大数据人才的几点思考

我本身并不是大数据开发出身，并没有从技术的角度来看大数据的人才成长，而单纯从技术管理的角度，说几点我对大数据人才，尤其是大数据技术人才的看法。

大数据人才的需求旺盛是必然，而且在短期内还会持续增长。但这个短期，真的很短，并没有社会上盛传的那么夸张，更没有所谓的人工智能从孩子开始这么玄幻。也许有人会用无数的理由驳斥我的判断，但作为一个亲身经历了过去十几年技术发展的老码农，嵌入式、山寨机、移动电视、智能手机、移动app这些当年叱咤风云的行当，我都亲身参与过，也都经历了从崛起、热潮、平淡的过程，希望、失望、绝望的转化，真的只是一点点而已。所以，脚踏实地地工作，做好每一个事，让自己每天都有进步才是关键。至于你的高薪，里面有多少是热钱，多少是自己的价值，需要有个清晰的认知。

大数据其实是一个非常宽广的职业体系，远比程序员的差异度要高，而且岗位门槛也有些硬性的要求，并没有那么容易逾越。需要找准自己的职业定位和技能树，到底是偏向于应用服务，价值转化，还是侧重于基础平台，性能提升，这还是有很大的差异的。虽说门槛高，但其实从业的人远比看上去要多得多，基本上所有电子信息相关，数学相关的专业都可以快速上手，其基数不低于计算机，随便找个大学计算机学院，一路寻过去就会发现基本所有的研究室都跟机器学习、人工智能相关，远不是那么，所以也就不存在什么人工智能从小学起，扩大基础规模的事情。

未来的很长一段时间里，应用场景的深入浅出会是大部分大数据从业者需要去做的事情，用起来对业务有增长，才是价值体现的内容。当然，随着规模的扩大，深入化地基础技术能力肯定也是必须要做的，比拼的就是深入性。所以，懂业务的算法工程师才是最受欢迎的人才。