大数据行业薪资实在太诱人，难怪很多人转向大数据开发

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人生没有太晚的开始，难就难在敢不敢打破僵局，有没有改变的决心。

大数据也不是这几年才出现事物，可为什么最近几年才真正意义上变得热门，而这要得益于互联网信息技术的快速发展，大数据技术的应用才让这样的改变更为深刻。

很多人想转行从事大数据，但却很少成功，看了招聘信息后，才有所了解，大数据编程，要掌握的知识要点还是蛮多的。

刚在某招聘平台浏览到关于大数据岗位，薪资确实比IT其他岗位偏高。看完都有点向转向大数据的冲动。

大数据架构师

职责岗位：1.负责技术中台产品技术架构，技术规划2.负责数据集成产品的研发。3.负责BI产品选型和研发。4.负责分布式数据库、大数据Hadoop,Hive,Spark等技术架构设计。5.负责前沿AI技术探索与研究。6.为关键客户、解决方案提供支持。

其要求也相当高：

最少有参与过一个成功的大数据、或者BI平台建设。

有产品研发型公司，大型研发团队经验优先。

熟悉Python开发、熟悉Hadoop, Spark, Hive、Kettle等。

精通Java Spring, Spring Cloud等开发。

扎实的Oracle, Mysql经验。

较强的沟通、文档写作能力。

没有一定的能力很难驾驭得了啊。

大数据开发工程师

3年以上大数据软件开发相关从业经验，本科或以上学历，计算机专业；熟悉常用算法和数据结构，熟悉网络编程、多线程编程技术,理解操作系统原理；熟练使用关系型数据库及SQL；熟悉HDFS/HBase/Hive/MapReduce/Storm/Spark等相关技术,；具备MapReduce、Sqoop、Flume、Kafka、Redis、Storm、Spark中两种以上工具的开发和实施经验，有Spark 程序实战开发者优先；有数据挖掘、机器学习、数据仓库或BI相关经验优先；较强的责任心；良好的敬业精神和团队协作精神；较强的沟通协调能力和学习能力；能够承受较大的工作强度和工作压力。

大数据开发偏向于底层，学习的起点高，涉及到的技术面也广大，没有一定的基础是很难驾驭得了的。比如Kafka、Redis、Storm、Spark这些，每一项都得学会一段时间。

人生没有太晚的开始，难就难在敢不敢打破僵局，有没有改变的决心。

你是不是也有打算往大数据方面发展呢？

想要在大数据这个领域汲取养分，让自己壮大成长。分享方向，行动以前先分享下一个大数据交流分享资源群870097548，欢迎想学习，想转行的，进阶中你加入学习。

阶段一、 Java语言基础

Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类

阶段二、 HTML、CSS与Java

PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生Java交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用

阶段三、 JavaWeb和数据库

数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕

阶段四、 LinuxHadoopt体系

Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架

阶段五、 实战(一线公司真实项目)

数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用

阶段六、 Spark生态体系

Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一：基于Spark的推荐系统(某一线公司真实项目)、实战二：新浪网(http://www.sina.com.cn)

阶段七、 Storm生态体系

storm技术架构体系、Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战

阶段八、 大数据分析 —AI(人工智能)

Data Analyze工作环境准备数据分析基础、数据可视化、Python机器学习

1、Python机器学习2、图像识别神经网络、自然语言处理社交网络处理、实战项目：户外设备识别分析

大数据真的是一门神奇的学科，似乎学好大数据就能踏遍互联网的大部分领域。就像当下很火的区块链、人工智能等等都是跟大数据技术息息相关。每一个想学习大数据的小伙伴，都是未来不可多得的人才，快用技术征服世界吧。