大数据好学吗？想转行大数据？？

作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下这个问题。

首先，虽然大数据技术具有一定的难度，但是随着大数据技术体系的逐渐丰富和完善，大数据领域对于人才的需求类型也在不断趋于多元化，不同知识基础的初学者都能够找到适合自己的学习切入点。

从当前大数据领域的岗位结构来看，主要涉及到大数据开发、大数据分析和大数据运维，不同岗位需要组织不同的知识结构。从整体的知识结构来看，不论是从事哪个方面的岗位，都需要具备以下三方面基础知识：

第一：编程知识。初学者学习大数据通常都会从编程语言开始学起，一方面编程语言比较容易学习，另一方面编程语言也是进行大数据操作的基础。当前Java、Python、Scala、R等语言在大数据领域都有比较广泛的应用，初学者从Python开始学起会更容易一些。

第二：数据库和网络知识。学习大数据一定离不开数据库知识，初学者可以从关系型数据库开始学起，虽然大数据领域更注重NoSql数据库，但是掌握Sql语言依然是重要的学习环节。除了数据库知识之外，还需要掌握一定的网络知识，这对于从事大数据开发和大数据运维都有比较现实的意义。

第三：大数据平台知识。大数据平台是大数据技术体系的基石，所以要想学习大数据技术一定要重视大数据平台的学习，初学者可以从Hadoop、Spark开始学起。大数据平台的内容非常多，不仅功能模块比较多，这些功能模块之间还有千丝万缕的联系，所以要想搞清楚这些技术模块需要较长一段时间。

按照历史经验来看，初学者学习大数据最好要结合实践场景来学习，脱离实践场景的学习往往很难深入，学习效果也很难得到保障。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

一、大数据不好学

1、课程紧

2、课程有难度

3、需要有坚强的学习毅力（除全日制上课外，每天自习时间达5个小时以上）

二、大数据能不能学会

1、大数据开发对基础要求较低，统招大专以上学历即可

2、0基础小白需要学习javaSE及linux,初期有一些难度，掌握了编程逻辑后会轻松一些

知乎专栏 从头学习大数据 你可以参考尝试自学一下，考察一下难度

三、大数据课程大纲

1、大数据涵盖的技术知识很多，不仅需要掌握编程语言，还要学习大数据技术，是有一定难度的，都是需要刻苦努力学习的。

2、学习大数据是有一定要求的：大专及以上学历，年龄20-32岁最佳，具体还要视个人情况而定。

3、转行大数据就业前景：大数据覆盖领域广泛，人才稀缺，尤其大数据开发和数据分析人才需求大，企业纷纷重金招贤纳士，2018年一线城市大数据开发人员月薪15-20k。

我觉得如果你是真心想转行，对大数据感兴趣，并且有决心学好大数据，那就不会很困难。“世上无难事是怕有心人”哪些人适合学大数据分析，实际上，问题还有个潜台词是“什么人学习数据分析，会更容易取得成功(比如职业成功)”，这个要关乎你的兴趣、付出和机遇。

但要做到出类拔萃，除了上面三点，还需要一点天赋，这里的机遇是指你遇到的职业发展平台、商业环境、导师和同事。管理是可以习得的，管理并非是天生的，而数据分析能力，也可以后天提升。或许做到优秀，只需要你更加的努力+兴趣，而这个努力的过程，也包括你寻找机遇的部分。

如何判断自己究竟适不适合学习大数据呢?

1、刚毕业的学生。在学习大数据的浪潮中，刚毕业的学生人数占了非常大的比例。其中很重要的原因是在学校学习的知识达不到公司用人标准，处处碰壁就业困难，薪水也非常低。这种情况选择学习一门靠谱的技术是正确的选择之一，唯有掌握新技能才能跟上新时代。

2、已经就业的社会人员。有些人虽然说已经工作了几年，但是所在的行业和职位工作前景不被看好，没有前途。因为这是个更新换代非常快的时代，总有一些行业会被时代淘汰，所以有人会因为行业发展困难而选择转行。

3、对前途感到迷茫的人。有的人工作了几年之后就不知道应该做什么了，越来越严重的焦虑困扰着自己，未来的路还很长现在该怎么办?很大部分人是对前途没有想法，不知道做什么的情况下，可能在朋友口中或者其他渠道了解到大数据，非常看好大数据的前景而参加了大数据培训，努力改变自己的未来。

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大数据现在很火，不仅有国家政策支持，还有企业的高薪诱惑，不少同学都有意向转行到大数据的想法。

但是，大数据好学吗？该不该转行大数据？这是很多同学心中的疑惑，码农君就来给大家解答一下这些问题。

第一个问题：大数据好不好学？

以码农星球大数据培训班为例，总结了一下几种情况，供参考。

1.对于有开发经验的同学来说，学大数据还是比较容易的，比如你现在是做JAVA开发的，那么你转行大数据做JAVA大数据开发，只需要把大数据框以及相关大数据技术学到，再辅以一定的项目练习，基本就可以干活了；如果你现在是做的Python开发，同样你也只需要学好大数据框架以及相关技术，再辅以相关项目就可以从事Python大数据开发了。

2.如果你是零基础，学习能力一般，在理解概念会稍微慢一点，比如学到JAVA面向对象的时候，这部分同学就比较懵了，但是只要肯付出，愿意多问，愿意去琢磨，也能得到理想的结果。

3.零基础学习能力很强，比如毕业于211、985高校，相对来说，学起来就比较轻松。在我们的大数据培训班，50%以上都是这样的学生，不得不说，学习能力强，学啥都快，不光是编程。

第一种有开发经验，他们会去主动学习；第三种学习能力强，他们相信自己能学会。但第二种他们缺乏自信，也是比较犹豫的一部分人。

三种人中，也以第二种学生居多。如果想转行，码农君的三点建议，可供参考。

1.不要犹豫，先学。先找学习资料，从零开始学，只有你真的开始去学了，才能知道好不好学。

2.统招本科学历，学大数据，找大数据开发工作。目前一线城市的企业，对大数据开发工程师的学历要求都是本科。

3.大专学历，学JAVA，找JAVA开发工作。学历不够，先把JAVA学好，找一份JAVA开发工作，如果对大数据感兴趣，可做2年JAVA开发后，再转大数据，用开发经验来弥补学历的短板。

希望对你有帮助~

加油！

随着国家战略的支持和大数据技术的快速发展，催生出了大量的大数据产业，也有许多人想通过学习转行大数据，大数据的学习并没有多么的高深莫测，但也没有那么的简单，即使没有基础通过我们的学习也是可以掌握的。

先来个彩蛋：

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大数据好学吗？

学习大数据是有一定难度的，零基础想要入门首先需要学Java语言，一般来说，Java学习SE、EE需要差不多三个月的时间。

进入大数据技术体系的学习，主要要学习、Spark、Storm、Hadoop等等，学习路线相来说会比较清晰。

计算机专业的学生去学习大数据相对来说有一定的基础，会比零基础学习大数据要好很多，对于没有任何相关基础的人，想要去学习大数据是一些难度的，想要在短时间内速成要付出比别人多的努力，在条件允许的情况下最好还是报一个辅导班。

大数据适合哪些人去学习呢？

1、应届大学生

应届大学生缺乏工作经验与技能，刚出社会对未来没有明确的规划，就业前景不清晰，可以去学习大数据，大数据的就业前景相对来说还是很好的，并且大数据涉猎的行业也是比较多的，可以选择的岗位也比较多。

2.传统行业就业者

对于传统行业的就业者，目前的工作待遇和状态不理想、职业进入瓶颈期时可以考虑学习大数据转行进入IT行业。

3.IT行业从业者

有一定的IT基础，比如从事IT运维工作、SQL开发等同样职业进入瓶颈期时，我们可以考虑转行大数据。

大数据就业方向有哪些呢？

数据工程方向的毕业生可以从事基于移动互联网、计算机、电子商务、电子信息、电子金融、电子政务等领域的Java大数据分布式的大数据程序开发。

大数据集成平台的应用与开发等方面的高级技术人才，可以在银行，房地产，金融，政府机关，移动互联网等领域从事各类Java大数据分布式开发。

数据分析方向的毕业生可以从事基于电子信息，移动互联网，电子商务技术，电子政务，军事等领域的大数据平台运维。流计算核心技术的人才，可以在房地产，政府机关，金融，银行，移动互联网等他领域从事各类大数据平台的运维，分析，挖掘等相关工作。

只是要实现数据的某些处理不难，但是如果想掌握大数据技术，还是有一定难度的。Java就需要掌握包括JavaSE MySQL 等等 ，技术方面少不了Hadoop hive 还有Spark的调优。整个体系的学习需要一定的时间。

对大数据感兴趣的朋友，可以订阅我们的专栏，了解有关大数据的更多信息

随着大数据的普及，它使现代化技术逐渐成熟。同时，大数据掀起来的时代浪潮，让更多对大数据感兴趣的人投身于其中。这里不仅有报考设置大数据学科高校的学生，也有没什么基础去参加培训从而获得高薪工作的社会人士。

要知道，目前各个领域都有着大数据的影子，同时企业也对人才的渴求程度也是相当高的。学习大数据难吗？要我说，这个取决于个人对于知识的把握和学习的方法。

大数据它是一个交叉学科，主要是学习数学、统计学和计算机这三类的学科为主，它所延伸出来的学科可以说是多种多样的。这个学科不是说学的越多越好，而是说要有目的性的去学习，如果全都学了，那么需要耗费大量的时间、精力以及金钱，真的有些得不偿失。

大数据主要学习哪些内容呢？

1、零基础初级阶段：Java语言、 Linux。

Java在目前来讲是大数据最基础的编程语言，大部分的大数据开发都是先从Jave Web开发转岗过来的。

2、大数据Hadoop体系。

Hadoop是目前被广泛使用的一个大数据平台，它是一种用Java语言来进行开发的一个用于开源分布式的计算平台，也适用于大数据的分布式存储以及计算平台。就本身而言，它是大数据平台研发人员的一个工作成果，同时也是目前较为常见的大数据支撑性平台。

3、Scala黄金语言和Spark。

Scala和java其实很相似，都是在JVM运行的一种语言类型，在开发的过程当中，它是可以无缝互相调用的。而Spark 是专门为大规模数据处理而设计出来的一种快速通用的计算引擎。Spark其实本身是MapReduce的一个替代方案，而且兼容HDFS与Hive，能够融入Hadoop的生态系统，以用来弥补其中的不足。

4、 大数据项目实战

数据获取、数据分析、数据处理、数据应用以及数据展现。

想转行大数据？大数据好学吗？这对于相转行大数据的人来说是一个至关重要的话题，前面 @联科数据 已经给大家介绍了一下，大数据好不好学，要看怎么去学。

大数据好不好学 ，对于零基础的人来说学习大数据是有一定难度大的，大数据不好学，但是可以学，但需要我们要付出很多的时间去努力学习，

大数据的学历条件：（最低）统招大专及以上学历

学习大数据的渠道：

1、自学

现在网络上的学习资料和课程视频都有，自己利用好时间是可以自学的，但是对于零基础的学员来说，自学不够友好，遇到专业性的问题是没有老师帮你解答，而且，自学需要有很强的自控能力和理解能力；

2、报班学习

现在市面上的报班培训有两种形式，一种是线上培训，线上培训老师不在身边，只能通过视频来了解的，不能很好的了解你的学习状态，

另外一种是线下的培训班，建议在选线下的培训班时，要选择线下小型面授，具体选那种要看自己的情况而定，报培训班，学习的周期短，知识储备也比较完整，适合零基础的学员学习。

目前大数据的发展趋势越来越火，前景广，如果决定好了想进入大数据这个行业，那就抓紧安排好自己的时间去学习吧。

就先介绍到这里，有更多想要了解的问题可以私信我。

转行，这个话题我觉得许多朋友都非常感兴趣，毕竟工作伴随我们的一生，也是我们的主要收入来源，谁都希望拥有一份高薪又有发展前景的工作。

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大数据是一个非常好的行业，尤其是在人才匮乏的一二线城市，毕竟，今天是互联网扩张的时代，一切都开始依赖数据来讲诉事情或提供决策，大数据行业的工资都普遍高于同级别的其他岗位的薪资。

大数据相对来说更适合有基础的人学习，0基础学习也是可以的就相对有点难度，会比较吃力。

对于零基础想转行大数据的朋友，建议还是找一家专业的培训机构系统的学习一下。很多培训机构都有大数据培训课程，这些课程都是基础讲起，零基础的人也能跟着学习。而且找个比较好的大数据培训机构，学会大数据并找份满意的工作是比较简单的。

虽然对于0基础学员来说学习大数据不是那么简单，但是只要你认真学习，加上有专业老师的指导和针对性的训练，相信你也是可以完全掌握大数据的。

先介绍到这里，希望对你有帮助，有更多想要了解的同学可以私我，我看到了就会回复的。

这个问题问得实在是，太简略了。

不结合你的实际情况就给建议，场长做不到啊····

不过从问题也能看出来，题主肯定搞错了重点。

回答第一个问题：大数据好学吗？

“好不好学”其实是个主观问题，和学的东西没多大关系，大多和你有关。

你的基础、学习方法、学习效率、理解能力等才是让你觉得XXX好不好学，难度大不大的关键。

假设题主此前没接触过编程、非计算机专业、兴趣一般、转行大数据为随机选择···

那么大数据并不好学，转行还请三思。

但反之，你逻辑思维不错，对编程有兴趣，了解过现在大数据的行业趋势，搜过企业的招聘要求···那么你的学习难度必然会比前一种情况低很多不是么。

而就算你资质一般，但学习态度端正，认真努力，勤还能补拙呢，你能学得比大部分人好也是极有可能的啊。

回答第二个问题：想转行大数据？

场长在很多咨询中发现，很多人和题主一样，在转行的时候就只问行业好不好，前景怎么样薪资高不高，很少去回过头充分了解一下自己。

转行意味着零起点，你过去的经验和人脉可能完全失效，这样的大事，难道不值得你先为自己做一个简单的职业规划吗？

场长不说太复杂，提一个职业规划四要素，希望想转行的同学都自己简单套一下。

其实，就是很简单的内省外视。

当然也有很多人会说前两个就懵逼啊，并不了解自己怎么办？

有一些比较专业的测试可以帮你认识自己，比如MBTI职业性格测试、霍兰德职业兴趣测试、DISC性格测试等等，可以选择做一下看看结果分析。

（PS：如果是课工场的同学，可以让老师帮你做个全面的职业规划）

弄清楚这些之后，再来选择入行的方向，场长个人觉得会更有把握一些。尤其是打算全程靠自学的同学，考虑更需要全面，更需要搜集多方信息做参考。

扩展：如何学好大数据？（学习的前期、中期请参考以下）

假设以上信息都完善好了，你觉得还是大数据更适合自己，那么怎么保证自己学完之后顺利找到工作呢?

如果面试是场考试，那么考试的重点已经给你了---在招聘信息里。你顺着企业需求去学习，又有方向又有动力多好。

pps：在学习之初记得端正心态，你要的是一个入行的机会，薪资是次要的（不过大数据薪资也低不到哪里去···）

从最低的招聘经验要求看起走：（非应届）经验1-3年

要求有这些：

可能有的同学会担心自己第一条就被pass掉，非计算机专业，非本科怎么办？

此时，请你更要加强自己的技能！加强自己的技能！加强自己的技能！

有自己的项目或者作品请一定带上电脑去面试！

基本的脚本编程请一定掌握，数据库请熟练操作、大数据处理和挖掘方法、算法技巧等请你务必钻研透彻！可以的话学点英语不会有害处！

IT行业是看能力吃饭的没错，但长远来看不能忽略学历的优势，有想冲击更高职位的IT人，请记得提升学历为自己增加竞争砝码。

场长身边的，无论是培训报班还是自学成才，无论是学的Java还是大数据，无论是前端还是后端，现在发展都很好，活跃各自岗位的同学，有几点共同的特质：知道自己想要什么+良好的学习态度+持续性的学习（工作后依然在不断学新知识）。

所以，加油！

大数据好学么？

这个问题，我觉得没有固定答案。不同的人面对这个问题都会得出不同的答案，主要还是要看个人的数据基础和学习能力

随着信息的快速发展，人们对手机的依赖度越来越高，除了最基础的打电话、发信息、上网之外，手机支付、手机打车、坐地铁、乘公交、远程操控家电甚至小区门禁都可以用手机功能实现，这些功能大大方便了我们生活，但也产生了一条条带有我们信息的数据。

大数据的工作就是将这些冗杂的数据进行整理分析，寻找出有价值的数据。因此全社会对大数据分析的要求是首先，必须对数字具有一定的敏感性，这就要求从业人员需要经常和数字打交道，多多积累经验，这可以为从业大数据打下坚实的基础。

其次就是需要掌握至少一项帮助进行大数据分析的工具。由于现在的大数据处理技术的日益完善，一件功能强大、操作简洁的工具是非常有必要的，可以帮助你提高数据分析的工作效率，比如国外的tableau、power BI，国内的帆软、DataFocus、永洪等等......

所以如果想转行做大数据，还是需要进行一些系统的学习。以DataFocus为例，DataFocus会定期举办一些培训班，系统的介绍数据分析的方法以及这款数据分析工具的使用课程，还会提供一定时间的免费试用。学习难度低，课程资源全，还有指导老师随时答疑解惑，大大降低了大数据的入行门槛。

大数据的就业行情到底怎么样？这个坑值得入吗？企业在招什么样的大数据工程师？

今天我们来看一位已经入行的前辈写的深入分析文章。

1、我眼中的大数据现状

其实个人在大数据这个坑中，细细算来时间也有3+年了，从一开始做大数据中心平台开发构建，到现在关注的数据上层应用挖掘。所以，基本上从数据收集->数据处理(离线实时，并且还勉强算是国内实时处理早期的实践者)->数据上层应用挖掘，这个链路都走了一遍。

并且加上手里一千多人的大数据圈子，发起组织线下技术沙龙等等经历，坑内里的做的并不算十分的多，但是通过一些交流，接触过的这方面的东西还是不少的。

所以，不至于有资格说对这个技术方向有啥定论，但是一些自己的看法见解还是有滴。

说起大数据，有个成语可以来形容一下它的现状：遍地开花！

如今，在国内，只要是个IT公司(说的是非传统行业)，出去的时候，感觉要是说自己公司没有涉足大数据都不好意思。所以，现在的情况大部分是这样的：一个创业公司哪怕只有十多人的开发团队，也非得整一个大数据小组出来，我们不止要做大数据离线处理，还要做离线处理，不止有数据分析报表，我们还得进行深度的数据挖掘，做到精准的个性化推荐，流弊的数据预测！

偶滴娘亲啊，寥寥数人，不止要搭起一整套完整的数据收集、数据传输、数据离线实时处理，不止要维护hadoop集群、spark集群、storm集群的稳定性，抽空还要做深层数据挖掘，还要研究工业化流弊的算法。你们招的这些人不是攻城狮啊，是神啊！这么流弊！

其实我并没有说这种做法一定是错的，只是行业现状真心很多这种情况。如今，大数据确实是异常略微畸形的火爆！至于说大数据这个技术方向为何会如此的爆炸，个人的观点可能和大部分的观点一样：一方面是数据积累到一定程度了；另一方面是大规模数据处理技术的日渐成熟，其中当然以hadoop生态为代表。

如果你对大数据开发感兴趣，想系统学习大数据的话，可以戳我加入大数据技术学习交流群，了解课程，获取学习资源

但在不久前，我曾和一个创业公司的COE聊过这个话题，他的观点很新颖。他反驳了我的观点，他说中国现在之所以大数据遍地开花，是由于赚钱模式变了。他说，在以前，随便搞点啥都能拉到一大堆投资，但现在经济形势不一样了，必须想其他新的触发点，那就是数据，并且围绕数据而产生新的利益点，这样，投资人才愿意投钱进来，所以是个公司都愿意和大数据沾点边，不然都不好意思出去说。

就个人而言，其实感觉他说的也挺有道理的，不过我依然保持自己的看法，只是两人看待事情的角度有些不一样，我是从技术的角度去解析这个情况，而他则更多从创业者的角度试图去解释这个事情。无关对错！ 就目前来说，业内大数据遍地开花这个情况确实是存在的，个人感觉大体上有如下的具体变化：

1）涉足的数据处理方式上来说，大规模离线处理已经被玩坏了，稍微有点实力的公司都已经开始离线、实时并行了(近一两年Storm、Spark强势崛起)；

2）而在数据来源上，已经不再局限于自个的数据了，越来越多的公司开始爬取互联网上的公共数据(我曾在《DT时代变革的反思》一文中比较详细的分析过这个数据新来源)； 而在数据的上层应用上，也已经不再局限于多维统计分析，渐渐得向用户画像、精准个性化推荐、业务的预测等方向靠拢(但实际上深层挖掘方面，国内还是很low的)；

2、大数据年份这东西

之前和朋友吃饭时聊的时候，他说到大数据这个技术方向的积累问题。他曾感叹到，大数据这个方向还是缺少底蕴。我问他为何这么说，他说你见过十年以上的大数据专家么？其他行业方向，比比皆是！我顿时无语，大数据这个技术方向满打满算才发展不到六七年吧，上哪找十年以上的大数据专家去。情况确实是这样的，基本可以分这几种情况吧：

1）在这个坑里，真正五年以上的大数据背景的人，已经可以算的上是半个专家了，业内绝对是稀有动物(所以，经常看到那种招聘简历写到十年以上大数据行业背景，我就笑了)；

2）而诸如三四年的，会点数据架构，又会点上层数据应用挖掘的，估计至少也能算的是半个中坚了，这种人不算太少，但也绝对不算多；

3）最多的是那种不到两年大数据行业背景的，特别是那种听闻大数据行情好，纷纷转过来一两年左右的，再就是那种一毕业就立志投身大数据行业的新人朋友，这类型的人应该是占据大数据从业人士中的绝大部分。

4）这个方向却是缺少累积的，经常在群中遇到那种号称是搞大数据的，然后问到：hadoop和storm哪个比较好？ 我的天呐，为何他们那么喜欢把两个不是一类东西放在一起比较？！我都无力吐槽了，就目前来说，大数据这个方向确实缺少底蕴，还略显浮夸，需要时间去积累。

3、企业在招什么样的大数据工程师？

(1) 刚洗白一两年的，或者立志为大数据行业做贡献的毕业生。刚才说大数据行业遍地开花，人员稀缺，从个人经历来说，这真心是这种状况。业务重心逐渐偏移到数据部，所以部门急剧扩招(当然也有老员工离职的问题)，近三个月来，我陆陆续续面试了大约有7个人左右吧。面试的人中有两三年工作经验的，也有四五年工作经验的，当然也有刚毕业的本科生或者硕士生。看年份感觉都还不错是吧，但是如果你翻一翻简历就会哭了。就说说三到五年工作经验的吧。

简历中，项目经历一项一大溜啥XX管理系统、XX电商后端开发项目，翻了八九个项目，终于在最后看到辣么一两个大数据有关的项目。而掌握的技术中是各种的什么Spring MVC啊、SSH啊、js啊、甚至是php之类的，只有寥寥数个什么hadoop啥的，还不敢放在前头，当时我就哭了/(ㄒoㄒ)/~~。

情况真是这样的，工作经验足的，很多都是刚从其他技术领域转过来的，其中以开发java后端，诸如精通什么MVC框架的人群为主体。能说上hadoop是怎么回事，会点MapReduce、Hive之类的是常态；会点Spark，能写Scala，知道Storm的，少之又少；能把整个数据框架流程说清楚的都是奇才了；至于说到大规模数据的深层挖掘，他们是这样说的“没怎么接触，但有这个兴趣去学”。

行情确实是这样的，大数据的坑挖的太大，所以各个公司都缺人，而且还是奇缺，所以也就有了上面我说的现象，各个行业，特别是传统IT行业的从业人士，纷纷转入互联网，投身大数据。而有点大数据经验的，大部分都是香馍馍似得供着，不愿意放手。所以，最终我们这边实际情况就是，问HR咋回事，HR说JD发出去无数份，能拉过来面试的就酱紫了。最终大老板发话了，说到：经验差点没关系，只要脑子活愿意学，就要！所以，7个人，offer就发出去4份。

但更悲剧还在后头，两个有大概平均1.5大数据经验的人，拿到offer后根本不鸟之，也不知道后来去了哪个公司，而最后进来的是两个本科以及硕士应届毕业生。所以，就目前来看，大数据行业的火爆带来的一个现状就是，大量的java开发人员转行，大数据行业背景平均在一年多，虽然如此，依然是供不应求的。

(2) 我们来看看一些“喜人”的招聘需求。随便翻一翻招聘网站的职位需求，每天都有大量的大数据相关职位被刷新。然后结合刚才我们所说的一些混乱现状，你会发现很多“喜人”的招聘说明。

我希望的是，用人的公司也好、企业也好，看完这个之后，能对招人有个更清晰的定位。我们要的是大数据行业专家！ JD 中是这么描述的，十年以上大数据领域经验，然后会XX，然后又得会XX。再多的俺就不多说了，结合刚才我们说的大数据行业历史。十年？我就呵呵了~~　我所看到的这种JD，大部分出自于传统IT行业(看到没，传统IT行业也开始追赶潮流了)，而互联网公司职位描述就含蓄多了，最起码他们不会动不动就要十年以上“砖家”。

而且还有一点个人想吐槽的就是，你说十年就十年吧，给待遇还奇低无比。关于这一点，互联网公司就比较明白事理的。关于大数据薪酬这一块，我们再进行分析分析~~ 我们要的是能进行大规模数据挖掘的人才！

关于数据挖掘，上面也稍微提到过一点，数据的上层应用挖掘，这个需求随着数据处理流程日益完善，数据的应用已经从简单的多维统计分析，慢慢得向深层挖掘过渡。不说大规模数据，就说传统的数据挖掘，其实这块就国内的情况来看，还是处于比较初级的状态的。我们经常看到这样的职位JD描述，Title写的是“数据挖掘工程师招聘”，然后附加条件是，熟悉大数据领域，会MapReduce、kafka、hadoop、storm、spark，熟悉ETL，对若干NoSQL了解熟悉，能够进行平台搭建，平台开发，能够进行数据处理，会分类、聚类、用户画像、个性化推荐各种算法。

最后在工作年限上写着“1-3年”(年份太足是很贵的嘛)。我的天啊，他们看样子不止是想招数据挖掘工程师啊。他们像是在招ETL工程师；不对，应该是大数据平台开发工程师；也不对，好像确实是在招数据挖掘工程师，没看到有算法需求吗。我赶脚呀，他们不是在招数据挖掘工程师，他们是在招一个全能工程师，是在招一个神啊。

(3) 说了不少，对于大数据人才招聘这块，简单的总结一下吧！其实个人感觉，企业还是需要对自己岗位定位要有一个比较清楚的定位的。如果你的资金足，想招一个业内权威点的，专家级人物，没关系，但你也别睁着眼瞎说十年呐。上哪去给你找十年专家啊！ 所以，个人建议就是，瞄准在大数据领域真正玩过五年以上的，基本上就是牛人了，也足够你用的了。

然后针对刚才说的“数据挖掘”招聘现象，其实定位也很重要了，真心想要招一个类似“全能”的人，至少也要找一个在这个领域待过3+年的。至少三年以上的时间，这种人会对数据架构，数据处理流程，甚至是上层数据应用挖掘，都有相应的经验，而不至于空白一片，并且容易带动其他一年半年的大数据经验的人，做方向导向，团队就能快速形成大数据战斗力。所以，如果真心想要类似这种“全能”，真心实意点，把年份改到3+吧，并且要求实打实的3+大数据技术背景，估计差不多。

接下来就是那种一两年的大数据技术背景的，这种以java后端开发转行大军为代表。如果你的预算瞄准的是这个市场，那你也别玩虚的，对口招聘吧。要做大规模离线处理，你就招会hadoop的；需要实时处理，你就招会Storm或者会Spark Streaming的；需要做ETL，你就招熟悉ETL流程的；招数据挖掘，就找会点算法的。这才是实在的！

而对于应届生来说，个人赶觉项目经验都是其次的，哪怕是一些实验室项目经验来说，也没啥大用。好歹算是接触过一些内幕的，所以实验室项目的质量，咱就不多说了，呵呵就行了。所以，我们看的一是基础能力。就个人的感觉来说，基础能力当然不必说，我更偏向于对大数据技术感兴趣，并且思维敏捷的应届生。为什么这么说呢？因为大数据技术这个领域会涉及大量的新事物，各种开源的东西，经验少没关系，只有思维够敏捷，有强大的快速学习能力，那就没有问题！

4、谈一谈薪酬，谈一谈人生吧！

最后，谈一谈薪酬，谈一谈人生，谈一谈理想吧！说到谈薪酬，谈人生谈理想这个环节，我想大部分都是比较喜欢的，我也不例外，我也很喜欢，哈哈~~

正如之前所说的，大数据这个领域，有点略微畸形的火爆，导致了这个方向很缺人，也正是大量java后端开发人员转行的直接原因。因为缺人，他们就转行么？显然是扯的！大伙儿都是有理想的人，要向“钱”看的。缺人，找不到人怎么办？提高待遇，自然就有了。

我看到过一份职业薪酬统计报告，其中大数据方向绝对是属于偏高的。就我所知，除去金融行业的高玩们。

接下来就是玩数据挖掘的，特别是会大规模数据挖掘的人，如果是专业的算法工程师，那么，就更赞了，麻麻再也不用担心我的工资了。

然后就是游戏行业的开发者，游戏是个保利行业，所以他们薪酬高一些是很正常的。

再接下来就是冠以“大数据”称号的攻城狮们。这类的，要么是做平台构建的，要么是做大数据架构，要么是做数据处理的等等。工资也比纯Java后端开发、C开发、C++开发等高那么半档一档的。

接下来跟大数据没有半毛钱关系的职位啥的，我就不多说了~~

写在最后

对于投身大数据这个坑的人来说，我个人的建议就是，要入行没问题，但是找准自己的兴趣G点，别想着啥都想掌握。找准一个切入点，比如就是平台搭建、就是ETL、就是写离线处理程序、就是研究实时等等，然后，慢慢再往大领域中扩充自己的大数据知识库存。

就我个人来说，从数据架构到数据上层应用挖掘，目前依然在坑内，也没有打算从大数据的这个坑中脱身。大数据这个方向是个技术快速更新、迭代的技术领域，所以，个人鼓励坑中人士多多交流、多多分享才能跟上这个时代潮流。

真心的，技术是需要传播交流以及分享的，特别是大数据领域，更是需要及时掌握最新的技术导向以及行业变化。

可以看一下我写的大数据转行之路，花了大概4个月时间，成功转行大数据了

大数据是近年来比较时兴的一个行业，工资比较高，是比较有发展前景的行业。不止是大数据，你学任何东西只要用心、努力，都能学有所成。祝你顺利。

说实话需要算法，和逻辑思维强，然后数学也好就好学

好不好学？主观+自身倾向

1. 兴趣使然

兴趣是学习上最好的老师。主观上的接受是推进学习最重要的前提。需要对大数据有一定了解，明白是做什么的。

2. 学科·逻辑思维使然

一般在大数据招聘岗位要求上，会写着计算机，信息工程，通信工程或者统计学相关专业。当然了其实市场营销、金融等等专业转行大数据也大笔大笔的存在。重点就是需要有逻辑思维能力，一般都会问是不是理科，更有甚者是会问高中是不是理科。

转行大数据？前期学习必备

1. 数据库

掌握基本的数据库支持。现在常见的数据库大部份都是关系型数据库，不管是理论和操作基本都是一样的，如果从操作和易学的角度来说，SQL SERVER还是比较容易上手的，网上的资料和各种书籍也不少，但是如果数据量大，数据库的稳定性来说，Oracle还是比较要强一点的。

https://www.runoob.com/sql/sql-intro.html

2. 编程基础

Java是目前试用最为广泛的编程语言，它具有的众多特性，特别适合作为大数据应用的开发语言，最重要的一点是Hadoop是用Java编写的。

入门《Java 核心技术：卷1 基础知识》(或者《Java 编程思想》)必看

3.大数据技术

Hadoop是一款支持数据密集型分布式应用并以Apache 2.0 许可协议发布的开源软件框架，它能搭建大型数据仓库，PB 级别数据的存储、处理、分析、统计等业务。编程语言你可以选，但 Hadoop 一定是大数据必学内容。

Spark 和 Hadoop 都是大数据框架。Hadoop 提供了 Spark 所没有的功能特性，比如分布式文件系统，而 Spark 为需要它的那些数据集提供了实时内存处理。所以学习 Spark 也非常必要。

3. 数据分析

最后是数据分析，R/Python/SPSS/SAS数据挖掘 DataFocus/Tableau数据可视化

https://www.python.org/

https://www.datafocus.ai/

后期：

实践实践再实践，项目经验和建模经验！

学习学习再学习，只有坚持长久不停的学习，才能在大数据行业不被淘汰。一入IT深似海，唯有冲冲冲！

有编程基础的话，上手很快，日常刻意培养下自己的数据思维。

没基础的话，从写SQL开始吧，可以报个培训班学习三个月。

刚开始工作多主动做些事情，对自己成长没坏处。

加油。

首先你得对他感兴趣，如果你对他不感兴趣你也学得没有兴趣，会迷茫如果感兴趣的话可以了解一个赛事，2019中国移动AIIA数字家庭创客马拉松大赛 科技研发的成果转化，
参赛领域：重点构建AICDE（人工智能、物联网、云计算、大数据、边缘计算）领域技术，基础硬件，如芯片、激光雷达、传感器等基础硬件，基于智能网关API，开发实用的工具类应用等职能插件，基于5G+AICDE技术，提供在智慧家庭、智慧社区、医疗卫生、教育文化、 AR/VR/MR、互动娱乐等领域相关的技术产品及解决方案。

为鼓励移动互联网创新，中国移动举办“一起创未来”互联网创客马拉松大赛。大赛面向开发者、高新企业、征集优秀移动应用产品或创意案对此，你对这次的互联网创客马拉松大赛有什么期待吗？

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