最高年薪200W，大数据工程师为什么这么值钱？

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

 

大数据、云计算已经成为当下最热的词，相关行业的职业薪资也是水涨船高。

 

北京大数据职位薪酬一览：

有相关资料显示：

 

在工龄3年以下的人群中，大数据工程师、AI 工程师、全部工程师的平均年薪分别为 29.22 万元、29.98 万元、23.73 万元；

 

在工龄8-10年的人群中，三者的平均年薪分别达到了 44.23 万元、45.71 万元、39.91 万元；

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更有甚者，年薪达到200W+之巨。

 

 

可见，在大数据领域，随着工作年限的增长，薪资增幅较大。并且，无论在哪个工龄段，他们的平均年薪都高于全体工程师的平均水平。

 

大数据之所以被寄予厚望，是因为数据已经逐渐成为企业的核心竞争力，通过分析、挖掘数据的价值，企业可提前获知客户需求，预测其消费习惯和趋势。让管理者的一切决断都有据可依，不再盲目，降低企业风险。

 

近两年，数字化转型浪潮席卷各行各业，越来越多的传统行业开始认识到数据的价值。

 

Informatica 前主席兼首席执行官苏哈比 · 阿巴斯曾坦言，信息时代唯一最有价值的资产就是数据。

 

未来数据规模将达到前所未有的数量级，企业对数据管理需求大幅提升，带来的结果是：大数据人才供不应求，其从业者价值被放大，薪酬也相应提升。

 

大数据的核心是大计算

 

究竟什么数据才算是大呢？大型制造企业和仓库多年积累下来的存货海量数据，高达几兆兆字节，算不算大数据？3000个PoS机的现金数据与几千份工作表中的数据算不算大数据？每天发生在盈利组织、社会管理机构的图像、视频、文本文件、电子邮件交流、社交媒体，音频文件以及其他算不算是大数据？

 

看是否经过有目的的大计算，而大计算所使用的标准就三样：

 

 1、多样性

 

以上述的PoS数据为例，尽管数量庞大但它依然不是大数据，但是如果把从供应商处取得的数据与其整合后所构成的带规律性的供应链，则它们就成了大数据。

 

 2、关联性

 

以天气预报为例，气象数据虽然仅仅是从一些基础的系统取得（气温、气压、风速等），但数据关系却极为复杂，即使是最顶尖的气象学家也不一定总能做出准确的气象预测。这个时候，他们就会使用高度专业化的数据分析方法以作出更准确的预测。当然，从这个意义上讲，地震的预报显然是超过目前人类的认知的，而随着未来智能社会生态与人工智能的进步，这个问题估计会得到不断改善。

 

 3、因果性

 

很多人把因果性习惯地理解成经验论，其实是失之偏颇的，因为经验论只是一种很狭隘的认知论。换句话说，经验论多数是线性思维，但是因果论却包含了线性与发散两种思维。

 

比方说，当你想知道口红十月份的市场情况的时候，你所要的数据就不仅仅是你自己的采购记录了，你还需要整合社交媒体和其他外部市场数据，才能得到最佳答案。

 

入门学习大数据，一方面可以通过自学，另一方面可以通过参加培训机构。

 

这里有几点建议，供大家参考：

 

第一点：自己开始学习大数据，但是真的找不到门路，不知道从何下手，不知道安装哪些大数据软件工具、怎样配置一套学习环境的时候。你可以先去咨询一些专业机构，或者搜索一些专业问答或者视频。

 

第二点：自己有一定大数据基础，日常学习中，碰到各种问题，一个人摸索，效率较低，可以加入一些好的学习交流环境，结交更多的大数据好友，以便快速学习成长。

 

第三点：0基础转行大数据。没有基础当然也可以转，但是需要先打好编程基础，Java、Python等，可以参加培训加快自己的成长，这种途径也是最快最有效的。

 

总而言之，参加大数据培训就是以金钱换取时间（快速成长）和空间（创造更好的学习交流环境），能否发挥最大的价值，就要看个人的情况和选择怎样的培训机构了。一个好的培训机构不仅能够让你快速的学到大数据方面的知识，更是锻炼了你的项目实战能力，让你快速找到一份满意的大数据工作，让你顺利进入到大数据领域工作，开展你的大数据职业生涯。