
对于技术岗位而言,开发岗累还是算法岗累呢?
在技术岗位中,开发岗一直被认为是比较累的一个岗位,这主要是因为开发涉及到的任务以及开发人员所需的技能和能力比较多,需要花费更多的时间和精力。以下是一些原因:
1. 长时间沉迷于电脑屏幕:开发工作需要不断地写代码和解决问题,这意味着开发人员需要长时间地盯着电脑屏幕。这不仅会导致眼部疲劳,还可能会引起头痛,颈椎疼痛等问题。
2. 工作压力较大:在许多公司中,开发团队承担着一些关键项目的责任,他们需要在截止日期之前完成工作,否则可能导致公司的损失。因此,开发人员通常需要承受较大的工作压力。
3. 必须保持不断学习:技术在不断发展和演变,因此开发人员需要不断学习新的语言、框架和工具来保持自己的竞争力。这需要他们花费更多的时间和精力来学习和掌握新技能。
4. 流程较为繁琐:在开发中,有许多必要的流程和步骤预先安排好,包括需求分析、设计、编码、测试等。这些步骤需要耗费时间和精力,这也是开发工作显得比较累的原因之一。
尽管开发工作累,但是对于那些对技术有充分的热情和勇气的人来说,这一项工作可能会变得更加容易。同时,有很多公司也在尝试减轻开发人员的工作压力,他们努力鼓励人们保持工作和生活之间的平衡,因为这可以提高人的效率和工作质量。
在总结中,开发可能会是一项较累的技术工作,但是对于热爱技术和学习的人来说,这一工作也可以充满趣味和挑战。

大数据工程师难度大吗?
大数据从事的是开源工作,更倾向于“研发”,能够重新激起程序员研发程序的热情,
职业生涯
有了新的追求,这意味着大数据会成为值得程序员长期奋斗不断突破的工作;
其次,由于大数据属新兴领域,专业人才比较缺乏,高端人才更是企业争抢的对象,薪资上升容易,职业发展潜力巨大。
二、大数据人才薪资如何?
做技术编程也是不错的,不过目前大数据是个趋势,稍微有实力点的企业都在上大数据项目,而Hadoop本身又是编程开发的,再加上Hadoop工程师普遍比纯技术编程开发要高30%以上,所以有很多搞技术编程的都在往hadoop大数据方向转。
做技术编程的人已经比较多了,很多人工作4~5年月薪也难上2万,能上2.5万的更是寥寥。但Hadoop很多人只1年经验就拿2万以上了。所以很多现在待遇还不错的人也在学大数据,主要也是考虑未来发展
天花板
的问题。
大数据工程师
的工作难度大吗?首先我们先了解一下大数据工程师们需要处理哪些工作,根据工作内容,大家就能够在心中有个基本的概念。在工作岗位上,大数据工程师需要分析优化系统,解决系统运行中的稳定性问题;负责大数据基础设施框架的维护及二次开发,如kafka、flink、hbase等,负责进行
数据采集
、处理、分析、统计、挖掘工作等等。
大数据工程师的工作累吗?除开以上工作之外,大数据工程师还需要负责
数据仓库
、数据集市建设,通过离线、实时方式接入各数据源数据;根据业务需求对数据、清洗、处理、计算,建模等工作,负责 即时查询工具、固定报表、运营数据产品、Dashboard等产品的设计、研发及应用等等。

数据分析师工作累吗?是不是需要经常加班?
不是很累,
数据分析师
最主要的重心在于“分析”,
分析运营数据转化为企业决策的动力。当然数据分析师,还需要把数据通过浅显易懂的图表形式展现出来,无论是饼状图,曲线图,
柱状图
等等。
关于加班,如果工作仅局限于机械化的数据分析工作,那么,面临的选择可能会有“加班”。
数据分析师的基本要求
1、懂业务。
从事数据分析工作的前提就会需要懂业务,即熟悉行业知识、公司业务及流程,最好有自己独到的见解,若脱离行业认知和公司业务背景,分析的结果只会是脱了线的风筝,没有太大的
使用价值
。
2、懂管理。
一方面是搭建数据分析框架的要求,比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导,如果不熟悉管理理论,就很难搭建数据分析的框架,后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法,并能灵活运用到实践工作中,以便有效的开展数据分析。
指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法,并能灵活运用到实践工作中,以便有效的开展数据分析。
4、懂工具。
指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论,而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具,面对越来越庞大的数据,我们不能依靠计算器进行分析,必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
注意:
1、数据分析最擅长的工具一定包括Excel,通常好的数据分析师一定是一个非常非常专业的Excel使用者,这其中包括了对Excel常用公式和功能的理解及使用(
数据透视表
,各种图表等)。
2、如果致力于从事数据分析工作,那除了掌握Excel, VBA,SQL之外,还需紧跟趋势,学习最新技能,但同时也得夯实基础。