最近,身邊幾個程序員朋友都在自學(xué)Spark、Hadoop等相關(guān)知識,仿佛不緊跟時代步伐,就會被隨時甩出半條街的節(jié)奏;而打開知乎,諸如“怎樣進行大數(shù)據(jù)的入門學(xué)習(xí)”“Java Web 程序員如何轉(zhuǎn)型大數(shù)據(jù)”之類的話題也屢受關(guān)注。
大數(shù)據(jù)之愛絕非偶然
1、技術(shù)日漸成熟,應(yīng)用空間得以拓展
大數(shù)據(jù)技術(shù),最早于1980年被首次提及,卻在近幾年才獲得突飛猛進的發(fā)展。相較于幾十年前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法捉襟見肘的計算能力,如今處理器對大規(guī)模數(shù)據(jù)的高速處理能力無疑發(fā)揮了關(guān)鍵性的作用。借助于處理器的高性能,使我們短時間內(nèi)完成PB 級數(shù)據(jù)的機器學(xué)習(xí)和模型訓(xùn)練成為可能,由此為高度依賴深度學(xué)習(xí)的圖像、語音識別產(chǎn)品的快速迭代奠定基礎(chǔ),大數(shù)據(jù)應(yīng)用空間得以拓展,也由此催生了提供相關(guān)產(chǎn)品與服務(wù)的技術(shù)公司。
2、重視數(shù)據(jù)資產(chǎn),數(shù)據(jù)挖掘已成必然
現(xiàn)代信息技術(shù)使每日產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長,企業(yè)發(fā)展再也無法回避對數(shù)據(jù)價值的挖掘與利用。電商平臺利用畫像做個性化推薦,互聯(lián)網(wǎng)金融公司利用高危識別技術(shù)管控金融風(fēng)險,滴滴出行利用交易數(shù)據(jù)通過實時定價優(yōu)化利潤……這些都是對大數(shù)據(jù)價值的發(fā)掘和利用。隨著數(shù)據(jù)資產(chǎn)意識的加強,數(shù)據(jù)挖掘也將獲得越來越多結(jié)合具體行業(yè)場景的重視。
3、技術(shù)催生業(yè)務(wù)新模式,蘊含創(chuàng)業(yè)新契機
大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈,催生出針對不同版塊提供產(chǎn)品和服務(wù)的業(yè)務(wù)組合新模式,無論是利用推薦算法做內(nèi)容服務(wù)的今日頭條,還是基于數(shù)據(jù)整合提供監(jiān)測服務(wù)的 TalkingData,或者是提供底層架構(gòu)支持的阿里云,無不是發(fā)覺了大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈條所蘊含的創(chuàng)業(yè)先機。
大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè),時至今日熱度不減,雖難出BAT那樣巨頭獨大的局面,其提供的相對公平的競爭機會,依然在吸引著新的創(chuàng)業(yè)公司加入。
4、市場供不應(yīng)求,崗位挑戰(zhàn)空間大
翻看大數(shù)據(jù)相關(guān)招聘崗位,一方面是供不應(yīng)求的招聘局面,另一方面是騰訊、華為等大牌互聯(lián)網(wǎng)公司開出的誘惑薪資,都讓普通崗位的程序員躍躍欲試。
再加上這些崗位相比于傳統(tǒng)的軟件工程,有更高的挑戰(zhàn)空間和更大的難度,自然引得更多人才進入到這個領(lǐng)域。
大數(shù)據(jù)相關(guān)崗位有哪些?
1. 偏技術(shù)的“算法工程師”
利用算法手段,構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型,解決諸如“人臉識別”、“支付風(fēng)險管控”等高難度問題。它往往既需要工程師在具體問題上有足夠的專注力,也需要對相關(guān)的算法有足夠深度的了解。
2. 偏業(yè)務(wù)的“數(shù)據(jù)挖掘工程師”
結(jié)合計算機知識,重點攻克復(fù)雜業(yè)務(wù)的算法化和模型化難題。與算法工程師的要求不同,它往往不需要工程師在算法上探索得足夠深入,卻對知識的廣度和技能的交叉度有較高的要求,還需要工程師具備相當(dāng)和快速的業(yè)務(wù)理解能力。當(dāng)然了,對數(shù)據(jù)的高敏感性也必不可少。
技術(shù) Leader 最想要什么樣的人?
1、最好,你是個獨當(dāng)一面的全才
基礎(chǔ)條件:扎實的計算機基礎(chǔ)、邏輯能力、英文等素質(zhì)
保障條件:聰明、學(xué)習(xí)能力強
加分條件:大規(guī)模集群開發(fā)經(jīng)驗;上層數(shù)據(jù)應(yīng)用優(yōu)化經(jīng)歷;熟悉聚類、分類、推薦、
NLP、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等常見算法;會數(shù)據(jù)處理,還熟悉聚類、分類、推薦、NLP、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等各種常見算法……
2、退而求其次,有配合團隊的長板優(yōu)勢
全才難得,退而求其次,針對不同崗位吸收具有不同特長的人才,以追求團隊整體配合的平衡,也不失為一個策略。
計算機視覺領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)公司,往往需要自己的團隊中同時具備如下特長的成員。比如精通算法的人才:把圖像識別相關(guān)算法模型調(diào)整到極致;工程實力型人才:高性能實現(xiàn)訓(xùn)練好的算法模型,或者幫團隊搭建一整套視頻圖像數(shù)據(jù)采集、標注、機器學(xué)習(xí)、自動化測試、產(chǎn)品實現(xiàn)的平臺。
即便同一算法工程團隊內(nèi)部,成員的技能側(cè)重點也要合理搭配,以互為補充。比如,有人專注核心算法研究,就要有人擅長業(yè)務(wù)分析,專注業(yè)務(wù)算法模型的實現(xiàn)。
因此,對于想轉(zhuǎn)型大數(shù)據(jù)的普通程序猿來說,梳理清楚自己現(xiàn)有技能對于新團隊的價值非常重要,這是促使新團隊決定吸收自己的關(guān)鍵。比如,發(fā)揮硬件和底層系統(tǒng)工作經(jīng)歷在算法高速實現(xiàn)上的優(yōu)勢,一旦通過自身擅長的技能切入新團隊之后,就有了更多橫向發(fā)展的機會,幫助自己在大數(shù)據(jù)相關(guān)領(lǐng)域建立更強競爭力。
3、相較當(dāng)前技能水平,扎實的基礎(chǔ)和成長空間更被看重
當(dāng)前技能水平好比是術(shù),而扎實的計算機基礎(chǔ)則處于道的層面,諸如Spark等工具性知識通過后期學(xué)習(xí)便能輕易掌握,而如果缺少了C++/Java基礎(chǔ)想進步卻絕非易事。比如,如果算法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)比較強,編程語言上對 C++ 理解較深入,在應(yīng)用層的學(xué)習(xí)上,就可能會比其他人快很多。
有人將程序猿能力抽象為一個金字塔模型,雖然對計算機語言的精通是每個工程師都注重的能力,但越基礎(chǔ)的素養(yǎng)越蘊含了更多的發(fā)展?jié)摿?。相比單純苛?zé)當(dāng)前技能,能利用基礎(chǔ)素養(yǎng)勝任一部分基礎(chǔ)工作,然后通過1-2年鍛煉接受更復(fù)雜問題的程序猿,反而更受企業(yè)青睞。
TalkingData 大數(shù)據(jù)招聘負責(zé)人曾直言道,相比于對 Spark 了解更多的人,他們更愿意招收那些 Java 學(xué)得好的人。因為 Spark 的接口學(xué)習(xí)起來相對容易,但是要想精通 Java 是一件很難的事情。如果把 Java 或者 C++ 學(xué)透了,那么對計算機技術(shù)的認識將很不一樣。
轉(zhuǎn)型大數(shù)據(jù),要點歸納
1、重視基礎(chǔ)
2、發(fā)揮專長
3、準備充分
4、首選公司內(nèi)部轉(zhuǎn)崗
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程序員
+關(guān)注
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