前言:
当前同学们对“php今年”大概比较着重,咱们都想要剖析一些“php今年”的相关知识。那么小编在网络上搜集了一些对于“php今年””的相关知识,希望姐妹们能喜欢,你们快快来了解一下吧!技术的更新迭代带来了商业和经济的发展,当然,技术的更替也是无情的,这意味着原有的技术将被淘汰。而另一方面,也为从业者提供了一条新的发展途径,正如今年爆发的大数据“狂潮”。我们都知道前几年大火的php如今已经开始走向“低潮期”,当下,php转型大数据被看成是实现自我发展的一个机会,但事实果真如此吗?
有一个数据可以表明php的应用有多么的广阔,据悉,在全球前100万的站点中,有70%左右的站点用PHP开发的,它与Linux/Mysql/Apache/Nginx等组成黄金搭档,无论从成本投入和开发周期的考虑,PHP都是一个不错的选择。因此,在过去的几年中,由于入门简单,初级要求不高,入行人数过多,造成初级程序员泛滥。
众多从业者纷纷的进入php领域,造成了这个行业从业者人数的不断递增,甚至出现了“溢满”的状态,初级开发者的数量更是远超市场需求。而这也就造成了很多php从业者的困惑,自己的前景究竟在哪里?
从业者人数的不断增加、企业招聘门槛的不断提升,致使很多从业者开始纷纷的寻找新的发展方向。在如今的大数据时代,转型大数据被看成是实现未来发展的一个新契机,那么对于php转型大数据又有哪些前景值得期待呢?
首先:php转型大数据更便捷、技术互通性提高转型效率
Php作为最受欢迎的4种编程语言之一,其应用范围与java有很多重合的地方。对于转型大数据来说,java是必学的一门语言,而根据php与java的相似性,学习起来也会更加便捷。
当然,作为一名php开发者,有了一门IT语言作为基础,再去学习另外一门语言的速度也会大大提升。所以,便捷性、高效率的转型大数据就成为php从业者的一个优势,毕竟时间就是“金钱”。
其次:大数据未来发展前景巨大
从年初的“数博会”开始,大数据的影响力就在不断的深化,如今,已经开始深入到各个领域,无论是AI、云计算,还是电商、旅游、医疗等各个行业,都能发现大数据的身影。
而且,就大数据领域目前的薪资来看,2018年前半年的平均薪资已经达到17k左右,具备3-5年工作经验的从业者,年薪在30万左右。可以说大数据不仅给予了从业者更多的就业岗位,也给予了从业者更高的薪资水平。
最后:时代的发展趋势
信息化的时代,数据的价值体现的越来越明显,而且,大数据的落地性也越来越强,从“阳春白雪”到“下里巴人”,大数据可以说越来越平民化。在未来,随着大数据应用的不断普及,其影响力将不断加大,而大数据从业者的未来必将非常的光明。
转型其实并不是对自己原来的否定,而是自己寻求未来发展的一个新方式。时代不同了,没有什么是长久不变的,前几年“大火”的事物,一旦脱离了市场发展的需求,就注定了“被淘汰”。而如今,正值大数据的高速爆发期,且在未来几十年内大数据的前景都很值得期待,因此,现在入行大数据必将能够找到一个好的未来。那么对于php转型大数据的前景你还在怀疑吗?都说选择大于努力,如今,选择权已经交到了你的手里,你该如何抉择呢?
大数据行业选才的标准也在不断变化。初期,大数据人才的需求主要集中在ETL研发、系统架构开发、数据仓库研究等偏硬件领域,以IT、计算机背景的人才居多。随着大数据往各垂直领域延伸发展,对统计学、数学专业的人才,数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。
大数据专业就业三大方向
大数据主要的三大就业方向:大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。
在此三大方向中,各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。在入门大数据的过程中缺乏基础入门视频教程和开发工具,可以戳我领取
2018年,中低端IT工程师紧随浪潮加速向大数据转型,企业对大数据人才争夺直接进入白热化阶段。因此,对于零基础想学IT技术的人而言,直接选择学习大数据技术是符合潮流和就业需求的选择。
当下,大数据方面的就业主要有三大方向:一是数据分析类大数据人才,二是系统研发类大数据人才,三是应用开发类大数据人才。
他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师。
大数据就业岗位
对于求职者来说,大数据只是所从事事业的一个方向,而职业岗位则是决定做什么事。大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征,选择一个适合自己的大数据相关岗位。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。
一、ETL研发
企业数据种类与来源的不断增加,对数据进行整合与处理变得越来越困难,企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是:在企业大数据应用的早期阶段,Hadoop只是穷人的ETL。
二、Hadoop开发
随着数据规模不断增大,传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘,企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。
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