10.19 轉崗大數據？

近幾日，許久未曾聯繫的大學同學突然向我諮詢轉崗大數據的事情，他當初並未考研，算起來已經工作有五六年了，這個時候考慮轉崗，讓他十分糾結。

由於作者也是半路轉崗大數據，今天就跟大家分享一下自己對於這個問題的一些想法和建議吧。

01

轉崗原因分析

作者的這位大學同學輾轉過幾家公司，換過幾個工作，畢業頭幾年是安卓開發。

打去年開始糾結轉崗，問他原因，他說，目前安卓市場已趨於飽和，他現在每天的工作內容重複，沒有技能提升，薪水漲幅又很小。看到目前人工智能這個方向正炒得火熱，所以很想轉崗。

ok，以作者同學的例子為參考，我們來梳理一下一個人工作一段時間後，為什麼想要轉崗的可能原因吧，從轉崗前工作 和 想轉去的崗位 兩個角度我們來簡單總結一下：

轉崗前工作情況

• 行業發展前景不佳，要麼過於冷門，要麼趨於飽和
• 工作內容重複，枯燥，技能提升不明顯
• 薪水漲幅小

以上是作者同學所反饋的幾點原因，另補充幾點可能原因，如下：

• 目前工作與個人性格相悖，比如性格內向的人從事銷售行業
• 目前工作壓力太大，想找一份輕鬆點的工作
• 目前工作毫無挑戰，沒有意思
• 接觸到了自己更感興趣的行業或者工作

想轉去的崗位情況

• 熱門，行業發展有前景
• 薪水待遇高
• 新的崗位更能發揮個人的優勢
• 感興趣
• 新的崗位符合自己的職業規劃預期，比如想找份輕鬆的，於是轉崗公務員；

正在考慮轉崗的小夥伴們，right？

02

轉崗前的一些小建議

轉崗絕不是一件輕鬆的事，像作者同學這般，已經工作五六年，想要轉崗，絕對有他充足的理由。

但是，作者在此依然想先跟大家討論一下，關於轉崗是真的出於“自我選擇” ，還是 “迫於無奈” ，或者是 “一時衝動”？

轉崗是否出於“自我選擇”，可通過是否符合以下情況來自我檢測一下：

• 目前的工作表現不錯，盡職盡責、努力上進，與同事和老闆相處融洽；
• 經過客觀理性的分析和了解，十分明確自己需要做出新的職業規劃的原因，這些原因包括行業前景等客觀原因和自我剖析後性格、興趣點等主觀方面的原因；
• 對想轉去的崗位做了詳細的調研，對新的職業發展有一定的瞭解和準備；

作者想提醒大家，儘量不要在以下情況下急著轉崗：

1）對新的崗位根本不瞭解，只因為工資待遇較現在高就轉

薪資待遇高，絕大部分與壓力大是對等的，貿貿然“財迷心竅”轉入一個新的領域，到時候只怕會不知所措，難以適應。

2）沒有充足的準備，短期內轉崗跨度太大

隔行如隔山，作者第一份工作的導師給我的職業建議是，不要輕易的離開自己熟悉的領域，你可以一點點有計劃地慢慢探索然後逐步轉到自己喜歡的職業，這樣才能走得更遠。

3）心浮氣躁，對工作，對同事，對領導，對薪水，對一切的一切充滿抱怨，只想通過轉崗擺脫這一切

如果你將目前的工作狀況搞得一團糟，既嫌工作累，又嫌工資低，整天怨氣沖天，覺得這不公平那沒意思的，然後你將一切的一切都歸結為工作本身不好，決定通過轉崗來改善這一切，那麼我想，即使你能成功轉到新的崗位，依然會困難重重的。

4）只因為新的崗位入門門檻低

有的崗位像產品經理、數據分析等均是門檻不高，但想要學好卻並不容易的職業，僅僅因為好入門就決定轉崗，那就有點衝動了。

所以，像個人的職業選擇這麼重要的事，還是希望大家三思而後行哦。

03

轉崗大數據的行業現狀

大數據、數據挖掘、機器學習、人工智能，如今很多程序員對這些火熱技術躍躍欲試，知乎上[深度學習如何入門？] [普通程序員如何向人工智能靠攏？] 等問題都有很高的關注度。

越來越多的技術候選人在跳槽時會思考，能否從事大數據相關崗位的工作。那麼，為什麼那麼多人願意投崗數據行業呢？下面跟大家一起來聊一聊轉崗大數據目前的行業現狀吧。

1）為什麼那麼多人願意轉投數據行業？

• 人才市場需求大

據美國勞工局預測，2022年美國市場將需要約85萬大數據方面的專業技術人員；而國內數據統計《大數據人才報告》顯示，預測未來3到5年人才缺口將達到150萬之多。

• 職位薪酬水平普遍較高

據統計，在美國大數據分析師平均每年薪酬在17.5萬美元左右；而國內一線互聯網公司，大數據分析師的薪酬水平普遍比同一級別的其他職位高20-30%，這也成為國內轉崗人員往大數據轉型的很重要的理由之一。

• 高校加大對大數據相關專業的設立

目前，全世界有近170所大學開設了大數據相關專業。近些年，國內教育部也積極採取措施，加強對大數據人才的培養，開設新專業如“數據科學與大數據技術”等。

• 媒體的大規模宣傳

隨著數據挖掘、機器學習、人工智能等熱門行業的迅速發展，各大公司都會在各種場合對此談論一二，以彰顯自己公司的技術水平。媒體將會對這些熱門話題進行爭相報道，大肆宣傳，甚至是過度宣傳。

我們正處於信息大爆炸時代，一部手機，就能不出門知天下事。因此，只要身處互聯網，關於大數據的火熱多多少少都會聽說一二。

從100offer平臺發出的《2018 Q3 高端互聯網人才流動報告》中可以看出，大數據相關職位的面試邀請和薪資待遇情況均較樂觀。

2）轉崗大數據大多來自哪些職位？

• java開發

大數據的各類框架如Hadoop，spark，storm，flink，各種中間件如flume，kafka，sqoop等等，這些框架以及工具大多數是用Java或基於JVM的Scala語言編寫而成，所以目前轉崗大數據最多的來自Java崗。

• 安卓/c++等其他開發崗

如作者同學這樣，還有作者之前的一個同事，都是從安卓開發崗轉型到大數據的，對開發崗轉型的小夥伴來說，都是編程，只要有底子，付出努力，轉崗大數據的前景依然很可觀。

• 業務崗

通常情況下，都是技術轉業務崗較多，但大數據裡的數據分析崗介於技術和業務之間，於是很多業務崗小夥伴在日常工作中學會了sql等基礎工具的使用後，也會考慮藉此機會轉到大數據。

04

轉崗大數據的途徑

通過以上行業情況分析，足見大數據未來發展前景很可觀。那麼，怎樣才能順利的轉到大數據呢？

作者認為，主要有以下幾種方式：

1）企業內部轉崗

通過企業內部途徑進行轉崗，這是實現轉崗的最佳途徑，方便快捷、成功率高。

至少，依然是熟悉的業務、熟悉的同事朋友、熟悉的工作環境，不需要花費很多時間去適應新的變化，只需要調整好自己的本職工作內容，努力學習新的知識和技能即可。

作者之前有一個同事就是從公司內部的安卓開發轉過來，他在一年多前就通過同事向大數據部門leader表達了轉崗的意願，當時並未得到同意，部門leader回覆他，想轉崗大數據，至少得掌握一些基礎的知識和技能。

於是他一邊工作一邊努力補充數據崗知識，一年後，隨著公司業務的極速發展，大數據部門開始應接不暇，急需人手，而且需要立馬就能開始分擔工作的那種。於是，大數據部門leader直接找到他，一番面試瞭解後，同意了他的轉崗請求。

一切意料之外，但又似乎情理之中，於是就這麼順其自然的轉到了大數據。

2）藉助培訓班再就業

如作者同學這般，他目前所在的公司沒有數據崗。如果通過先找到一家有數據部門的公司，然後再內部轉崗，路線又過於曲折。

那麼，作者覺得在平時沒有利用業餘時間朝這個方向進行積累的情況下，參加一個專業培訓班短期進行集中充電，至少幫助入個門是很有必要的。再次求職時自己降低再就業的擇業標準，多參加一些面試積累經驗，找到一份數據崗工作還是很有可能的。當然，需要有決心和毅力，付出巨大的努力，這是無可厚非的哦。

3）書籍、視頻日常積累

沒有內部轉崗的機會、又不願花錢參加培訓班，那就平時乖乖看書吧，至少大數據的一些基本框架、技術和工具的經典書籍得好好讀一讀，然後至少要有一套完整的大數據教學視頻帶著入門。

其次可以多關注關注目前行業的招聘信息，瞭解下需要符合哪些條件，學完一段時間就出去應聘下，既是給自己一個警醒，又能更精準的把握住面試所需。

有志者事竟成。

05

大數據的職業發展

作者上文給大家提了幾點轉崗前需要考慮清楚的問題。

其中一項就是一定要對想轉去的新崗位的行業前景、職業發展、職位特性甚至工作內容都要有一個基本的認知。

由於作者資歷有限，也無法從一個拔高的角度向大家全面闡述清楚大數據方向有關這些方面的問題，於是在此給大家轉載一份作者認為歸納較好的網上高人總結的大數據的職業發展情況，如下，希望對大家有所幫助：

大數據總體可分為2大方向5大職業。

2大類分別為技術類和業務類 ，其中，技術方向側重於怎樣處理好數據，業務方向側重於怎樣用好數據；

技術方向

技術類方向是數據界的碼農、程序員。

1）數據平臺研發路線

• 職責：主要負責大數據技術的產品化，包括開源技術框架的研究、封裝和開發

• 入門：系統性瞭解大數據技術體系（spark、hadoop、hbase等技術），通讀一遍各技術框架的技術文檔，知道每項技術能夠解決什麼問題，其實現原理，優缺點等；能夠調用各技術框架API進行功能封裝

• 進階：能夠優化開源框架性能及完善開源技術、作為開源社區的commiter

• 發展：數據平臺研發架構師、數據平臺產品經理

2）數據開發路線

• 職責：也叫ETL工程師，主要負責使用大數據技術採集、處理、分析數據；

• 入門：同數據平臺研發工程師，並熟練使用SQL、存儲過程；

• 進階：技術選型、技術架構設計、數據架構設計、平臺性能調優

• 發展：數據架構師、大數據DBA

3）數據算法路線

• 職責：俗稱調參工程師，主要負責使用機器學習算法建模，處理業務需求，基於算法引擎封裝算法工具。

• 入門：python語言，sklearn、tensorflow等算法引擎，熟悉決策樹、SVM、樸素貝葉斯、神經網絡等各種算法原理和適用場景；

• 進階：業務建模、調參

• 發展：數據科學家

4）數據可視化路線

• 職責：主要負責數據可視化應用開發

• 入門：各種數據可視化圖表適用場景、echarts框架、vue、BI工具

• 進階：數據應用可視化UIUE設計、大屏展現設計

• 發展：數據藝術家

業務類

1）數據分析路線

• 崗位：主要負責結合業務問題，使用大數據分析、製作數據分析報告、規劃數據應用

• 入門：熟悉各種分析圖表、數據分析工具、具備數據分析報告撰寫能力等

• 進階：熟悉各種算法概念及使用場景、具備敏銳的業務思維、管理思維和應用規劃能力

• 發展：數據諮詢師、數據產品經理

06

最後

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