2018年程序员如何跳出35岁“失业”怪圈?

itstar 芋道源码 2018-07-19

时常有人在知乎、百度等平台抛出问题:程序员过了 35 岁(或 40 岁)是不是就失去了竞争力,要转管理岗了吗?


当然不是。


2018年程序员们将有更多的机会和前景。


2018年是新技术爆发年,大数据、区块链、人工智能等行业飞速发展,渗透到我们生活的方方面面。


《华尔街日报》称:数据已经成为一种新的经济资产类别,就像黄金和货币一样!鉴于大数据巨大的商业价值,大数据专家在企业非常受重视,阿里巴巴集团就已设立首席数据官岗位(ChiefDataOfficer),直接向集团CEO汇报工作。


在大数据行业内生存的时间越久,其经验也会越得到肯定,这也是大多数资深IT人士猜测大数据或将带来50、60岁的“老”专家的原因。面对如此光明而诱人的前景,很多IT从业者试图向大数据转型。



究竟什么是大数据呢?

麦肯锡全球研究所给出了一个具象的定义:


一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。


具有海量的数据规模(vomule)、快速的数据流转(velocity)、多样的数据(variety)三大特征。


人才缺口

清华大学计算机系教授武永卫去年透露:未来3-5年,中国需要180万数据人才,但目前只有约30万人。


目前的大数据人才供给指数仅为0.05,属于高度稀缺。跳槽速度也最快,平均跳槽速度为19.8个月,而在BAT企业招聘的职位里,60%以上都在招大数据人才


相关职位主要划分为数据开发、数据挖掘、图像/视觉、语音、四大类。


大数据应用广泛,下面这些公司都有做大数据业务,并且对人才的需求量也很大。




大数据就业钱景

人才紧缺带来最直观现象就是薪酬的提升。


目前,一个大数据工程师的月薪轻松过万,一个有几年工作经验的数据分析师,薪酬在30万~50万元之间,而更顶尖的大数据技术人才则是年薪轻松超百万。


很多人会问了,那什么样的人适合学习大数据呢?


互联网强调的是速度,是用户体验,金融强调的风险控制,是合规经营,因此,企业发展的过程中就需要大量的复合型人才,需要专业人才具有“自我迭代”能力。


领英中国副总裁于志伟概括为:“在互联网+时代,不断学习、跨界成为常态,因此复合型的跨界人才最受企业青睐”。


大数据行业也是如此。互联网行业发展日新月异,要不要做自我迭代和不断学习的人才决定权在于自己。


据《大数据人才报告》显示

67.4%的大数据人才分布于互联网行业,

5.8%的大数据人才分布于电子通信行业,

其它大数据人才分布于文教传媒、服务外包、能源化工、汽车制造、制药医疗、贸易物流、房地产、消费品等行业。


传统行业也在加速大数据转型。


大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛,从国防部、互联网创业公司到金融机构,到处需要大数据项目来做创新驱动。


目前来看 Java转型大数据是最容易的,如果你不小心懂一点Java,恭喜你,那你一定要珍惜这次机会。


如何学习大数据呢?

阿里前架构师总结最精辟最有效学习路径图

有了编程基础,顺着以下这个思维导图学习即可学会。



有了学习路径图还不够,

十年架构师经验总结打破程序员年龄怪圈


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