一个大数据专业学生的求职思考

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（此文主要面向“数据科学与大数据技术”专业的学生）

不是标题党，本人真的是“数据科学与大数据技术”专业的在校生，目前在某普通211读大四，秋招运气极好上岸大厂。

回想大三开始找实习的迷茫，再看看周围同专业一些考研失利和一些找工作较晚的同学对于工作方向的不知所措，有所感想，希望对同专业比较迷茫的同学或学弟学妹们有所帮助～

对于近些年才开设的新专业，先看看有多少同道中人

（可以先滑到底部进行投票）

关于“数据科学与大数据技术”专业：

先说说我校的情况，学校对此专业的解读是分成了“数据科学”和“大数据技术”两部分，数据科学方面会有一些数学课程，提高一些数学能力（但也学习的比较浅）；“大数据技术”方面则是约等于计算机，不过底层编译原理等较为底层的没学，替换成简单的大数据技术简介和几门机器学习课程。最后的结果就是同学们高不成低不就，代码能力较弱，学习的东西看起来很高大上但实际根本无法依此就业。（个人认为让本科生研究算法是学校的一大败笔，学生的工程能力基本为零，甚至有些同学大四做毕设前电脑上还没有配过代码环境）

不确定是不是共性问题，但求职过程中遇到过一些其他学校同专业同学，聊天中得知，他们学校对于大数据技术的课程也比较表浅，所学是远远达不到大数据方向求职所需的。

不知不觉又絮叨了许多废话，总结一下，如果你也是“数据专业”且要走技术岗的同学，学校真的把hadoop，spark，甚至ck等专门开设成课程，那你真的很幸运，好好学，以后求职会轻松一些。

关于大数据方向的求职：

（以下内容仅个人理解，如有说的不对的地方，欢迎评论区指正，我会及时修改，请勿喷）

大数据开发/研发（技术岗）：

大致可以分为三个小方向

1、数仓

本人求职方向，平日sql居多，业务导向

2、大数据基础组件研发

处于鸡架范围，需要对相应大数据组件非常了解

3、大数据平台开发

虽然也有大数据字样，但我理解重点是平台开发，偏向后端，需要学很多后端技术

这些是纯正技术岗，需要手撕算法和sql，需要背Java和大数据组件的八股，学习成本相对高一点，岗位主要集中在互联网或相关大企业，大国企央企岗位较少。总共数量远不如后端

数据分析/数据科学（非技术岗）：

非技术岗，不需要较强代码能力，最多手撕sql，会较多考察数学能力和一些分析归因的能力。当然还有一些分析工具的使用，从Python到Excel，不同的职位有不同的要求。岗位数量很多，无论大公司还是小公司，都有相关岗位。更加适合不喜欢写代码，但又想从事数据相关工作的同学。

一些“胡乱”想法与建议：

对于即将毕业的同学（此专业好像很少有相关研究生，应该绝大部分是本科毕业），看看你是下面的哪一种情况：

1、我喜欢写代码，并且代码能力不弱，对大数据组件也比较了解，甚至有过相关实习

那完全可以走大数据开发方向，会很合适。

2、我喜欢写代码，并且代码能力不弱，但对大数据组件基本没什么了解，也没有过相关实习

这样就需要慎重考虑是否all in大数据方向了，毕竟大数据需要学习一些组件，做相关项目，时间成本还是很高的，虽然没Java后端卷，但岗位以大公司为主，小公司基本没有。all in大数据也基本等于all in中大公司（本人秋招的时候就因为方向局限，投不了多少份简历而苦恼），需要权衡利弊。或许走其他方向也是不错的选择～

3、我并不喜欢写代码，但对分析数据感兴趣

可以考虑走数据分析方向，从小厂到大厂，从Excel工程师到数据科学家，岗位很多，总有适合你的。

附：对于即将毕业的同学，即便你是1或2，我觉得此次春招也可以投一些数据分析方向的小公司岗位来保底（毕竟做个Excel工程师并不需要学太多东西，可以在空闲时间学习一下），毕竟大数据开发岗所能投的简历数量实在不多……

做个总结：

大数据开发方向相对比较新兴，学校的“数据科学与大数据技术”专业所学与公司所用（尤其是互联网大厂）脱轨非常严重，需要自己学习。不要妄想仅仅知道“hadoop是做离线批处理的，spark也常用作离线批处理引擎”（学校PPT原话，教的差不多到此为止，不作评价），就可以进入这个新兴的领域。如果还没到应届求职的时候，并且非常喜欢大数据技术，快努力自学找个相关实习，会对未来非常有帮助。