[IT技术] 2023大数据行业就业还行不行?

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wanggang761029 发表于 2023-10-10 09:40:57|来自:湖北 | 显示全部楼层 |阅读模式
2023大数据行业就业还行不行?
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csyxd 发表于 2023-10-10 09:41:51|来自:湖北 | 显示全部楼层
这问题一问出来有这么几种声音,你信不信?
今年入行者:挺好的,我不就是例子吗?
入行失败者:不行,我就是活生生的例子。
从业被裁者:挺严峻的,我就是个例子。
升值加薪者:挺好的,我是最好的例子。
培训机构员工:严峻但是有机会,前提你要学好技术!
看到这,是不是觉得培训机构没有那么黑了?如果你这么想了,可能另外一个坑又给你挖好了。
因为鼓励你学好技术的人不一定真的会技术。
2023年的就业情况确实有可以查阅的数据,而这些数据是基于一个好的技术授课后的结果,但市面的培训机构太多的,真的有那种教学如屎的机构,所以你一定要擦亮双眼。
在这给你就业数据和教学视频供参考,希望真的能够帮到越来越多的转行者。
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pipile 发表于 2023-10-10 09:42:24|来自:湖北 | 显示全部楼层
每年大家都会担心就业的问题,但就业的根本就是供需关系是否平衡。


我们会看到企业生产产品1.0版本已经市场饱和,那么企业主会关闭企业另辟蹊径吗?当然不会。他们会升级2.0 版本,来促进消费。或增加不同品类来拉动企业经济,虽然有时候会失败,但那属于战略眼光的问题了。
求职者想要满足市场供求关系需要从企业身上观察到点什么,不断升级自己的能力和认知。如果固步自封,大概率会被淘汰。


互联网信息这么发达,总会出现信息泛滥的情况,而作为读者很多来不及思考和筛选,又有新的内容出现了。尤其是大家看到网上就业不好的言论时,会变得恐慌感觉行业并不明朗。但我们追根溯源,发表就业不好的言论的人大概率是哪类人群呢?
企业在市场环境中一定是优胜劣汰的,这就是为什么企业有生命周期的说法存在,一直存在的企业到目前为止少之又少。企业不盈利时,一些事业部被砍掉那是再正常不过的事情了,你如果把这种现象也归结为就业环境不好,那大概率就与该行业无缘了。
所以想要了解大数据开发的就业情况,给你拿出来的任何数据都只能证明过去一段时间还行,而接下来怎么样得看市场的供求关系。
从boss等各大招聘网站上看到大数据开发的岗位是持续存在的,而投递简历的人也比较多,如果就业效果不是很好,大概率就是供需不平衡了,所以作为求职者更应该提升自己的能力水平保障企业的供需平衡。
普本应届可能会因学历不是重本简历不过筛,但如果毕业五年,企业更清楚有能力的人才会为企业创造直接价值。
所以想要入行不要担心学习和毕业时间的问题,满足供求关系,学好技术才是核心。
目前杭州的大数据开发岗位还是蛮有竞争力的,济南有待发展,但想要尝试的话也能够找到。


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clover 发表于 2023-10-10 09:42:47|来自:湖北 | 显示全部楼层
2023年大数据行业就业行情有所下滑;
这是必须的,因为别的行业都在下滑;
覆巢之下焉有完卵?指望大数据能独善其身是不切实际的;
君不见java哀嚎遍野?君不见前端全军覆没?君不见算法挖掘连985博士都卷不进?
当然,大数据就业,在整个IT行业的各个方向中,相比较而言确实还是比较好的;
为什么大数据就业会是还好呢?因为信息差
很多半懂不懂、或人云亦云、或有意混淆概念的一众“好人”,几年来一直在教导广大小白:
大数据要算法,大数据要数学,没有java后端开发基础无法学大数据……
其实这些人,要么是不懂装懂,一派胡言!要么是为割自己的韭菜而故意混淆是非;
例如,2023年开始,某培训机构(前两年以大数据学科为优势学科)对咨询学员统一口径:没有985/211学历的不要学大数据,去学java后端或者UI、前端;
其实只是有自知之明,知道自己实力不济,就业搞不定了而已!

嘿嘿,这个信息差就来了;
一方面,参与卷大数据的人比卷java后端的人,至少低了几个数量级;
另一方面,大数据的岗位在目前阶段依然是处于一个增长状态的(只是不像前几年那样呈爆发式增长);
这样的必然结果就是:相对于java、前端等等来说,大数据开发就业还是挺ok的(比前几年肯定要有所下滑,前文已有阐述);


<hr/>分享一下多易大数据的2023年就业情况,各位看官可以参考;
当然,必须声明一下:多易大数据的就业情况,不代表培训机构的普遍情况;
分享一下我们多易零基础大数据的2023就业报表(哀嚎遍野的一年)
Hitao-多易教育:2023年截止到7月份多易教育零基础大数据就业情况也有学员的现身说法,实在反馈,都倾囊分享
<a href="http://www.zhihu.com/zvideo/1670895242789351424" data-draft-node="block" data-draft-type="link-card">
lusys 发表于 2023-10-10 09:43:11|来自:湖北 | 显示全部楼层
虽然当前互联网整体就业形势不是很乐观,但大数据这个领域,岗位仍是比较紧缺的,原因如下:
一是国家宏观战略层面将大数据作为高新技术发展方向,随着社会信息化的进一步发展,企业生产运作的过程中会产生很多数据,经营者需要用到这些数据来做战略决策。
二是大学开设大数据专业较晚,最早是在2016年,培养出来的毕业生满足不了人才缺口
先来看看最直观的岗位薪资


想要学习大数据的人都是因为高薪吸引进来,随之而来就是灵魂拷问:我真的适合学习大数据吗?我能学会赚高薪吗?毕竟脱产培训需要耗费几个月时间和几万块的费用,非应届生还要考虑换行的成本。如果脑门一热报班了,硬着头皮学下去也不会取得太好的结果。
为此海牛专门为想要学习大数据的学生准备了大数据开发能力测试,测试是基于海牛云平台这个产品实现的。先在海牛云平台学习大数据初级知识,然后完成2道测试题来验证自己能否入行大数据
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zyn373 发表于 2023-10-10 09:43:48|来自:湖北 | 显示全部楼层
数字化是当前及未来的热门话题,中国作为全球第二大经济体和最大人口国家,在数字经济发展方面具有巨大潜力和优势。各行各业都在走网络化与数字化发展道路,不管是金融、医疗,还是机械、制造、纺织、钢铁等行业,都在加强数据安全、数据灾备等工作。
网络不能停、数据不能丢,已经成为大数据专业一个稳定就业、高薪就业,无法阻挡大趋势。



2023年了大数据行业就业还行不行?

政策重点扶持,市场前景广阔


  • 2014年,大数据首次写入政府工作报告,大数据逐渐成为各级政府关注的热点。
  • 2015年9月,国务院发布《促进大数据发展的行动纲要》,大数据正式上升至国家战略层面,十九大报告提出要推动大数据与实体经济的深度融合。
  • 在2021年发布的“十四五”规划中,大数据标准体系的完善成为发展重点。
中国信息协会大数据分会发布的《2021-2022中国大数据产业发展报告》曾预测,2021-2023年,中国大数据产业市场将保持12%以上的增速,2023年整体规模将达11522.5亿元。


大数据技术具有不可替代性

疫情危机,对这一代的年轻人就业形成了非常大的压力,全球各国的经济都受到了重要影响。2023年作为疫情放开的第一年,就业形式必将逐步苏醒,不论是从国家层面还是从企业方面,国家增加就业岗位,降低失业率,经济好了自然就业岗位就多了。
随着科技的不断发展,我们开始进入了大数据时代,数据分析在我国属于新兴行业,数据也成为我们生产生活中十分重要的一部分。
在这个时代,掌握数据的人就可以通过数据去预测未来、迎向未来,数据分析师就是这样的存在,他们不仅需要收集与分析数据,还要做出评估与预判,该岗位在数据市场中十分重要。因为市场的鱼龙混杂,导致很多人对数据分析做什么是什么岗位模糊不清,我们也相信数据分析行业正在由稚嫩走向成熟,未来一定会更加规范。
大数据人才十分紧缺

随着国家对大数据的重视程度提高,我国政府也开始对大数据进行大力扶持,大数据技术开始在企业中生根发芽、开花结果。从往期数据统计来看,我国未来的三至五年内,大数据人才的缺口约为230万,而目前仅仅只有大约30万人左右。


通过在各大招聘网站进行岗位需求的搜索,例如前程无忧大数据搜索,一共有大约两万多个职位是满足岗位条件;而智联招聘大数据岗位搜索,接近三万个职位也是满足此条件的;在猎聘网上进行大数据的岗位搜索,大约有1000多个职位满足条件;
所以,从各大数据来看,高薪工作其实是只要你敢想,并且敢付出,你就已经胜利了一大半,这样的话你还会害怕高薪的人不是你自己吗?
学习大数据技术难不难?

大数据作为一门新兴技术职业,首先是存在专业技术门槛的,这也是大家担心好不好学原因。具备大专以上学历的,年龄在20-32岁之间的人最适合学习。


对于这个有专业技术的学科大多数学员都会选择培训来学习,而新手学大数据开发会处在很迷茫的状态,尤其是没有相关基础的小伙伴,往往听说大数据很难,就很容易丧失学习的信心。
事实上,大数据没有想象得那么难学,如果有专业的大数据课程,经验丰富的老师引导,大数据开发学习也会快速取得很好的效果。
其次,在选择培训机构的时候,也要注意辨别选择。培训机构是否有办学资质,口碑怎么样,课程设置是怎样的,是否有项目实战训练,教学管理是否认真严格等等。最重要的还是要适合自己,根据自己的实际情况,自身的基础情况,学习能力,学习方向,选择最适合自己的,能给自己带来最大帮助的培训课程。
总结就是,门槛会有一点,理论知识不难学,重在老师引导和实操训练。将理论知识很好的运用到实操中,你就会得到相应的价值回报。


大数据作为新时代的一个产物,其影响力正在不断的加大,未来在各个领域中,其都将展现出巨大的影响力。大数据学习难度并不大,只要你能够循序渐进的学习,并愿意付出足够的努力,那么蜕变成大数据的专业人才,就指日可待了。

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