做大数据工作累不累（大数据现在找工作难么）
大数据行业工作好找还是难找不是光靠嘴说出来的结合实际 ，看看市场上的招聘需求和岗位要求就大致知道了
要想符合企业用人规范 ，学历 ，工作经验 ，掌握技能都是非常重要的~
先来看几个招聘网站的报告数据：
Boss直聘发布的 ，今年春季的招聘数据大数据需求增长排名第二
猎聘发布的2019年来新发职位同比增长最快的5大领域 ，前五名就是：人工智能 ，生产制造 ，大数据 ，医疗健康 ，能源环保 。
《2020中国大数据产业发展白皮书》显示 ，2019年中国大数据产业规模达5397亿元 ，同比增长23.1% ，随后稳定增长 ，预计到2022年将突破万亿元 。
根据LinkedIn 、赛迪智库 、拉勾网等机构的统计结果 ，大数据时代下的数据人才总体缺口呈现加剧增长状态 。近3年 ，数据人才缺口在以每年50万人增加 ，预计在2022年 ，相关大数据专业高校毕业生大规模进入就业市场后 ，整体缺口增速才会有所放缓 ，但这一缺口仍会长期存在 。
招聘有了 ，但是应聘者往往因为学历 ，工作经历找工作会遇到各种各样的问题 ，那么现在已经从事大数据的开发人员具体情况是怎样的呢？我们来看下面这几个方面：
1 、学历层次
从学历层次来看 ，我国大数据人才的学历层次分为4个大类 ，分别是硕士及以上 、本科 、专科 、专科以下 ，其中本科学历的大数据人才最多 ，占到高达65.45%的比例 ，其次是硕士及以上 ，而专科及以下学历的大数据人才仅占一小部分 。可以看出 ，大数据行业作为一个新兴行业 ，对人才的学历要求普遍较高 。
2 、专业来源
在专业来源方面 ，我国大数据人才的专业来源主要由数理类 、经济管理类 、计算机类及其他专业四大类构成 ，其中计算机类占比最高 ，其次是数理类 。
3 、渠道来源
大数据人才的渠道来源分为4个大类 ，分别是校招 、社招 、内部培养和推荐 、培训机构招聘 。企业大数据人才各渠道来源的人数和占比见下图 。
其中社招占比最大 ，比校招 、内培和内推以及培训机构招聘的总和还要高 。目前主要依靠社招 ，说明学校教育与社会需求脱节 ，内培和培训也不能满足岗位要求 。
4 、薪资水平分布
当前 ，大数据人才的薪资处于相对较高水平 。薪资在1万元以下 ，占总人数的34.6%；1万元-2万元占比为35.64%；2万以上占比为29.77% 。
5 、岗位类型及数量
目前企业提供的大数据岗位按照工作内容要求 ，可以分为以下几类：
① 初级分析类 ，包括业务数据分析师 、商务数据分析师等 。
② 挖掘算法类 ，包括数据挖掘工程师 、机器学习工程师 、深度学习工程师 、算法工程师 、AI工程师 、数据科学家等 。
③ 开发运维类 ，包括大数据开发工程师 、大数据架构工程师 、大数据运维工程师 、数据可视化工程师 、数据采集工程师 、数据库管理员等 。
④ 产品运营类 ，包括数据运营经理 、数据产品经理 、数据项目经理 、大数据销售等 。四类岗位的数量和占比见下图 。
大数据需求越来越多 ，国家也在开设相关岗位 ，从2018年开始就逐年较大的增长 。
此时报考大学的学生和家长也对大数据 ，人工智能非常感兴趣 ，大数据连续3年进了前5 ，而且学历主要是本科就可以 。
可以预见的将来这几年 ，这真的是一个朝阳行业 ，而且现在缺口很大 。
那么想知道以后能找什么工作以及工作薪水 ，那不妨让我们以数据的方式来展示一下~
那么打开Boss直聘 ，搜大数据工程师：
我们来做下数据分析：薪资那一列都有一个最低薪资和最高薪资 ，我们通过不同城市来对比分析一下 ，发现北京的工资水平最高 ，最低为22k ，最高为38k 。
工作年限也是一个制约工资水平的很大因素 ，从图中可以看出 ，即使是刚毕业 ，也能达到一个11-20k的薪资范围 。
而学历要求来说 ，大部分为本科 ，其次为大专和硕士 ，其他比较少 ，以至于在图中并没有显示出来 。
企业对不同岗位的要求以3-5年的居多 ，企业当然是需要有一定工作经验的员工 ，但是在实际招聘中 ，如果你有项目经验 ，且理论知识没问题 ，企业也会放宽条件 。
分析不同行业 ， 我们发现 ，大数据岗位需求分布在各行各业 ，主要还是在计算机软件和互联网最多 ，也有可能是这个招聘软件决定的 ，毕竟Boss直聘还是以互联网行业为主 。
来看看哪些公司在招聘大数据相关岗位 ，从这个超过15的数量来看 ，华为 ，腾讯 ，阿里 ，字节 ，这些大厂对这个岗位的需求量还是很大的 。
那么这些岗位都需要什么技能呢？Spark ，Hadoop ，数据仓库 ，Python ，SQL ，Mapreduce ，Hbase等等
根据国内的发展形势 ，大数据未来的发展前景会非常好 。自 2018 年企业纷纷开始数字化转型 ，一二线城市对大数据领域的人才需求非常强烈 ，未来几年 ，三四线城市的人才需求也会大增 。
在大数据领域 ，国内发展的比较晚 ，从 2016 年开始 ，仅有 200 多所大学开设了大数据相关的专业 ，也就是说 2020 年第一批毕业生才刚刚步入社会 ，我国市场环境处于急需大数据人才但人才不足的阶段 ，所以未来大数据领域会有很多的就业机遇 。
薪资高 、缺口大 ，自然成为职场人的“薪 ”选择！任何学习过程都需要一个科学合理的学习路线 ，才能够有条不紊的完成我们的学习目标 。Python+大数据所需学习的内容纷繁复杂 ，难度较大 ，为大家整理了一个全面的Python+大数据学习路线图 ，帮大家理清思路 ，攻破难关！
Python+大数据学习路线图详细介绍
第一阶段 大数据开发入门
学前导读：从传统关系型数据库入手 ，掌握数据迁移工具 、BI数据可视化工具 、SQL ，对后续学习打下坚实基础 。
1.大数据数据开发基础MySQL8.0从入门到精通
MySQL是整个IT基础课程 ，SQL贯穿整个IT人生 ，俗话说 ，SQL写的好 ，工作随便找 。本课程从零到高阶全面讲解MySQL8.0 ，学习本课程之后可以具备基本开发所需的SQL水平 。
2022最新MySQL知识精讲+mysql实战案例_零基础mysql数据库入门到高级全套教程
第二阶段 大数据核心基础
学前导读：学习Linux 、Hadoop 、Hive ，掌握大数据基础技术 。
2022版大数据Hadoop入门教程
Hadoop离线是大数据生态圈的核心与基石 ，是整个大数据开发的入门 ，是为后期的Spark 、Flink打下坚实基础的课程 。掌握课程三部分内容：Linux 、Hadoop 、Hive ，就可以独立的基于数据仓库实现离线数据分析的可视化报表开发 。2022最新大数据Hadoop入门视频教程 ，最适合零基础自学的大数据Hadoop教程
第三阶段 千亿级数仓技术
学前导读：本阶段课程以真实项目为驱动 ，学习离线数仓技术 。
数据离线数据仓库 ，企业级在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）
本课程会 、建立集团数据仓库 ，统一集团数据中心 ，把分散的业务数据集中存储和处理 ；目从需求调研 、设计 、版本控制 、研发 、测试到落地上线 ，涵盖了项目的完整工序 ；掘分析海量用户行为数据 ，定制多维数据集合 ，形成数据集市 ，供各个场景主题使用 。大数据项目实战教程_大数据企业级离线数据仓库 ，在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）
第四阶段 PB内存计算
学前导读：Spark官方已经在自己首页中将Python作为第一语言 ，在3.2版本的更新中 ，高亮提示内置捆绑Pandas；课程完全顺应技术社区和招聘岗位需求的趋势 ，全网首家加入Python on Spark的内容 。
1.python入门到精通（19天全）
python基础学习课程 ，从搭建环境 。判断语句 ，再到基础的数据类型 ，之后对函数进行学习掌握 ，熟悉文件操作 ，初步构建面向对象的编程思想 ，最后以一个案例带领同学进入python的编程殿堂 。
全套Python教程_Python基础入门视频教程 ，零基础小白自学Python必备教程
2.python编程进阶从零到搭建网站
学完本课程会掌握Python高级语法 、多任务编程以及网络编程 。
Python高级语法进阶教程_python多任务及网络编程 ，从零搭建网站全套教程
3.spark3.2从基础到精通
Spark是大数据体系的明星产品 ，是一款高性能的分布式内存迭代计算框架 ，可以处理海量规模的数据 。本课程基于Python语言学习Spark3.2开发 ，课程的讲解注重理论联系实际 ，高效快捷 ，深入浅出 ，让初学者也能快速掌握 。让有经验的工程师也能有所收获 。
Spark全套视频教程 ，大数据spark3.2从基础到精通 ，全网首套基于Python语言的spark教程
4.大数据Hive+Spark离线数仓工业项目实战
通过大数据技术架构 ，解决工业物联网制造行业的数据存储和分析 、可视化 、个性化推荐问题 。一站制造项目主要基于Hive数仓分层来存储各个业务指标数据 ，基于sparkSQL做数据分析 。核心业务涉及运营商 、呼叫中心 、工单 、油站 、仓储物料 。
全网首次披露大数据Spark离线数仓工业项目实战 ，Hive+Spark构建企业级大数据平台
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