1年开发经验,25万年薪的1个捷径,98%Python程序员都不知道

2018 年 5 月 23 日 机器学习算法与Python学习
1年开发经验,25万年薪的1个捷径,98%Python程序员都不知道

年薪25万其实很容易。

 

尤其是对Python开发者来说,25万年薪很容易拿到,只要你抓住这个多数人都没抓住的机会。

 

目前,普通的Hadoop大数据工程师起薪也在20K/月,稍有经验薪资还要多几千,数据挖掘、机器学习、人工智能相关人才薪资更高。


麦肯锡公司报告指出,大数据、人工智能方面人才紧缺,需求量激增。


国际数据公司(IDC)预测,企业基于大数据业务的支出将突破5000亿美元 

最新统计显示,人工智能相关人才平均年薪达到40-60万,经验丰富的可以拿到年薪100万以上。


人工智能相关人才要求较高,50%以上要求硕士学历,而且要掌握人工智能相关技术需要具备扎实的大数据技术功底。

 

对于普通程序员来说,从事Hadoop大数据、数据挖掘相关工作是最佳选择,原因有三:

 

1、门槛较低,有编程基础就能学会;


2、相比其他开发岗位薪资要高10-20万,年薪25万只是最低水平。


3、Python是人工智能领域最主流的编程语言,现在掌握Python大数据技术更有利于日后无缝进入AI领域。

 

那做大数据工程师需要掌握哪些技能呢?

 


通过对拉勾网相关岗位分析发现,各大公司的要求主要为下面几点:

 

Hadoop工程师用人企业普遍要求掌握以下技术:

 

1、熟悉Linux开发环境,熟悉Shell命令


2、熟悉Java、python、scala语言(至少一种)


3、具备较丰富的基于Hadoop、Map Reduce、Yarn、Storm、Spark、Hive、Hbase、kafka、Flume、HDFS、Spark Streaming等的大数据处理项目经验。


(公司业务不同,要求有所不同,这些技术可以覆盖80%企业的要求)

 

数据挖掘、机器学习方面的工作有如下要求:


除了Hadoop相关技术,还需要掌握常见的机器学习&数据挖掘算法:


自然语言处理、决策树、SVM、聚类、回归、贝叶斯等,这个工作已经非常接近AI工程师了。

 

那如何学习才能快速入门并精通呢?


当真正开始学习的时候难免不知道从哪入手,导致效率低下影响继续学习的信心。

 

但最重要的是不知道哪些技术需要重点掌握,学习时频繁踩坑,最终浪费大量时间,所以有一套实用的视频课程用来跟着学习是非常有必要的。

 

为了让学习变得轻松、高效,今天给大家免费分享一套BAT架构师讲授的Hadoop大数据课程(2018最新版、更丰富)。这套课程已经帮助了4000+人轻松学会了Hadoop开发和数据挖掘技术。


(立即扫码,免费领取)

 

为什么偏要分享这套课程呢?

 

这套视频课程,详细讲解了Hadoop生态(MR、Hbase、Spark、Storm等)开发技术,深度讲解了数据挖掘、机器学习相关的算法、神经网络等内容!


(内容已更换为18年最新版)


而且还把集群需要用到的各种程序进行了打包,根据基础视频可以让你轻松搭建Hadoop完全分布式环境,像在企业生产环境一样进行学习和实践。

  

为什么他是我见过讲课最好的技术专家?

 

授课老师是原BAT高级技术专家:林中天,花名铁匠,大数据团队Leader,曾获百度最佳技术个人奖,Hadoop技术在业界非常牛逼。

 

在BAT曾主导研发个性化推荐系统、自然语言处理、图像识别等领域的产品,参与BAT招聘和出题并多次出任面试官。

 

团队每天处理的数据在PB级别以上,有着顶级的数据挖掘和突发问题解决能力,这些经验是全职老师所不具备的。

 

他曾为中国移动研究院、安徽电信等多家上市公司做Hadoop大数据内训,帮助大数据技术团队整体开发能力提升40%,并为企业解决多种棘手问题。

 

他现在在做大数据职业培训,对人工智能大数据感兴趣的可以加他助理,扫一扫下面的二维码添加。注明来自:公众号就可以免费获得这套在售的价值3980元VIP视频和内部教材,先到先得。


长按即可添加


提醒:

如果出现扫码添加异常,可长按复制下面微信号,手动搜索添加。

80506524

 此外,在学习上有任何对大数据、人工智能相关的问题都可以向他请教。

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Hadoop 是 Apache 软件基金会所研发的开放源码并行运算编程工具和分布式档案系统,与 MapReduce 和 Google 档案系统的概念类似。
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