月薪1万的我,做什么,可以在一年内让薪资达到2万以上?

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       很多时候,选择比努力更重要。“方向不对,努力白费”。

  当初选择了计算机专业,选择了互联网行业的人,如今会感谢自己上对了车。

而选择了生物专业的人就悲剧了……

选择留在家乡小城市就选择了安稳和平淡,选择了大城市,就意味着无数的机会……

很多专业不理想、薪资太低、工作没前途的人选择去培训班学习一门技术,提高自己的起薪。

一个从培训班出来的普通Java程序员,拿到1万的薪资并不难。后期的发展可能要看公司发展,看自己的努力。

你需要做什么,可以在一年内让薪资迅速达到2万以上?

涨薪通常有两种途径,换公司OR转型。互联网公司跳槽涨薪的例子比比皆是,而频繁跳槽并非一件值得推荐的事。

就转型来说,成本相对更高,比如假设薪资涨幅低于50%,大家就不会折腾了。

主人公小张,2016年8月,从广州培训完Java来到北京,第一份Java开发薪资7K,半年后换公司到10K,又做了一年转学大数据,2018年1月,成功转型为大数据开发工程师,月起薪22K*13,现在月薪24K*13薪,年薪30W+。当然,很大程度有他自己的努力,培训班四十多人,他的薪资涨幅排前十。

像这种Java转型大数据,薪资大幅度提升的案例还有很多,尤其在一线和部分二线城市。这也说明大数据是一个非常好的方向(薪资绝对是转型的最大动力之一)。以北京为例,1-3年的大数据工程师平均年薪在30-50万,3-5年经验大数据工程师平均年薪在50-80万。

尚学堂培训过的学员中,能一毕业就拿2万以上的学员很大一部分都是学的大数据:

大数据也是进入一线互联网公司途径。BAT等一线互联网公司每天的数据量都是在TB级别。所谓的互联网寒冬更多的是传统开发职位,对大数据等新领域的人才需求依然非常旺盛。有一二线大厂的朋友可以打听下,比如58同城,大数据部门200多人,还在大量招聘。

Java程序员转型大数据有着很大的优势。比如hadoop生态其实懂JavaSE部分知识就可以学习。

一般来说,大数据需要学习的基础技术点应该包括Linux基础、Hadoop、Hive、Hbase、Flume与Sqoop、ElasticSearch、Zookeeper、Kafka、Redis、Python语言、Spark,这些技术点都是大数据技术的基本技术。更完善的课程应该包含Storm、数据挖掘与机器学习。

新技术两种学习途径,自学或者上培训班。

大数据生态系统技术庞杂,自学首先需要很好的自制力,其次一个大的劣势是缺乏项目实践(大数据面试非常吃项目),另外时间是最大的成本之一。

选择培训班,应该重点关注三点:老师、课程、项目。

1名师出高徒,尤其遇到关键的知识点稍加点拨会茅塞顿开;

尚学堂大数据讲师团队▼

        2课程方面应该选择知识点全面的,尤其关注新技术点,反应课程是否与时俱进,就大数据来说,包含Storm、spark、机器学习的课程物超所值;

尚学堂大数据云计算极限班课程大纲▼

  第一阶段 linux+搜索+hadoop体系

Linux基础→shell编程→高并发架构→hadoop体系→HDFS→mapreduce→hbase→zookeeper→hive→lucene搜索→solr/solrcloud→elasticsearch分布式搜索→CM+CDH集群管理→impala→oozie→flume→sqoop→项目实战一

  第二阶段 机器学习

R语言→mahout→项目实战二

  第三阶段 storm流式计算

kafka→storm→redis→项目实战三

  第四阶段 spark内存计算

scala编程→sparkcore→sparksql→sparkstreaming→sparkmllib→sparkgraphx→项目实战四→python机器学习→sparkpython编程→项目实战五→项目实战六

  第五阶段 云计算平台

docker→kvm→openstack云计算→就业指导

3重要的一点,有没有大量的项目和实战,这是保证学习效果的试金石,面试除了理论,都要问到项目,理论学习和简历包装的再好,如果因项目缺乏,就功亏一篑了。

尚学堂的项目实战贯穿课程始终。

相关项目截图▼

 

尚学堂的大数据培训实力强大,光是班型就专门为大数据专业开设了4个不同种类的班型:大数据就业班、大数据云计算周末班、零基础大数据连读班、大数据云计算高手班。针对不同需求的人群而设计。

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