大数据分析师就业前景如何,大数据的就业前景如何

　　大数据就业前景：大数据分析师是青春饭吗？

2019年大数据分析市场新趋势

　　大数据分析是过去十年中的一个重要技术趋势，也是IT市场中最具活力和创新性的领域之一。但是今天的大数据分析市场和几年前完全不一样，未来几年肯定会有很大的变化。

　　2019年大数据分析市场将更加动荡。

　　2018年有很多明显的迹象表明，这十年迅速崛起的大数据市场正在以不同的形式沉淀下来。未来几年，大数据分析市场可能连“大数据”都称不上，因为很多大数据分析进展都是针对人工智能的。虽然它的核心是数据驱动，但并不是真的要依靠大量的数据才能在应用中发挥作用。

　　大数据和人工智能的概念很模糊。我们应该走什么路线去学习，学完之后又该何去何从？欢迎想了解更多的同学加入大数据学习qq群：458345782。有大量干货(零基础和高级经典实战)与您分享，清华大学毕业的资深大数据讲师免费为您授课，分享目前国内最完整的大数据高端实战学习流程体系。先从java和linux开始，然后逐步深入Hadoop-hive-oo zie-we b-flume-python-h base-Kafka-Scala-spark等相关知识一一分享！

　　展望2019年，分析公司Wikibon预测了大数据分析的以下趋势：

　　公共提供商正在吸收大数据分析增长的大部分新机遇。

　　企业正在将越来越多的大数据分析工作负载转移到公共云，并在这些环境中开发更多的绿色空间应用。

　　2019年，AWS、微软Azure和谷歌云三大公有云提供商将加大力度帮助企业迁移本地平台的数据。

　　其他公共云提供商将发现很难保持他们在大数据分析领域的市场份额。2018年，来自公共云领导者的压力迫使IBM收购了RedHat。展望未来，IBM、Oracle和其他公共云提供商将更加重视混合云解决方案，以帮助客户集中管理分布在私有云和公共云之间的大数据资产。

　　此外，越来越多的大数据公有云提供商正在将基础设施和服务以及平台即服务细分市场交给AWS、微软和谷歌，并将转向为业务线和特定行业提供软件服务分析应用。例如，雪花计算在云数据仓库市场取得了巨大成功。2018年，它获得了4.5亿美元的资金，以保持增长势头。

　　大数据分析生态系统正在深入云原生环境。

　　开源软件Kubernetes是一个软件容器，用于管理需要在云和本地数据中心之间轻松迁移的应用，是新一代云原生大数据的基础。在过去的一年中，这个市场最引人注目的趋势是围绕Kubernetes的数据生态系统的“重结晶”。

　　云原生大数据架构的发展，推动了2018年大量的资本和M&A活动。这解释了为什么专注于云分布式内存数据的Pivotal在首次公开募股中获得了5.55亿美元；Talend收购Stitch是因为市场需要更简单的工具将数据加载到云数据仓库中；Cloudian收购Infinity Storage的一个重要原因是企业对基于云的可扩展文件存储和对象存储的需求越来越大。

　　Wikibon预测，2019年，开放混合架构倡议将开始实施HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Pig、YARN和其他主要Hadoop组件的模块化和容器化计划。此外，Hortonworks公司3354，其主要赞助商——即将成为Cloudera和IBM/Red Hat的一部分，将在2019年初提供下一代商用Hadoop解决方案。将这种架构整合到各自的混合云解决方案组合中，其他云解决方案提供商也会效仿。

　　2019年，Spark、TensorFlow、流媒体、分布式对象存储和块存储细分市场的类似容器化项目也将实施，因为整个大数据栈将在基于Kubernetes的DevOps环境中通过解耦更加灵活地部署和管理。

　　大数据分析平台提供商正在大力投资数据科学的工具链。

　　大数据分析解决方案提供商正在竞相赢得新一代人工智能项目开发人员的芳心。在过去的几年里，市场上涌现出了许多新一代的数据科学工作台，包括Anaconda、Dataiku、DataKitchen、DataRobot、Dimensional Mechanics、Domino Data Lab、H2O.ai、Hydrosphere.io、Kogentix、Pipeline.ai和Seldon。此外，IBM、Oracle、Cloudera和Alteryx等老牌大数据分析厂商都进入了这一领域，三大公有云厂商也是如此。

　　2018年，DataRobot、Tamr和Immuta获得了风险投资，这表明这些创业公司在过去几年中已经在数据科学工作台领域扎根，并且还将触角伸向中国和远东地区。

　　2019年，越来越多的企业会强调能够自动执行特征工程、超参数优化、数据标注等传统手工任务。大数据分析解决方案提供商将大力投资工具，以加快将训练有素的人工智能模型部署到生产应用程序的过程。随着大白菜原生架构在大数据分析生态系统中的俏皮转型，越来越多的数据科学工作站将集成Kubernetes自动化业务流程结构的能力，并将容器模型集成到公共云和私有云。这一趋势将把新兴标准(如Kubeflow)带入蓬勃发展的数据科学DevOps工具链生态系统。

　　Hadoop和Spark正在成为传统的遗留技术。

　　Hadoop在大数据分析领域的作用正在逐渐消失。Hadoop市场增长前景趋于平缓，这是2018年Cloudera和Hortonworks合并的主要原因。

　　Hadoop的核心用例逐渐缩小到非结构化数据的分布式文件系统、批量数据转换的平台、大数据治理存储库和可查询的大数据归档。

　　2019年，Hadoop将尝试把应用范围扩展到联机分析处理、商业智能、数据仓库等开源项目覆盖的领域。今年年底，许多企业大数据环境将开始淘汰Hadoop。即使是Hadoop专注的数据湖，也更倾向于采用分布式对象存储、流式计算平台和大规模可扩展内存集群。

　　即使是作为Hadoop的替代产品出现的Apache Spark，也已经成为许多以TensorFlow为中心的AI环境中的遗留技术。这种趋势可以通过Spark的部署领域中的数据提取/转换/加载来看出，并且它可能会随着读取架构上的模式的出现而放缓(延迟数据处理，直到从数据库中读取)。

　　大数据正在成为数据管理开发的核心。

　　用户能否快速搜索、发现、组织和管理数据资产，已经成为数字化商业成功的基础。在这方面，Looker Data Science获得了1亿美元的E轮融资，以满足市场对大数据编目、治理、准备和可视化解决方案的需求。

　　2019年，Wikibon预测，越来越多的企业将在应用基础设施的大数据目录中重用数据湖，从而提高知识工作者的工作效率，支持正在构建培训和生产AI应用的新一代开发人员，并促进算法透明和电子发现。

　　Wikibon还期望IBM、Cloudera/Hortonworks、Informatica、Collibra等厂商加强其现有大数据目录平台在管理更多元数据、模型、图像、容器等组件(这些组件是AI DevOps工作流的生命线)方面的能力流程。企业将越来越多地跨云环境部署大数据目录，并使用下一代虚拟化工具来提供单一控制平面，以管理公共云和私有云的不同数据资产。Wikibon预测，AWS、微软和谷歌将为选择在公共/私有云混合环境中部署这些服务的客户推出自己的大数据目录。

　　数据湖正在向云对象存储和流计算发展。

　　2018年，AWS S3和微软Azure数据湖存储等云对象存储平台将继续在企业数据湖中取代Hadoop。Wikibon还看到，风险投资人会优先考虑那些知名的云数据访问、查询和可视化解决方案提供商(比如Dremio，在B轮融资中获得2500万美元)；以及软件定义的云存储(如Scality，获得B轮融资6000万美元)，云对象存储(如Cloudian，获得E轮融资9400万美元)。

　　展望未来，这一趋势还将继续，但未来三到五年的流量计算将使这一趋势黯然失色。Kafka、Flink和Spark结构化流等低延迟流媒体平台正在成为企业数据基础设施的基础，就像20世纪70年代以来的关系数据架构一样。

　　商业将全面拥抱AI和内存。

　　人工智能正在从内部和外部重塑商业智能市场。在过去的几年中，商业智能的一个核心趋势是，与AI集成的新一代预测分析、搜索和预测工具覆盖了这项技术的传统重点，3354历史分析。这些工具可以让企业用户做许多以前需要训练有素的数据科学家才能做的事情。

　　2019年，越来越多的商业智能厂商将深度融合AI，从复杂的数据中自动提取预测洞察，同时在解决方案中提供丰富的功能，提供便捷的自助服务和最佳行动的指导。这从今年初创公司ThoughtSpot获得1.45亿美元D轮融资就可以看出，这笔资金将用于ThoughtSpot创新的AI增强商业分析解决方案组合。

　　市场上经常听到大数据分析师都是年轻人。参加大数据培训，工作几年后就没前途了，这让很多参加大数据培训的小伙伴很担心。真的是这样吗？有没有做过几年大数据分析师，职业发展达到顶峰的？大数据分析是不是青春饭，主要看你掌握了什么技能。我们来看看大数据工程师都是做什么的。大数据工程师需要知道什么？

首先是懂业务。

　　分析结果如果脱离行业认知和公司业务背景，并没有太大的使用价值。所以一个优秀的大数据工程师一定要熟悉这个领域，最好有自己独到的见解。

其次是要懂管理。

　　一方面，这是构建数据分析框架的要求。比如，需要营销、管理等理论知识来指导分析思路的确定；另一方面，对数据分析结论提出指导性的分析建议。那么，了解最基本的分析师，能够掌握数据分析的基本原理和一些有效的数据分析方法，并能够灵活运用到实际工作中，对数据分析起着至关重要的作用。然后，工具的掌握也是很基础的。毕竟人脑对数据的容量是有限的。

最后，大数据工程师可能还要懂点设计。

　　能够用图表有效表达数据分析师的分析意见，使分析结果一目了然。图表设计是一门大学问，比如图形选择、版面设计、色彩搭配等。都需要掌握一定的设计原则。

　　以上，作为一名大数据工程师，你需要掌握的基本技能大概就是这些。这些技能不是一朝一夕养成的，所以要被取代是极其困难的。大数据分析本身不是一朝一夕的事情，而是需要你积累的数据处理经验。什么样的人会被轻易取代？懂的不多，看似不懂，工作多年看不透本质的人，遇到问题依然懵懂，只有整天坐在重复性工作中的人才能被取代。荷尔蒙也就是所谓的青春饭。回头看大数据，他们掌握的技能越多。

　　数据分析行业绝对是朝阳行业，尤其是随着互联网的不断发展。一个不讲数据的公司根本不叫互联网公司，大数据工程师已经成为一个互联网公司的必备岗位。

　　大数据和人工智能的概念很模糊。我们应该走什么路线去学习，学完之后又该何去何从？欢迎想了解更多的同学加入大数据学习qq群：458345782。有大量干货(零基础和高级经典实战)与您分享，清华大学毕业的资深大数据讲师免费为您授课，分享目前国内最完整的大数据高端实战学习流程体系。先从java和linux开始，然后逐步深入Hadoop-hive-oo zie-we b-flume-python-h base-Kafka-Scala-spark等相关知识一一分享！