程序员转行大数据须知，转型的过程中达到财务自由

在美国，大数据工程师平均年薪达17.5万美元，在中国顶尖的互联网公司里，大数据工程师的薪酬比同级别的其他职位高出30%以上。DT时代来得太突然了，国内发展势头很猛，而大数据相关的人才却非常地有限，在未来若干年内都会是供不应求的状况，因此程序员们，你们的春天到了！

java程序员转向大数据工程师提供良好的基础条件。

对于java程序员，大数据Hadoop的主流平台是基于java开发，所以java程序员从大数据发展方向的语言环境更加顺畅，很多基于大数据的应用框架也java，所以java语言在许多大型数据项目中，年龄当然可以使用。因此，java程序员转向大数据工程师有良好的基础条件。

大数据中有什么位置？强调几点：

并非所有的数据问题都是大数据问题。

大数据分析方法的理论基础是传统的数据分析方法，两者之间没有明显的界限。

传统的基于数据的模型分析，需求将逐渐下降，但基于需求的大数据大数据环境分析模型将逐渐增加，如典型的蜂巢和Spice SQL的大数据作为需求分析的技术基础。

接下来，我们来看看大数据相关的职位分类和通过挂钩钩子网络的帖子分析。

数据分析员：

数据挖掘工程师：

大数据开发工程师：

大数据工程师通常要求企业掌握以下技术：

1。熟悉Linux开发环境，熟悉shell命令

2。熟悉java、python和Scala语言（至少一个）。

3、具有大数据Hadoop、MAP还原、纱线、风暴、火花、蜂箱、Hbase、卡夫卡、Flume、HDFS、火花流等多种加工项目的丰富经验。

程序员最强大的能力就是编写简单高效的代码。程序员越有能力，他就越有可能成为一名优秀的大数据工程师。

对于java程序员，大数据Hadoop的主流平台是基于java开发，所以java程序员从大数据发展方向的语言环境更加顺畅，很多基于大数据的应用框架也java，所以java语言在许多大型数据项目中，年龄当然可以使用。因此，java程序员转向大数据工程师有良好的基础条件。

其次，对于java程序员转向大数据工作的一般学习路线图了。

全高清图形端采集

第一步：

掌握Hadoop和SCAP分布式计算框架，了解文件系统、消息队列和NoSQL数据库，学习相关组件，如Hadoop、MR、Spk、HIVE、HBase、ReDes、Kafka etc.；

第二步：

学习了解各种数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则、回归、决策树、神经网络等，熟练掌握一门数据挖掘编程工具：Python或者Scala。目前主流平台和框架已经提供了算法库，如hadoop上的Mahout和spark上的Mllib，你也可以从学习这些接口和脚本语言开始学习这些算法。

第三步：

补充数学知识：高数、概率论与直线生成

第四步：项目实践

开源项目：TunSoFrase:谷歌的开源库，拥有超过40000颗星，对移动设备的惊人支持；

参加数据竞赛：Kaggle与中国天池数据竞赛

通过企业实习获得项目经验

如果你只是一个大数据的开发和维护，你可以跳过第二步和第三步，如果你专注于数据挖掘算法的应用，那么可以跳过第三步。

你如何学会快速入门并掌握它？

当我们真正开始学习的时候，不可避免地不知道从哪里开始，导致效率低下，影响了继续学习的信心。

但最重要的是不知道哪些技术需要重点掌握，学习时频繁踩坑，最终浪费大量时间，所以有一套实用的视频课程用来跟着学习是非常有必要的。

为了使学习更容易、更高效，我们可以免费为高工资和大数据的行业共享一套必要的资源。帮助大家学习大数据。

本视频教程，详细讲解Hadoop（MR、Hbase、星火生态风暴等）的开发技术，深度讲解数据挖掘、机器学习算法、神经网络等！

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总结：

java工程师可以更容易地了解Hadoop框架和生态，很多大数据的SaaS产品是java开发，所以java基础是一个很好的起点，大数据。

但大数据是一个更广阔的领域，具有跨国界知识和能力的人才会更受企业青睐，所以你需要继续学习和努力工作。随着人工智能时代的到来，大数据将迎来黄金发展的10年。如果你已经准备好了，那么立即开始行动。

后记：对于大部分转行的人来说，找机会把自己的基础知识补齐，边工作边补基础知识，真心很重要。

“我们相信人人都可以成为一个大数据程序员，现在开始，找个师兄，带你入门，学习的路上不再迷茫。这里是修真院，初学者转行到互联网行业的聚集地"

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