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- 基本就是青春饭。建议学大数据的，一毕业就找实习，再便宜都要干。干一年,期间想办法一定要学习，什么最火就学啥？一年后跳槽，后面接连三年可劲的跳槽，想办法过 25k,后面努力涨薪，期间别大手大脚，别舔狗，少参加请客聚餐这些，多做收支计划，尽可能的存钱。不扯淡，干到 35 起码能攒下约 300 万左右，35 以后你就自求多福吧
- 看你是做大数据那个方向的。 如果你是做量化分析的，不会是青春饭的； 如果你是做 BI 的，也不会是青春饭的； 如果你是做自然语义分析的，也不会是青春饭的； 如果你是做简单的数据整理、清洗，估计 AI 以后就会取代你做的事情。 是否吃青春饭，核心看你的工作内容重复性劳动多，还是创造性劳动多！如果是创造性劳动多，大概率不会是吃青春饭的。
- 关注一下培训班的量产速度，3 个月内速成的岗位能扛得住源源不断的毕业生带来的竞争压力吗？什么样的岗位是青春饭？很简单。入门门槛低、加班严重。
- 是青春饭， 互联网行业招聘了 2 年，项目经理为 90 后，招聘下面的人员不超过 30 岁。 第一，身体精力跟不上，第二，新技术学习能力比较弱，第三，管理服从方面的考虑。 因此，根据你的情况谨慎选择，规划好职业方向，祝你好运。
- 以前觉得挣钱不重要 后来才知道 星辰和大海都需要门票 诗和远方的路费都很贵 为了让更多的期望成现实 我们需要一份工作 这样先苦后甜才有意 义
- 大数据开发工程师是青春饭吗 大数据开发工程师并不是一份“青春饭”职业。以下是对这一职业的详细分析： 职业发展前景 需求持续增长：随着数据规模的不断扩大和数字化程度的不断加深，对大数据开发工程师的需求将持续增长。 技能要求不断提高：除了熟练掌握传统的数据处理工具和技术外，对于人工智能、机器学习、云计算等新兴技术的掌握也成为了加分项。 薪资水平持续上涨：大数据开发工程师的薪资水平普遍较高，且随着工作经验的增加和技能的提升而逐步增加。 晋升空间广阔：大数据开发工程师在企业中有着广阔的晋升空间，从初级开发工程师到高级开发工程师，再到技术经理或架构师。 职业稳定性 经验越丰富，越能得到肯定：在大数据行业，通常是“历久弥香”，经验越丰富，越能得到肯定。 技术更新与学习：虽然技术更新快，但这也为工程师提供了不断学习和成长的机会。 工作压力与挑战 工作压力与挑战：大数据工程师确实面临较大的工作压力和挑战，包括数据处理能力、数据分析技能、技术更新迅速等。 应对策略：通过不断提升自己的技术能力和应对挑战的能力，大数据工程师可以更好地应对这些挑战。 大数据开发工程师是一个需要不断学习和适应新技术的职业，虽然工作压力大，但有着广阔的发展前景和晋升空间。因此，只要持续努力和提升自己，大数据开发工程师可以有一个长期稳定的职业发展路径。
- 这就看你的青春多长了
- 告诉大家一个方法，那就是在别人评论区回复，回复的字数一定要15字以上，就像我这样就是在活跃账号（关注点赞收藏）
- 这个问题问的好，我也想知道
- 大数据开发工程师不是青春饭，主要有以下几方面原因： 经验的重要性： - 复杂问题解决能力：在大数据开发领域，随着项目经验的积累，工程师能够更好地处理复杂的数据问题和技术挑战。例如，在面对大规模数据的存储、处理和分析时，经验丰富的工程师可以快速准确地找到最优解决方案，提高数据处理的效率和质量。比如，对于数据倾斜问题，新手可能需要花费大量时间去排查和解决，而有经验的工程师能够凭借以往的经验迅速定位问题并进行优化。 - 对业务的理解深度：大数据开发不仅仅是技术工作，还需要对业务有深入的理解。经验丰富的工程师能够更好地理解业务需求，将数据技术与业务场景紧密结合，为企业提供更有价值的数据分析和决策支持。例如，在金融行业的大数据开发中，了解金融业务流程和风险控制的工程师，可以更好地设计和开发符合业务需求的大数据系统，为金融机构提供精准的风险评估和营销策略。 技术的不断更新与学习能力： - 持续学习的氛围：大数据领域技术不断更新换代，这就要求工程师具备持续学习的能力。但这并不意味着年龄大的工程师就无法适应，反而经验丰富的工程师在学习新技术时，能够更好地将其与已有的知识体系相结合，快速掌握和应用新技术。比如，从传统的 Hadoop 技术到现在的 Spark、Flink 等流式计算框架，有经验的工程师可以更快地理解新技术的优势和应用场景，推动企业技术的升级和转型。 - 知识的沉淀与传承：年龄较大的工程师在长期的工作中积累了丰富的技术经验和知识，他们可以将这些经验和知识传授给年轻的工程师，帮助团队整体技术水平的提升。在企业中，经验丰富的大数据开发工程师往往是团队的技术骨干和导师，对团队的发展起到重要的推动作用。 职业发展路径的多样化： - 技术专家路线：随着经验的积累和技术水平的提高，大数据开发工程师可以成为技术专家，专注于大数据技术的深入研究和创新。他们可以参与企业的技术架构设计、核心技术研发等工作，为企业的大数据业务提供技术支持和保障。例如，成为大数据平台的架构师，负责设计和优化企业的大数据平台，提高平台的性能和稳定性。 - 管理岗位路线：具备一定管理能力和经验的大数据开发工程师可以晋升为项目经理、技术经理等管理岗位，负责团队的管理和项目的推进。他们需要具备良好的沟通协调能力和团队管理能力，能够有效地组织和协调团队成员完成项目任务。例如，管理一个大数据项目团队，负责项目的规划、执行和监控，确保项目按时交付并达到预期目标。 - 数据科学家等相关岗位转型：大数据开发工程师可以凭借对数据的深入理解和分析能力，转型为数据科学家、数据分析师等相关岗位。这些岗位需要具备较强的数据分析和挖掘能力，以及对业务的理解能力。例如，通过对大数据的分析和挖掘，为企业提供市场趋势预测、用户行为分析等决策支持。