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文·blogchong
1 写在之前
上一篇文章的时间是4月20号，还记得那会儿刚从大帝都来到大深圳，把工作定了下来，所以就有了那篇《大数据求职者说》。
PS：详情可看之前的《我为什么选择离开北京》《你好，大深圳》
现在是9月20号，刚好5个月，一晃竟然快半年了，我竟然一篇文字都没有写过，今天不小心打开微信公众号后台，竟然发现这近半年来依然来来往往一百多个人关注了我，不觉汗颜了一地。
其实我真不是故意的~~ 那是真心忙，忙的昏天暗地，日月无光。
不扯别的了，这不，刚憋了一个大招，马上分享给盆友们。
下面是我用业余挤出来的时间，做的一份大数据领域需求画像报告，希望能够给大数据从业的朋友们带来一点点参考或者建议。
上酸(zheng)菜(wen)~~
2 大数据领域需求画像综述概要
本报告撰写的目的：帮助大数据领域的从业者了解目前大数据领域职位的需求情况，为大数据领域的从业者或者即将进入大数据领域的朋友提供帮助。
本报告基础数据来源：使用爬虫爬取了智联招聘、前程无忧、拉勾网、中华英才网等主流招聘网站大数据领域相关等近期一个月内(2016八月下旬以及九月上旬数据)的职位(大数据开发、数据分析、数据挖掘&机器学习、云计算等几个细分领域)数据，通过技术手段进行去重，最终保留共4600份真实的企业大数据领域相关的JD数据。
本报告包含的内容：
整体大局概述：主要从大数据领域的技术细分方向、薪酬分布、城市分布、学历分布、经验影响、企业规模与大数据需求关系、各行业对大数据的需求情况、企业福利诱惑、大数据领域的技能需求等方面进行描述。
以“薪酬”为核心的影响因素分析：主要从技术方向与薪酬的关系、城市地域对薪酬的影响、从业经验对薪酬的影响、学历对薪酬的影响、不同阶段的企业对薪酬的影响、不同行业对薪酬的影响等几个方面，深入剖析大数据领域的薪酬影响因素，并提出相应的建议。
3 大数据领域职位需求画像
3.1 先来个大菊整体情况！
我们需要苦练哪些技术？
我们将大数据领域细分为数据分析、大数据开发、数据挖掘&机器学习以及云计算等四个具体的子类。
目前我国的大数据领域整体还是偏基础分析方面，这也就是为何数据分析与大数据开发的需求量巨大，而偏高级的挖掘与机器学习的子领域则需要进一步的发展，及早投入还是有比较大的前景的。而作为偏基础设施的云计算领域，虽然已经有火的苗头，但从目前看需求量并不是很大。
听说大数据猿们收入很高？
在整体的分布中，5-10K的猿类占据了大头，接近2/5，但从月薪10K之后可以看到依然有不少的需求分布，特别是40K以上的高薪酬依然有64个JD需求出现(这里计算的薪酬是JD的上下限的均值，比较趋近于真实需求)。
并且在排除少部分面议需求的JD，我们可以看到，整体的平均薪酬为11808，着着实实是一个高收入的群体，赶紧拿出工资条看看，你到了及格线了没有？！
看看哪个城市搞大数据的需求多？
帝都果真是帝都，硬生生的占据了全国36.5%的需求量，比上深广三个城市加起来需求还高。
据笔者Blogchong(个人大数据公众微信号：blogchong)北京深圳两地的切身体会，在大数据领域，北京确实不亏为执牛耳者，大数据的技术氛围是其他城市短时间内无法匹敌的，所以如果真的想投入这一行当，建议还是考虑去帝都喝几年的浑水，妥妥的有帮助。
值得注意的是杭州这个城市，在大阿里的带动下，在IT方面，其高新技术的需求量也很大，已经一举超越了北上广深中的大广州，跃居第四，潜力无穷啊。
不过在除上Top11城市之外的盆友，也不要捉鸡，其他城市依然占据有6.9%的分布，近300多个职位需求，可以看出大数据目前已经祖国各地遍地开花了。
我刚毕业，你们要我吗？
经验不限的已经占据了近一半的需求，在剩余的需求中，1-3年的大数据中低级工程师的需求比较高，3-5年的大数据中高级工程师需求次之，对于5-10的“砖家” 依然还是有需求的。
But，10年以上是什么鬼？好吧，其实我在《你们是不是很缺大数据工程师？》一文中曾说过，大数据这个领域真正的发展有没有超过10年？张口就要10年背景的人，那只能呵呵了。当然，如果你只需要一个开发经验在10年以上的，那是可以理解的。
整体来说，大数据这个方向，平均经验不会超过2年，普遍在1.5左右，能够有3-5年的真实技术背景，就是半个“砖家”了，能够有七八年，那绝对是元老级人物了。
所以，整体来看，大数据整个领域在IT界，也绝对算是一个年轻领域了，所以还不在坑里的盆友，赶紧到坑里来，再不来，1-3年的就成砖家了，而到时经验不限估计就成绝响了。
我才本科学历毕业，我的学历够吗？
所以，本科毕业的盆友们，俺在这里告诉你们，本科太够了，大数据的门槛并没有想象中高，这个领域的主力大军依然本科生与大专生。
所以，作为本科毕业的你，是不是该松一口气了，麻麻再也不用担心你找不到大数据相关的工作了。
都是什么样的企业公司需要大数据猿？
从这里我们知道，大数据并不是什么高大上的技术，从0-100人的微型企业，到1W人以上的巨无霸级的公司，都在需求大数据猿。
并且整体分布并没有说呈现一边倒的趋势，整体分布还是比较平均的，各个规模阶段的企业公司都在需求大数据领域的人才。
由此可见，大数据这个技术领域不是一般的火爆，他依然成为一个企业的标配技术。你不用用它，你就OUT了！
听说大数据在互联网行业很火？
大数据这个技术确实是在互联网行业中率先火爆起来的，但是，我们依然不能忽视其他传统IT领域对新兴技术的敏感。
除了互联网/电子商务行业，传统的诸如计算机服务/软件、金融/基金/证券/投资、通讯行业以及其他专业服务领域等，都在热火朝天的搞大数据。
哪怕是万恶的地产商，他们也知道数据这玩意儿可以让更多人的心甘情愿的掏钱买房，所以大力投入资源在做大数据。
除了列举的部分TopN的行业之外，还有茫茫多的其他行业，也在热火朝天的搞大数据，占据了整体需求的30%左右。
不过据笔者(个人大数据公众微信号：blogchong)所了解的，其他传统行业虽然也在搞大数据，但整体进度上会比互联网的慢上不少。
所以如果你真的想练就大数据的“本领”，建议还是优先选择互联网或者电子商务行业，等你学成归来，再去支援其他传统IT行业的“大数据西部”建设。
那些企业都是怎么勾引大数据猿们的？
企业使用最多Top5的安利手段分别为：五险一金、带薪年假、节日福利、绩效奖金、员工旅游。
而且，看来企业为了让大数据猿们跳入碗里来，真是无所不用其极啊，什么“五险一金”这种战略级常规必备选项就不说了，连尼玛“单身多”、“帅哥美女多”这种都来了，不明白的乍一看还以为是婚姻介绍所呢！
我们该苦练哪些生存技能？
Hadoop生态的相关技术，例如hadoop、spark、HDFS、Hive等，基本已经成为了大数据领域的必备技能。
而在语言方面，依然是JAVA、Scala、Python等表现比较活跃。需要额外注意的是，大数据领域对于开源能力、以及学习能力等开放型的能力比较看重。
另外一个值得注意的现象是，虽然从之前的统计数据中，我们可以看到数据挖掘&机器学习类的需求远低于大数据开发以及数据分析等方面的需求，但从技能需求上看，数据挖掘、机器学习相关的技能的需求量很高，诸如用户画像、算法、个性化、推荐系统等。
这是否意味着企业已经有意识的在找寻能够往数据深度挖掘等方向发展的攻城狮？
3.1 一切向“钱”看！
我要选择一个钱多的技术方向！
在此之前我们知道，数据分析方向以及大数据开发方向的人才需求是最多的，但是当我们再深入向“钱”看的时候会发现，就平均薪酬来说，数据分析方向的的薪酬是大大比不上大数据开发人猿的。
而挖掘与机器学习方向，作为巅峰的存在，其平均月薪已经达到了1.6W的IT行业高水平，这仅仅是平均薪酬呐！
而笔者(个人大数据公众微信号：blogchong)作为入坑四年多的选手，也一直不敢对外宣称咱是蓝翔毕业的，最多也就说说半路出身，开过挖掘机，无证上岗而已。
我们再来看一个补充数据：
由此可知，数据挖掘&机器学习这个细分领域，确实是需要门槛的，其平均经验需求最高，达到了2.18年，而数据分析的门槛相对较低，只有1.6，基本入行个一年多就能达标了。所以，这个价位贵也是有理由的，不止是年份，其技术需求也比较高。
已入大数据开发分析等坑的骚年们，可以考虑往更高层次的数据挖掘&机器学习细分领域发展，大数据领域的一个发展方向，必然是从基层开发、简单数据分析到高级挖掘过渡的，先占据技术高地，把自身立于不败之地。
最后，至于云计算~~，好吧，咱不说也罢，暂时不推荐入坑。
来，看看你有没有拖你们城市的后腿！
在之前我们已经知道，全国的平均薪酬(月薪，单位RMB)在11808左右，从图中可以看到，除了深圳、北京、上海，在大数据领域，其他城市都拖了北上深的后腿。
令人惊讶的是，在人才需求量远没有帝都多的深圳，其平均薪酬竟然是最高的，虽然领先于帝都并不多。这意味着深圳野心勃勃，在挖帝都的墙角？
好了，不说了，笔者(个人大数据公众微信号：blogchong)已经哭晕在厕所了，对不起观众，拖全国大数据人民的后腿了/(ㄒoㄒ)/~~
来，看看你有没有白混这么多年！
现实是很残酷的，平均薪酬跟随者你的工作年份呈正向上涨，所以老老实实的安心踏实干吧，熬年头。
作为应届生最喜欢的“经验不限”，其平均月薪能够达到9174，想想当年笔者刚毕业那会儿，好吧，我又想去测试哭一会儿了。是技术越来越值钱了，还是钱越越不值钱了？！大写的一脸懵逼！
对于大数据高端人才来说，其平均薪酬为接近3W，其实在我看来，这个水平是偏低的，但是据我所了解到的，之所以会出现这种情况，一样如我之前文章《你们是不是很缺大数据工程师？》中所说的，很多偏传统的IT企业，其JD招聘喜欢把年龄要求放大，但是薪酬又普遍偏低，我想可能是由于这个原因导致的吧。
真实来讲，互联网企业的大数据招聘在薪酬这块是比较贴近真实的，特别是在大数据中高端人才需求上，还是比较大方的。
又回到了本科学历够不够的问题，纠结！
在上面，我们曾经疑问“本科毕业，学历够不够”？从需求数量来看，本科毕业的需求量一直是NO.1的。
BUT，在这里，我们又该纠结了，一看这平均薪酬不是这么回事儿啊！这硕士博士平均薪酬一节一节往上涨，不纠结都不行啊！
就笔者个人经验来讲，个人认为如果单纯的想从事大数据领域的人来说，博士还是建议慎重考虑，毕竟投入与产出好像并不是很划算，但是硕士这个学历建议还是值得考虑的，一方面是薪酬待遇的考量，另一方面是考虑自身在大数据领域里的进一步发展。
正如之前所说的，大数据领域的更深一层次发展，必然是以数据挖掘&机器学习等为主技术的阶段，而挖掘与机器学习领域对于基础知识的要求相对会更高一些，硕士毕业的更具有优势。
但同样，也存在风险，毕竟一个技术领域的需求市场是会饱和的，假设你现在在念本科，等你真正硕士毕业了，说不定黄花菜都凉了，整个大数据领域已成定局，彼时再入坑，说不定含金量就低了一些。
我要去大公司，大公司待遇好。扯！
跟我们臆想的并不一样，大公司好像并没有更大方，反倒更小气。不过这点我也需要稍微的为大公司，应该说互联网大公司，正正名。
据我观察，导致超级大型企业的大数据职位需求平均薪酬偏低的，依然是偏传统的超大型企业，他们大量的需求偏中低端的数据分析人员，导致了薪酬偏低，互联网的大型企业对于薪酬待遇还是蛮对口的。
不过，整体来看，确实是企业的规模对于薪酬的影响几乎可以忽略，所以，如果你还在只是犹豫大小企业薪酬高低的时候，还犹豫个球，选个喜欢的进去就行了。
是时候进入互联网从事大数据工作了！
互联网作为大数据的发源地，其平均薪酬在所有行业中是最高的，这点事毋庸置疑的。
而通信行业，其价格偏低，笔者也可以稍微的猜测一下，是由于通信行业外包的大行其道，拉低了整个行业的大数据薪酬情况，这点大伙儿也可以一起讨论一下是不是因为这个原因。
值得探讨的是，部分专业服务，例如财务咨询、法律、人力资源市场等方面，其大数据职位的平均薪酬紧随互联网/电子商务之后，这说明越来越多的垂直专业服务领域，为了根据数据定制更为人性化的服务，已经开始把资源更多的往数据方面投入了。
4 看到了这里，你想到了什么
决定毕业了就搞大数据？
突然很激动想转行了？
感觉自己拖了整个世界的后腿？
是时候考虑跳槽了？
后悔当年没有继续念书了？
突然很想去帝都见识一番了？
打算买一摞子书， 苦练技能了？
整体来说，大数据领域从10年左右开始在国内受到关注，历经了以MapReduce为核心的批量处理时代，再过渡到以Spark为核心的实时处理、内存处理的时代，再到多层混合架构。
直到今天整个数据中心融入了从数据收集，到数据清洗、到数据仓库存储、到分析挖掘、到实时处理、到上层应用，甚至是融合搜索、推荐、个性化等高深层次的数据应用。
形成了一整个数据解决方案，一整套完整的数据架构，所以说它俨然已经是一个技术领域也毫不为过！
就笔者(个人大数据公众微信号：blogchong)个人认为，大数据已经在国内火了六七年，甚至是七八年，目前虽然从业者甚众，但在未来的一两年内，依然还有很大的需求量。
且目前国内整体层次上还处于比较初级的水平，在未来的两三年中，国人将不再满足于简单的数据分析，到时将会需求大量具有数据深度挖掘能力的人才。
所以，建议大数据领域的中初级盆友，可以适当的有意识的储备数据挖掘方面的相关知识。
如果有盆友有意和我一起探讨大数据领域的相关问题，欢迎加我个人微信mute88，或者关注我的个人大数据公众号blogchong，畅所欲言，我一向都是很乐意与同行们交流经验的:-D。
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最后插个小广告：如果有意向换坑的大数据盆友，我的团队在招人，需求大数据应用开发相关人才，自带数据挖掘&机器学习&数据分析等相关经验更加，欢迎加我深入交流！
欢迎关注我的大数据公众号blogchong，欢迎一起交流大数据相关问题，不定期分享大数据相关原创文章，也有大数据线下活动组织哟！
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