大数据工程师需要学历吗？

发布网友发布时间：2022-02-28 22:19

共8个回答

热心网友时间：2022-02-28 23:48

对于大数据工程师来说，学历是影响薪资待遇的因素之一，尤其是在职场的初期更为明显一些。大数据当前正处在落地应用阶段，目前大数据行业是一个人才缺口巨大的行业，并没有太多的从业人员。

学历高低对大数据分析师的收入是有一定影响的，但不绝对。大数据这个行业的入门门槛是：大专及以上学历。

热心网友时间：2022-03-01 01:06

大数据时代的到来，简单的说是海量数据同完美计算能力结合的结果。确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据，大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。大数据时代开启人类社会利用数据价值的另一个时代。大数据行业从业者的状态是怎样的呢？让我们走进来看看吧！
人才市场需求明显增大，绝大部分集中在一线及新一线城市
在2017年的调查中，发现数据团队的人才储备普遍存在较大缺口；数据人才培养周期长、成效慢。超过50%组织或机构的数据团队人才储备不充足，数据团队普遍存在人才缺口。
从2018年的顶级数据团队调查问卷和数据分析中发现，市场对数据人才的需求仍然呈现明显的上升趋势。
通过采集65000余条各大招聘网站2018年数据领域的招聘信息，相比于去年，该领域人才招聘需求上涨了15.4%。
从城市角度来看，北京、上海、深圳、广州、成都、杭州成为数据人才需求第一梯队，占全国需求的94%以上，其中北京的数据人才需求量全国最多，达到了35%，其次则是上海、深圳，均为18%左右。
开发、测试人员需求量旺盛，对算法、机器学习岗位人员的素质期待最高
在各类职位的招聘中，开发、测试与数据的需求占比超半数，算法与机器学习的人员配置比例并不高，从专访中看出，就算法与机器学习岗位来说，并不在于人多，而在于人员质量高。
微软中国首席计数管韦青曾说过“我们对人才的期待有两个，一个是算法科学家，这个人的能力不只是数学，也要有实际经验，还得有计算机能力，包括电子工程的能力，得是个全才。
年薪5万—15万职位为主流
对比各类数据从业者的薪资情况，年薪5万—15万人数占比超6成，其次是年薪15万—20万，占比14%，年薪超过20万人数占比约20%。
从数据中看出，随着学历的升高，平均年薪呈现的变化趋势基本呈正相关。不同工作经验的数据从业者的收入水平也呈现较大差异。平均1—3年工作经验平均年薪为14万，5年以上工作经验起薪稳定在28万以上，最高达40万，在各项工作年限区间，薪资基本呈线性增长。
学历要求集中在本科及大专
数据行业对学历要求主要集中在大专及本科学历，占近8成。入门门槛要求硕士或搏士学历的岗位极少，仅占1.6%.而这类岗位主要集中在算法、数据、机器学习这类岗位。高学历人才比例较少也与此类职位可能不通过招聘网站公开招聘有关。
算法与机器学习类职位薪资最高
在人数需求得到满足之后，一些数据团队的管理者也提出了更高的要求。从岗位薪资上也可以看出行业对于各类技能的需求程度。
在所有与数据相关的岗位中，算法岗位工资最高，年薪近30万，其次则是机器学习与产品岗位。
北京数据行业从业者平均薪资最高
在六个数据行业需求最旺盛的城市中，北京的平均薪资最高，其次为上海、杭州、深圳、广州、成都。
在北京、上海、广州、成都，平均薪资最高的岗位依旧时算法，深圳薪资最高则是机器学习。此外，杭州的UI岗位薪资明显高于其他城市。
数据团队相关职位中，算法薪资竞争力最强，运维、数据、运营薪资增长潜力低
分析数据团队相关岗位薪资涨幅与工作年限的关系后发现，在所有数据行业相关岗位中，算法岗位薪资增长幅度最高，在10年工作经验背景下，这是唯一一个平均年薪超过100万的岗位类型。
而3—5年的工作经验情况下，机器学习的薪资水平仅次于算法，但该岗位目前对于5年以上工作经验的从业者需求量很低，长期薪资竞争力无法得到反映。
相反，运维、数据、运营10年以上工作经验的岗位薪资水平垫底。
硕士学历更可能带来高收益
根据分析结果，本科学历求职者虽然在数据行业市场中需求量达，但对于拥有硕士学历的从业者，未来的职业发展潜力更大。随着工作年限的增加，入职门槛为硕士的岗位薪资最高。
希望对您有所帮助！~

热心网友时间：2022-03-01 02:41

需要的，最起码需要本科以上的学历。

热心网友时间：2022-03-01 04:32

不需要，喜欢的话可以来我们学校了解一下。

热心网友时间：2022-03-01 06:40

你好题名考试网为你解答
这个最好是考一个学历比较好或者你可以报一个培训班也是可以的里面考一个学历

热心网友时间：2022-03-01 09:05

学历也是比较重要的一方面，比较有必要的

热心网友时间：2022-03-01 11:46

对于大数据工程师来说，学历是影响薪资待遇的因素之一，尤其是在职场的初期更为明显一些。大数据当前正处在落地应用阶段，目前大数据行业是一个人才缺口巨大的行业，并没有太多的从业人员。
学历高低对大数据分析师的收入是有一定影响的，但不绝对。大数据这个行业的入门门槛是：大专及以上学历。

热心网友时间：2022-03-01 14:44

本科学历

从企业方面来说，大数据人才大致可以分为产品和市场分析、安全和风险分析以及商业智能三大领域。产品分析是指通过算法来测试新产品的有效性，是一个相对较新的领域。在安全和风险分析方面，数据科学家们知道需要收集哪些数据、如何进行快速分析，并最终通过分析信息来有效遏制网络入侵或抓住网络罪犯。
一、ETL研发
随着数据种类的不断增加，企业对数据整合专业人才的需求越来越旺盛。ETL开发者与不同的数据来源和组织打交道，从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要。
ETL研发，主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
目前，ETL行业相对成熟，相关岗位的工作生命周期比较长，通常由内部员工和外包合同商之间通力完成。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。
二、Hadoop开发
Hadoop的核心是HDFS和MapRece.HDFS提供了海量数据的存储，MapRece提供了对数据的计算。随着数据集规模不断增大，而传统BI的数据处理成本过高，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求将持续增长。如今具备Hadoop框架经验的技术人员是抢手的大数据人才。
三、可视化（前端展现）工具开发
海量数据的分析是个大挑战，而新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau可以直观高效地展示数据。
可视化开发就是在可视开发工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，由可视开发工具自动生成应用软件。还可轻松跨越多个资源和层次连接您的所有数据，经过时间考验，完全可扩展的，功能丰富全面的可视化组件库为开发人员提供了功能完整并且简单易用的组件集合，以用来构建极其丰富的用户界面。
过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。
四、信息架构开发
大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。
五、数据仓库研究
数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。
六、OLAP开发
随着数据库技术的发展和应用，数据库存储的数据量从20世纪80年代的兆（M）字节及千兆（G）字节过渡到现在的兆兆（T）字节和千兆兆（P）字节，同时，用户的查询需求也越来越复杂，涉及的已不仅是查询或操纵一张关系表中的一条或几条记录，而且要对多张表中千万条记录的数据进行数据分析和信息综合。联机分析处理（OLAP）系统就负责解决此类海量数据处理的问题。
OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。