想转行大数据,该如何开始呢?

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  你在公司里表现很好,布置的任务总是能又好又快的完成,但两年来你的工资一直是1万3,多次跟领导提出加薪,结果…

 

你在公司里表现很好,布置的任务总是能又好又快的完成,但两年来你的工资一直是1万3,多次跟领导提出加薪,结果领导每次都是哦哦哦知道了。你心里知道,现在的工作遇到了瓶颈,薪资想要有50%以上的增长已经很难了,能做的也只有转行。

问你个问题:
你是不是曾无数次下定决心要做大数据工作,但因为不知如何开始而放弃?
是不是曾经去面试过大数据工作,但因为没有经验屡屡碰壁?
你在公司里表现很好,布置的任务总是能又好又快的完成,但两年来你的工资一直是1万3,多次跟领导提出加薪,结果领导每次都是哦哦哦知道了。
你心里知道,现在的工作遇到了瓶颈,薪资想要有50%以上的增长已经很难了,能做的也只有转行。

很多同学学大数据但是始终不得法,花了好几个月好不容易把基础概念理清楚入门了,发现写出来的代码断断续续无法成形。大数据学习交流平台群:(点击即可直达) 一起讨论进步学习,多多交流问题,互帮互助,这里共享学习教程和开发工具。学习大数据有任何问题(学习方法,学习效率,如何就业),都可以咨询。

最近,身边几个程序员朋友都在学Spark、Hadoop等相关知识,仿佛不紧跟时代步伐,就会被随时甩出半条街的节奏;而打开知乎,诸如“怎样进行大数据的入门学习”“Java Web 程序员如何转型大数据”之类的话题也屡受关注。

麦肯锡公司报告指出,大数据、人工智能方面人才紧缺,需求量激增。自己有技术优势,而且大数据行业也非常缺人,现在入行正是最合适的时候。

那么大数据之火热依赖于什么?

1.技术日渐成熟,应用空间得以拓展

大数据技术,最早于1980年被首次提及,却在近几年才获得突飞猛进的发展。相较于几十年前神经网络算法捉襟见肘的计算能力,如今处理器对大规模数据的高速处理能力无疑发挥了关键性的作用。借助于处理器的高性能,使我们短时间内完成PB 级数据的机器学习和模型训练成为可能,由此为高度依赖深度学习的图像、语音识别产品的快速迭代奠定基础,大数据应用空间得以拓展,也由此催生了提供相关产品与服务的技术公司。

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2.重视数据资产,数据挖掘已成必然

现代信息技术使每日产生的数据量呈指数级增长,企业发展再也无法回避对数据价值的挖掘与利用。

3.技术催生业务新模式,蕴含创业新契机
大数据产业链,催生出针对不同版块提供产品和服务的业务组合新模式,无论是利用推荐算法做内容服务的今日头条,还是基于数据整合提供监测服务的 TalkingData,或者是提供底层架构支持的阿里云,无不是发觉了大数据产业链条所蕴含的创业先机。

4.市场供不应求,岗位挑战空间大
根据主流数据媒体调查,全国目前的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据的人才缺口将高达150万。有机构对一线城市2018年国内科技领域热门职位薪酬范围及跳槽涨幅进行了预测:大数据方向由于人才稀缺度较高,相同工作年限的情况下,大数据工程师的薪资普遍更高,待遇涨幅也会超过其他岗位。

目前,普通的Hadoop大数据工程师起薪也在20K/月,稍有经验薪资就会高许多,数据挖掘、机器学习、人工智能相关人才薪资更高。

(以上数据来自百度百聘)

对于普通程序员来说,从事Hadoop大数据、数据挖掘相关工作是最佳选择,原因有三:
1、门槛较低,有编程基础就能学会;
2、相比其他开发岗位薪资要高10-20万,年薪25万只是最低水平;
3、Python是人工智能领域最主流的编程语言,现在掌握Python大数据技术更有利于日后无缝进入AI领域。

那么,零基础学员大数据学习路线图该如何去系统化设置呢?今天就来说说,真正专业的大数据学习路线是哪些?

 

阶段一、大数据基础——java语言基础方面

(1)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

(2) 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

(3)JavaWeb和数据库

数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕

阶段二、 Linux&Hadoop生态体系

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

阶段三、 分布式计算框架和Spark&Strom生态体系

(1)分布式计算框架
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)
(2)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

阶段四、 大数据项目实战(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

阶段五、 大数据分析 —AI(人工智能)
1、Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、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
把握好大数据学习路线图,对于零基础的学员来说还是很有帮助的。

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