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【今日揭秘】
1.这个行业日常的工作状态是怎样的？
2.薪资待遇整体情况如何？
3.行业中哪些岗位目前最为紧缺？
4.这些紧缺岗位的入职要求是怎样的？需要什么水平的学历或者技能？
5.应届毕业生如果想加入这个行业，需要做怎样的准备？
6.别的行业从业者如果想转到这个行业，需要做怎样的准备？
我们也整理好了文字
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一、这个行业日常的工作状态是怎样的？
顾名思义，大数据行业自然是和数据打交道，但是海量数据是不可能直接通过人去感知的，我们会借助一系列的工具和方法：
第一类是数据库和统计分析工具，这是最基础的数据获取及操作方式。必须熟练掌握数据库的概念及数据库语言，不一定非要深入研究，但至少要理解数据的存储方式、数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必须精通，可从常用的select查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。而Excel、SPSS、SAS、matlab 这些商业分析软件可以根据自己情况掌握 1~2 款，精通和理解数据内在逻辑胜过面面俱到。
第二类是报表和可视化工具。图表的表现方式能够传达的信息量远远胜过数字，而且可视化往往是传达思想的精确制导武器，怎么重视都不为过。微软的 PowerBI 被视为商业分析领域的软件领导者。它提供了数据可视化和bi功能，使用户可以轻松地以更低的成本实现快速，明智的决策，用户可协作并共享自定义的仪表板和交互式报告；Tableau 是一个交互式数据可视化工具。不像大多数可视化工具那样需要编写脚本，Tableau的简便性可以帮助新手降低使用难度。只需托拉拽的简单操作使数据分析轻松完成。其他基于互联网的可视化工具也在广泛使用，如谷歌分析、神策、友盟等。
第三类是机器学习算法工具。算法是发挥大数据价值的关键突破口。回归、分类、聚类、关联规则、神经网络等算法，都需要深入理解其原理和适用场景。机器学习平台很多来自于大型互联网公司开源项目，提供了丰富的算法能力：包括如何让机器学习创作音乐、歌曲；如何为草图、灰度图像上色；图片风格转换；语音风格迁移；在 IOS 或 Android 上进行面部检测与情感分类；提供游戏研究平台；最先进的物体检测算法的实现；无人机与汽车的模拟器；损毁图像的恢复工具、人体关键点检测等内容。
第四类是计算平台工具。包括离线计算、即时查询、实时计算、实时查询等方面的功能。经过接近十年的开源社区发展，大数据计算平台已经比较成熟，hadoop、spark、storm、flink，以及NoSql，Not Only SQL 等，提供了丰富和全面的平台接入方案。
二、薪资待遇整体情况如何？
由于清晰的商业化实现路径、较高的技术门槛、人才稀缺等因素，大数据行业的整体薪酬还是很诱人的。根据中国商业联合会数据分析专业委员会资料显示，未来3至5年，中国需要180万数据人才，但截至目前，中国大数据从业人员只有约30万人。
以北京地区为例，北京地区大数据相关工作的平均月薪为22050元，三成以上的大数据从业者月薪位于30K-50K区间，将近20%的大数据从业者的月薪处于20K-30K区间，10K-20K的从业者人数占比达到了三成。
1、大数据系统研发工程师，普遍月薪位于30K-50K之间。
2、大数据算法工程师，普遍月薪同样位于30K-60K之间。
3、大数据分析，33.2%的从业者薪资处于20K-30K区间，10K-15K以及30K-50K区间的从业者人数接近20%，15K-20K区间的从业者占比15.8%。
4、数据可视化工程师，25%的从业者薪资处于30K-50K区间，36.7%的从业者薪资处于20K-30K之间，10K-20K的从业者人数占比将近三成。
三、行业中哪些岗位目前最为紧缺？
上面已经提到，大数据的专业人才都比较紧缺，我们具体看看各个岗位的要求：
1、大数据系统研发工程师
负责大数据系统研发工作，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库架构设计以及数据库详细设计、优化数据库构架、解决数据库中心建设设计问题。他们还负责集群的日常运作、系统的监测和配置、Hadoop与其他系统的集成。
2、大数据算法工程师
以数据挖掘、机器学习等算法为基础，对业务场景进行建模并不断优化，挖掘用户/行业的需求，促进产品改进和提升业务指标。需要深入理解相关算法、完成实施落地，对分析能力的要求也很高。
3、大数据分析师
运用数据工具来分析和解决问题，发现数据背后的原因、相关性和关键点，让数据“说话”。此外，他们还必须是某个业务领域的业务专家，帮助开发数据产品，推动数据解决方案的不断更新。
4、数据可视化工程师
具备良好的沟通能力与团队精神，责任心强，拥有优秀的解决问题的能力。他们负责在收集到的高质量数据中，利用图形化的工具及手段的应用，一目了然地揭示数据中的复杂信息，帮助企业更好地发现大数据背后的巨大财富。
四、这些紧缺岗位的入职要求是怎样的？需要什么水平的学历或者技能？
还是按照以上不同的岗位来描述：
大数据分析师和数据可视化工程师的学历要求集中在本科及大专，占到了总体的8成左右。而大数据系统研发工程师和算法工程师，则一般要求本科以上，少数职位要求硕士或博士学历。
高学历要求的职位往往出现在回报丰厚的行业里，如金融、互联网等，数据生产力对业务价值的影响十分巨大。当然学历也不是绝对的，核心的竞争力还是取决于解决问题的能力。
五、应届毕业生如果想加入这个行业，需要做怎样的准备？
大数据技术经过多年的发展已经形成了一个庞大的技术体系，可以选择的方向也比较多，不同的方向需要学习不同的技术，学习者可以根据自身的知识结构以及兴趣爱好进行选择。
如果学习者具有扎实的数学基础，那么可以选择大数据分析方向，大数据分析目前主要的方式包括机器学习方式和统计学方式，这两个方式对于数学基础均有一定的要求。学习数据分析可以从编程语言开始，比如Python就是一个不错的选择，然后可以进一步学习大数据平台知识（Hadoop、Spark等）。
如果学习者具有一定的计算机基础，那么可以选择大数据应用开发方向，大数据应用开发涉及到操作系统（Linux系列）、编程语言和大数据平台三方面内容。随着大数据的落地应用，大数据应用开发的需求量会比较大，一方面体现在已有信息系统的大数据化，另一方面也体现在新业务的开发上。
如果学习者的基础比较薄弱，那么可以从数据整理开始学起，数据整理可以通过很多工具来完成，比如可以先从Excel开始学起，然后学习数据库知识，重点在于Sql语言，接下来可以学习一下BI工具的使用。在传统企业的生产环境下，通过BI产品等工具来完成数据整理和分析是比较常见的选择。
六、别的行业从业者如果想转到这个行业，需要做怎样的准备？
一、技术储备。同应届生的要求类似，但是要锤炼出丰富的实操经验；可以在网络上寻找学习视频和技术分享学习；
二、业务知识。充分了解所要进入的业务领域，不仅能够做归纳、总结、分析和建议，还需要具备能做完整演讲的能力。
三、数据分析案例。这就是实战训练了，针对不同的案例，尝试分析解决，再对比成熟方案，从而锻炼自己的思维能力，不断提升分析问题的高度和全面性。
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