从传统工科到大数据，怎么进行学习规划

大趋势下，传统工科专业的就业，比如说机械、生化环材等专业，因为工作环境、薪资待遇、发展前景等各方面，常常被诟病，很多人都在转行的边缘徘徊试探。但转到一个新的方向，毕竟不易，今天我们就来聊聊，从传统工科到大数据，怎么进行学习规划。

互联网IT行业，相比传统工科行业来说，发展的速度是更快的，相应地，技术的更新迭代也非常快，从互联网到移动互联网，数据正在成为一种越来越重要的资产，同时也受到越来越多的重视。

大数据在国内的发展，大致从2014年左右开始，经过这几年的发展，在各个行业领域当中的应用，也都有了比较成熟的应用落地，而对专业人才的需求，也在稳定增长当中。

从事市场行情来说，大数据相关的工作岗位对数学、编程能力的要求都是比较高的，而从传统工科的教育背景来说，数学、逻辑思维方面都是有不错的基础的，学习入门应该是不难的，重在做好学习路线规划。

从传统工科到大数据，可以参考以下路线进行学习规划——

路线1：服务支持线

数据集群运维工程师->大数据平台开发工程师->大数据系统架构师->大数据框架开发工程师

掌握技能：Linux、Hadoop集群，Hive、Zookeeper、HBase、Ozzie、Flume、Impala、各种框架源码

使用语言：Shell、Python、Java

路线2：数据仓库线

数据采集工程师->ETL工程师->数据治理架构师->数据服务架构师

掌握技能：HiveQL、Spark、Hive、Flink、Kafka、Storm、分布式一致性算法、JVM调优、MapReduce、HDFS

使用语言：Scala，SQL，Java

路线3：数据挖掘线

数据开发工程师->数据算法工程师->数据分析师

掌握技能：可视化技术、SQL、统计学、概率论、智能优化、机器学习工具（Tensorflow、scikit-learn）

使用语言：Python，R

这里也给大数据的学习者们一条建议，尤其是从传统工科转到大数据，先对行业有一个更加清楚的认知，综合评估自己的基础以及兴趣点，然后再找准一个方向，针对性地去提升，做到有的放矢。

关于从传统工科到大数据，怎么进行学习规划，以上就是给到大家的一些建议了。大数据正在快速发展当中，对专业人才的需求在增加，但是同时对专业技能的要求也在提高，入门不易，诸君须努力。