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大数据的未来发展如何？大数据人才的就业前景怎么样？薪资水平是什么样的？今天这篇报告详述了大数据就业的前景和薪资。
1大数据的价值
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。
阿里巴巴创办人马云在演讲中就多次提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是数据科技 (Data Technology)。
大数据浪潮，汹涌来袭，与互联网的发明一样，这绝不仅仅是信息技术领域的革命，更是在全球范围加速企业创新、引领社会变革的利器。现代关系学之父德鲁克有言，预测未来最好的方法，就是去创造未来。而“大数据战略”，则是当下领航全球的先机。
“大数据”（Big Data）指一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据。“大数据”之“大”，并不仅仅在于“容量之大”，更大的意义在于：通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来“大知识”、“大科技”、“大利润”和“大发展”。
大数据的价值体现在以下几个方面：
1.对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销
2.做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型
3.面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值
大数据领域三个大的技术方向：
方向一、Hadoop大数据开发方向
方向二、数据挖掘、数据分析&机器学习方向
方向三、大数据运维&云计算方向
精通任何方向之一者，均会 “ 前（钱）”途无量。
三个方向中，大数据开发是基础。
以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门薪资已经达到了8K 以上，工作1年可达到 1.2W 以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到 30万—50万，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径！
大数据相关的技术技能是：Hadoop, Linux, Oracle, Jquery, Spark, Storm, Servlet, Python,Nginx, Memcached, Matlab, Scala , Maven等。
2职位需求情况
分布：一线以及沿海活跃
通过持续的观察前程无忧与智联招聘需求，在2016年6月大数据相关职位需求量，北京为21,511+个，稳居榜首，职位量占比高达25.1%，上海与深圳虽然拿下第二与第三，但是数量相差甚远。
前十名也全部都是一二线城市，由此可以得出，大数据的发展，当前最活跃于偏向于发达的一线城市以及沿海地区。
2、数量：IT、教育、咨询房地产是趋势
从各行业发布的数量上来看，以计算机软件职位需求量最大，互联网/电子商务、IT服务/系统/数据/维护，紧随其后，并且三者相差不大，由此可以看出，计算机、互联网、IT类的职位需求的空缺一直很大；
对于很多求职者而言，这是一个非常大的机遇。排名前四的与第五的数据相差很大，一方面是传统岗位数量的饱和，另一方面也就是新兴行业人才的稀缺。同时已经可以看出大数据在咨询、房地产、教育等行业的应用已经出现一个小的趋势，未来这些行业或将出现巨大的需求(或许这以一切的数据现象反映了当前国内的经济现状)。
3职位技能需求
1、学历需求现状：大专最多，本科次之
2.工作经验需求现状：半数企业经验不限
从工作经验来看，69.1%的企业对求职者的要求是经验不限，这很大一部分说明的人才的稀缺，这对于应届大学生而言，无疑是一大机遇，因为企业对于工作经验要求的低，而应届大学生只需要通过培训就能掌握该岗位应有的技能，就能轻松上岗拿高薪，这也充分说明当下学习大数据绝对是千载难逢的黄金时间点。
3.职位技能图谱
3职位发展前景
近两年来，互联网的发展迅速，相对应的带动了很多行业的发展，大数据作为新兴行业之一，半年来的人才需求在也是居高不下，薪资情况历来也是求职者所关注的重点，从表格来看，前六个月的发展都比较平缓，这主要是由于招聘季节因素和中国传统节假日因素春节所致，所谓需求不旺，而后几个月则有较大增长，可以很明显的看出，6~8是企业招聘人才的活跃期，当然这也和年中跳槽、高校毕业等因素有关。
1、工作经验VS薪资范围
我们都说，工作经验与薪资范围密不可分，大数据行业也是如此，相对于传统行业的应届生，大数据行业的应届生工资要高很多。并且随着工作年份的增长，其工资范围也在不断的增长，并且其幅度远大于传统岗位，一般只要有一些工作经验，起薪范围就能够迅速从6,777增长到12,807，实现翻倍，因此人们常说的 “成就高薪”，只要你有梦想，在大数据的世界里就会变得有无数种可能。
2、职位级别VS薪资范围
从职位的级别划分来看，其薪资范围的幅度很大，初级薪资范围在6-15k之间，中级薪资在6.6-20K之间，高级薪资在12.6-65K之间，所以对于大数据行业的求职者来说，其发展空间很大。对应届毕业生而言，目前学习大数据也是最好的时候。
