类分别为技术类和业务类。

其中，技术方向侧重于怎样处理好数据，业务方向侧重于怎样用好数据

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技术方向

技术类方向是数据界的码农、程序员。

1、数据平台研发路线

• 职责：主要负责大数据技术的产品化，包括开源技术框架的研究、封装和开发。

• 入门：google 三篇大数据论文（Mapreduce、BigTable、GFS），系统性了解大数据技术体系（spark、hadoop、hbase等技术），通读一遍各技术框架的技术文档，知道每项技术能够解决什么问题，其实现原理，优缺点等；能够调用各技术框架API进行功能封装。

• 进阶：能够优化开源框架性能及完善开源技术、作为开源社区的commiter

• 发展：数据平台研发架构师、数据平台产品经理

2、数据开发路线

• 职责：也叫ETL工程师，主要负责使用大数据技术采集、处理、分析数据；

• 入门：同数据平台研发工程师，并熟练使用SQL、存储过程；

• 进阶：技术选型、技术架构设计、数据架构设计、平台性能调优

• 发展：数据架构师、大数据DBA

3、数据算法路线

• 职责：俗称调参工程师，主要负责使用机器学习算法建模，处理业务需求，基于算法引擎封装算法工具。

• 入门：python语言，sklearn、tensorflow等算法引擎，熟悉决策树、SVM、朴素贝叶斯、神经网络等各种算法原理和适用场景；

• 进阶：业务建模、调参

• 发展：数据科学家

4、数据可视化路线

• 职责：主要负责数据可视化应用开发

• 入门：各种数据可视化图表适用场景、echarts框架、vue、BI工具

• 进阶：数据应用可视化UIUE设计、大屏展现设计

• 发展：数据艺术家

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业务类

数据分析路线

• 岗位：主要负责结合业务问题，使用大数据分析、制作数据分析报告、规划数据应用

• 入门：熟悉各种分析图表、数据分析工具、具备数据分析报告撰写能力等

• 进阶：熟悉各种算法概念及使用场景、具备敏锐的业务思维、管理思维和应用规划能力

• 发展：数据咨询师、数据产品经理

大数据学习已然成为时代所趋，相较于目前市面上的书籍及学习视频，大数据培训更适用于对大数据感兴趣的人群，通过培训老师丰富的大数据实战经验分享， 能在大数据初期学习中，少走很多弯路，后期的项目实战，结合企业及时下大数据热门应用，可快速接轨大数据发展方向。

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标签：进阶,工程师,岗位,技术,算法,大方向,薪资,数据
来源： https://blog.51cto.com/14217196/2374077