目前来说,大数据工作难找吗?

小磊子


还在怪互联网大裁员,找不到工作?这一组大数据告诉你真相

滴滴、京东、人人车、科大讯飞……互联网裁员潮仍在漫延。从2018年下半年兴起的这场互联网寒冬论延续至今,无数人抱怨年终奖没了、工资发不下来、不敢辞职。

事实果真如此么?互联网行业的经济状况真有传言中那么糟么?互联网精英们都不敢跳槽了么?找不到工作究竟该怎么办?到底哪些行业好就业呢?

市界获悉的猎聘2019年开工10天中高端人才大数据报告,解决了求职者的诸多困境,也展示了招聘市场的真实一面。现实情况是,互联网行业依然稳定,求职和招聘市场依旧活跃。

从猎聘大数据来看,2019年开工10天互联网行业发布的职位增长量比例居中,为23.62%。这意味着在2018年下半年绵延至今的经济寒冬中,互联网行业整体发展较为稳定。互联网并没有那么不堪一击,各大公司仍有大量职位虚位以待从各行业发布的职位情况来看,电子通信行业以41.62%高居第一位。这与5G技术的快速发展不无关系。随着5G技术的诞生,电子通信行业迎来了又一个春天。求职遇阻的读者可以注意一下,从各大运营商到各大主要手机等通讯设备运营商目前都发布了大量职位,值得考虑。而职位发布量增长幅度最小的是金融行业。在国家2019年“稳金融”方针引导下,金融行业正在回归理性,对人才的需求相对保守。这对经济大环境而言也不失为一个好消息。。从企业热招职位来看,互联网行业依然保持着旺盛的人才需求。在前十位中,具有互联网行业属性的职能有三个,软件工程师、产品经理/主管、运营经理/主管,分别排名第二、第三、第五。不过,这三个职位对于人才的职业素养与专业要求都很高。这也反映出当下招聘市场的主流趋势,互联网行业不是不招人,而是招高素质人才。人才供需市场的不平衡不在于总量,而在于人才素质阶梯。所以,还是不要抱怨找不到工作了,抓紧提升自己吧。从简历投递活跃情况来看,经济寒冬挡不住跳槽的热情。2019年春节开工10天内,全行业人才简历投递活跃人数比去年开工10天增长22.99%,比节前激增119.34%。对于那些有跳槽意向的读者来说,一个小小的建议是:错峰跳槽,规避风险。尽管一直有“金三银四”的说法,但现在显然不是跳槽的好时机。

从具体行业分布情况来看,房地产和互联网分居前两位,分别占16.67%和16.17%。表面上看是房地产和互联网求职者最不安分,事实上,这反映出房地产和互联网仍是当下中国最活跃的两大经济领域。所以,什么“活下去”“裁员潮”都见鬼去吧,不管再怎么比惨,这还是最有前景的两大行业。如果房地产和互联网都不行了,文教传媒和交通贸易该情何以堪?

最后,祝所有求职者好运。





科技老乔


我是小小办公室的叶子很高兴回答这个问题 首先,我国现在大数据人才缺口大,空缺岗位大量存在,而缺口还将进一步扩大,所以学好大数据技术,在大数据人才紧缺的现状下,找到一份好的工作,是很简单的事情。其次,在互联网时代技术和经验都是很重要的,所以学好大数据,有较硬的大数据技术,找到好的工作是很容易的。大数据的就业领域是很宽广的,不管是科技领域,还是食品产业,零售业等等,都是需要大数据人才进行大数据的处理,以提供更好的用户体验,以及优化库存,降低成本,预测需求。

1. 数据分析师

数据分析师是数据师的一种,指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义。

2. 数据架构师

数据架构师是负责平台的整体数据架构设计,完成从业务模型到数据模型的设计工作 ,根据业务功能、业务模型,进行数据库建模设计,完成各种面向业务目标的数据分析模型的定义和应用开发,平台数据提取、数据挖掘及数据分析。

从事数据架构师这个职位,需要具备较强的业务理解和业务抽象能力,具备大容量事物及交易类互联网平台的数据库模型设计能力,对调度系统,元数据系统有非常深刻的认识和理解,熟悉常用的分析、统计、建模方法,熟悉数据仓库相关技术,如 ETL、报表开发,熟悉Hadoop,Hive等系统并有过实战经验。

3. 数据挖掘工程师

一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业人员。这些知识可用使企业决策智能化,自动化,从而使企业提高工作效率,减少错误决策的可能性,以在激烈的竞争中处于不败之地。

4. 数据算法工程在企业中负责大数据产品数据挖掘算法与模型部分的设计,将业务场景与模型算法进行融合等;深入研究数据挖掘模型,参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估,支持产品研发团队模型算法构建,整合等;制定数据建模、数据处理和数据安全等架构规范并落地实施。5. 数据产品经理

数据平台建设及维护,客户端数据的分析,进行数据统计协助,数据化运营整理、提炼已有的数据报告,发现数据变化,进行深度专题分析,形成结论,撰写报告;负责公司数据产品的设计及开发实施,并保证业务目标的实现;进行数据产品开发。




小小办公室


大数据工作好找,难的是人难招。

真正熟悉熟练大数据得人不是很多。


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