撕掉普通程序員的標簽，這才是真正的大數據工程師

問你個問題：

你是不是曾無數次下定決心要做大數據工作，但因為不知如何開始而放棄？

是不是曾經去面試過大數據工作，但因為沒有經驗縷縷碰壁？

你在公司里表現很好，布置的任務總是能又好又快的完成，但兩年來你的工資一直是1萬3，多次跟領導提出加薪，結果領導每次都是哦哦哦知道了。

你心里知道，現在的工作遇到了瓶頸，薪資想要有50%以上的增長已經很難了，能做的也只有轉行。

最近，身邊幾個程序員朋友都在學Spark、Hadoop等相關知識，仿佛不緊跟時代步伐，就會被隨時甩出半條街的節奏；而打開知乎，諸如“怎樣進行大數據的入門學習”“Java Web 程序員如何轉型大數據”之類的話題也屢受關注。

麥肯錫公司報告指出，大數據、人工智能方面人才緊缺，需求量激增。自己有技術優勢，而且大數據行業也非常缺人，現在入行正是最合適的時候。

那么大數據之火熱依賴于什么？

1.技術日漸成熟，應用空間得以拓展

大數據技術，最早于1980年被首次提及，卻在近幾年才獲得突飛猛進的發展。相較于幾十年前神經網絡算法捉襟見肘的計算能力，如今處理器對大規模數據的高速處理能力無疑發揮了關鍵性的作用。借助于處理器的高性能，使我們短時間內完成PB 級數據的機器學習和模型訓練成為可能，由此為高度依賴深度學習的圖像、語音識別產品的快速迭代奠定基礎，大數據應用空間得以拓展，也由此催生了提供相關產品與服務的技術公司。

2.重視數據資產，數據挖掘已成必然

現代信息技術使每日產生的數據量呈指數級增長，企業發展再也無法回避對數據價值的挖掘與利用。

3.技術催生業務新模式，蘊含創業新契機

大數據產業鏈，催生出針對不同版塊提供產品和服務的業務組合新模式，無論是利用推薦算法做內容服務的今日頭條，還是基于數據整合提供監測服務的 TalkingData，或者是提供底層架構支持的阿里云，無不是發覺了大數據產業鏈條所蘊含的創業先機。

4.市場供不應求，崗位挑戰空間大

根據主流數據媒體調查，全國目前的大數據人才僅46萬，未來3-5年內大數據的人才缺口將高達150萬。有機構對一線城市2018年國內科技領域熱門職位薪酬范圍及跳槽漲幅進行了預測：大數據方向由于人才稀缺度較高，相同工作年限的情況下，大數據工程師的薪資普遍更高，待遇漲幅也會超過其他崗位。

目前，普通的Hadoop大數據工程師起薪也在20K/月，稍有經驗薪資就會高許多，數據挖掘、機器學習、人工智能相關人才薪資更高。

（以上數據整理自拉勾網）

對于普通程序員來說，從事Hadoop大數據、數據挖掘相關工作是最佳選擇，原因有三：

1、門檻較低，有編程基礎就能學會；

2、相比其他開發崗位薪資要高10-20萬，年薪25萬只是最低水平。

3、Python是人工智能領域最主流的編程語言，現在掌握Python大數據技術更有利于日后無縫進入AI領域。

如何學習才能快速入門并精通呢？

當你真正開始學習的時候總是不知道從哪入手，導致效率低下影響繼續學習的信心，甚至影響當下的工作。

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其實最重要的是你不知道哪些技術需要重點掌握，學習時頻繁踩坑，最終浪費大量時間，所以有一套實用的視頻課程用來跟著學習是非常有必要的。