平均年収35万元、2018年のビッグデータAIの発展動向分析

近年、ビッグデータは非常に人気があり、特に2017年には、ビッグデータ産業の発展が政府活動報告に記載されました。ビッグデータは、企業戦略だけでなく、政府の計画にも登場し始めており、インターネット界の寵児と言えます。

「ビッグデータ人材レポート」によると、国内のビッグデータ人材は46万人しかいない。今後3〜5年で、ビッグデータ人材のギャップは150万人に達するだろう。しかし、ビッグデータの価値を知っている人はどれくらいいるだろうか？  

ビッグデータの価値は、次のような側面に反映されます。

1)多数の消費者に商品やサービスを提供する企業は、ビッグデータを活用して精密マーケティングを行うことができます。

2)スモール＆ビューティフルモデルに従う中小企業はビッグデータを活用してサービスを変革できる

3)インターネットの圧力の下で変革を迫られる伝統的な企業は、時代の変化に対応し、ビッグデータの価値を最大限に活用する必要がある 

これを見ると、そんなに良いのなら、なぜ実践者がこんなに少ないのかと疑問に思う人もいるかもしれません。思った通りですね。

1. 誰もいない：現在、中国ではトップクラスのビッグデータ開発人材が深刻に不足しています。

2. 給与は低くないので、全員に教える必要はありません。ビッグデータ開発の経験が3年以上ある人の給与は一般的に35K〜50Kです。

3. 教育経験と実務経験の両方が必要です。教育経験はあるが実務経験がない、または実務経験はあるが教育経験がない。

つまり、現在市場には大きな人材不足が存在しているのです。

ビッグデータ関連の注目の仕事の現在の分布は、1,000 人の実務家からの統計に基づいています。

まだ納得できず、自分自身に挑戦したい場合は、ここで視聴できるコース ビデオのセットを用意しています。

1. JAVAプロジェクト実践コースビデオ
2. Python プロジェクト実践ブティックコース ビデオ
3. ビッグデータ環境の構築に関する高品質ビデオ
4. 人工知能シリーズビデオ--
5. プログラマー-高収入の仕事案内動画
   

プロジェクトのビデオ資料の一部を紹介します。

• ビッグデータ 人工知能 ディープラーニング 実用化技術
• 「天猫双11大画面リアルタイム取引アーキテクチャのビッグデータエコシステムコンポーネント開発」
• 《ビッグデータコア技術の的確な提案》
• 大規模データストレージ処理技術
• 「映画『Ex-Files 3』の映画レビューの大量データ収集とリアルタイム分析」
• 《MapReduce を使って合計を計算し、 WordCountサンプルデータ処理フローと組み合わせる》
• 《Scala言語の基礎、 Scala言語での関数型プログラミング、高階関数の例》
• 《MapReduceのシャッフル処理、 Sparkのアーキテクチャ、非対称暗号化》
• 「ビッグデータを活用してオンラインとオフラインのQQの動的システムを理解する」

この時点で、誰かが尋ねるかもしれませんが、残念ながら何も理解していないので、学ぶことはできますか？

ここでは、ビッグデータの学習パスマップを紹介したいと思います。

学習パスマップを見ると、よりよく学習できると思います。お母さんはもう心配する必要はありません。

この時点で、知識のポイントを学んだ後、 日常生活で使用されるビジネス慣行についてはどうなのかと疑問に思う人もいるかもしれません。

業界関係者の中には、ビッグデータは電子商取引企業にとって潜在的な利点になると指摘する者もいる。モバイル決済の時代において、こうした決済取引データは、企業にとって大きな潜在力を秘めた金鉱にほかなりません。

実際、モバイル決済や中小零細企業のビジネスニーズの変化と深化に伴い、ビッグデータはサードパーティ決済と深く統合されつつあり、ビッグデータから得られる機会はビジネス成長の次の原動力となる可能性があります。

今回は、商用データネットワークの商用データ製品についてお話します。第一のカテゴリーはレジの状況、第二のカテゴリーは顧客の状況、第三のカテゴリーは電子商取引の業務注文の状況です。これらの業務データに基づいて、信用報告サービス、リスク管理サービスなどのデータ運用サービスも提供できます。 「ビッグデータの潮流が到来したと言えるでしょう。

多くのサードパーティ アプリケーション サービス エージェンシーが、ビッグ データにおける新たな機会を模索し始めています。例えば、金融機関のビッグデータのマイニングと応用は、加盟店とカード保有者の取引行動を分析してリスク管理のサポートを提供することと、優良な加盟店を分析して金融サービスのための「決済+ファイナンス」ソリューションを提供することという2つの側面から行われます。ビッグデータの応用にはさまざまな方向性があります。みんなが知るまで待ちましょう。

  「市場モデルを探求し、明確化した後、最も重要なことは継続的にデータを蓄積し、独自のデータ優位性を確立することです。