AI发展的盛况不难看出,
未来世界对data的需求会越来越大。
高盛最新的预测显示,
2025年全球AI投资规模
很可能会达到2000亿美元!
不仅如此,
科技大厂Google也投入23亿美金,
大力发展AI和Data技术!
8月,谷歌官宣扩建位于爱荷华州边境的Council Bluffs数据中心,斥资3.5亿美元,预计在未来两年增加员工,以满足其在AI和数据领域的扩张需求。
同时这也表明了今年谷歌面向数据的需求。这对于有意向求职data相关岗位的同学们来说,无疑是极大的利好消息。
不仅是科技大厂,麦肯锡今年也创立了专门搞数据分析的机构CKC,目前数字化业务已占其业务的40%,数字化技术人才仍持续扩招。
其实,今年各行业顶级公司均十分重视数字化发展,AI的利好带动了许多职业,Data则是其中最闪亮的一环,又变成了职场香饽饽!
当然,秋招就是各大企业抢人的最好机会,Amazon、JP Morgan、Capital One、BCG等大家热衷投递的大企业,均在秋招中开启了不少Data相关岗位。
作为初入职场的同学们,更在意的是入门level起薪。
根据Indeed统计,刚入门的Data Analyst,Entry Level的薪资也能达到$92,373的水平,比去年增色不少!
Data Science 则算是要求比较多的岗位,薪资更是可观!
当然,不同行业的侧重点不同,难度也不同,需要候选人掌握的技能也不同。甚至在同一岗位中,不同行业对其职责的要求也会有差异。
💡 求职方向大致分为以下几种:
· 数据/商业分析师
主要从事收集、处理和执行统计数据,将大型数据集转化并处理成可用的形式,从而帮助决策过程,为组织得出有意义的结论。
数据分析、运营岗位也是大部分人开启职业生涯的第一岗位,对新人入门比较友好。
其管理岗位包括数据运营经理/总监、数据分析经理等,相对应的能力是能建立指标体系;也可以考虑向数据挖掘工程师等分支发展。
· 数据挖掘工程师
数据挖掘工程师除了要掌握算法,同样需要强大的编程能力及工程实践经验,尤其在特征选取方面,需要对业务拥有深刻洞察。
除了互联网行业,数据挖掘在金融、电商等业务领域同样拥有重要地位。数据挖掘工程师可向算法专家、深度学习专家发展,当然其理论及业务要求也会更高。
· 数据产品经理
无论是基于强数据分析能力来优化产品,还是做数据相关产品的规划,数据产品经理都可谓一专多能的典型。
感兴趣的同学可以以沟通能力、项目管理能力为突破口进行尝试。
· 数据工程师
选择走数据工程路线,主要负责准备、处理、管理收集和存储数据,将数据从一个系统连接到另一个系统,用于分析或操作用途。
相较来说,数据工程更偏底层技术,也是不少传统的数据库从业者可以考虑的发展方向。
数据技能的更多应用场景
除了上述提到的更偏向于互联网行业的数据类岗位,数据架构师、机器学习工程师、数据统计学家、数据科学家、商业智能开发人员等,都是目前AI发展下,备受瞩目和欢迎的数据科学职业道路。
Data求职正是利好期,如果大家对这类岗位有兴趣,是时候冲一波了!
纵然高薪职位求职的压力不小,但只要能抓住机会、把能把握的事情做好就算成功。你也可以选择联系蔓藤,系统地接受专业培训,也许会让整个求职的过程更加顺利。
我们希望你不要怀疑自己的实力,完全可以把“技术”的事情交给专业团队,蔓藤能成为那个为你指点迷津的引路人~