如何转型成为年薪40万的大数据开发工程师

前几天，网易云音乐公布了一份年度音乐总结。

结果中有暖心的，自然也有扎心的。

然而，让我更惊叹的是在这个大数据时代底下，比起我们自己，大数据似乎更懂得我们。

如果科技更进一步，就像《奇葩说》中一集辩题里所说的，它有可能可以帮我们匹配到那个灵魂相契的人。

有人觉得这个现象很恐怖，但在我看来，人的恐惧是源自于未知。

如果能顺应着时代的步伐，一起向前，对它了解再加深一点，也许我们就会爱上它。

不仅是为了我们的求知欲考虑，更是为了生活。

大数据是当时时代下一门炙热的IT学科，行情十分火爆，不论是阿里巴巴、百度这样的大公司，还是中小企业都很重视，甚至是第一个纳入国家战略的技术，政府扶持力度大，支持甚多！面对这样的大环境下，大数据相关岗位薪水高，就业前景好。因此也吸引了一大批有志之士，想学习并从事大数据相关工作。那么，大数据应该如何学习呢？大数据就业到底前景怎么样？

人生不只是低头拉车，更要抬头看路。

大数据人才需求和现状分析

随着国家重视大数据，政府扶持大数据，大数据在企业中生根发芽，开花结果。未来三至五年，中国需要180万数据人才，但目前只有约30万人。

PS：各大招聘网站的岗位需求

前程无忧大数据岗位搜索，共29854个职位满足条件；智联招聘大数据岗位搜索，共27627个职位满足条件；猎聘网大数据岗位搜索，共1000+个职位满足条件；拉勾网大数据岗位搜索，共500+个职位满足条件。

人才紧缺带来最直观现象就是薪酬的提升。

目前，一个大数据工程师的月薪轻松过万，一个有几年工作经验的数据工程师薪酬在40万~80万元之间不等，而更顶尖的大数据技术人才则是年薪轻松超百万。

有的时候成功就是这样，方向和平台选择对了，只要付出足够的汗水，选择大于努力。

适合转型大数据的人群

1、Java

Java编程是大数据开发的基础，大数据中很多技术都是使用Java编写的，如Hadoop、Spark、mapreduce等，因此，想要学好大数据，Java编程是必备技能！

2、Python

Python往往在大数据处理框架中得到支持。

3、Linux运维

企业大数据开发往往是在Linux操作系统下完成的，因此，想从事大数据相关工作，需要掌握Linux系统操作方法和相关命令。

4、Zookeeper

ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。

5、R

R语言已经成为了数据科学的宠儿。

6、Hadoop和Hive

Hadoop比其他一些处理工具慢，但它出奇的准确，因此被广泛用于后端分析。它和Hive——一个基于查询并且运行在顶部的框架可以很好地结对工作。

7. Kafka

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据，通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，通过集群来提供实时的消息。

8. Spark

Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。

技术层面来说，其实只要有点基础的程序员转型大数据都有天然进阶优势,即使你没有学过以上语言上手 Hadoop也是可以的。

四、大数据学习资源推荐

大数据开发就业方向

大数据作为一门基础科学，无论在大数据开发及分析、物联网和人工智能算法训练领域，都有着核心技术和职位诉求，那么开发方向都有哪些对口的工作职位呢？

方向❶：大数据工程师，大数据开发工程师，大数据维护工程师，大数据研发工程师，大数据架构师等；

方向❷：大数据分析师，大数据高级工程师，大数据分析师专家，大数据挖掘师，大数据算法师等；

方向❸：大数据运维工程师等。

大数据开发这块年龄影响比较小，因为搞大数据不是简单的编程，编程的份量连1/6都不到，很多时候需要你从服务器、存储、计算、运维等多个方面来分析问题解决问题。

在大数据行业内生存的时间越久，其经验也会越得到肯定，这也是大多数资深IT人士分析大数据或将带来50、60岁的“老”专家的原因。面对如此光明而诱人的前景，有远见的人，早已给自己安排了后路。

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由于ITSTAR培训的内容体系非常庞大，这里无法完全展开来向大家详细阐述。

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