目睹了太多人「从入门到放弃」

在技术圈，存在互相鄙视的现象，比如搞C语言的鄙视C++，搞JAVA的鄙视C#。 为什么会互相鄙视呢？ 其实就是羡慕嫉妒别人呗，比如某程序员工资比自己更高，就会无形之中产生鄙视的心态。

要说工资高，「刚毕业年薪40w」「5年就年薪百万」，这样的故事想必你肯定听说过。 薪资高 、 机会多 、 缺口大 ，让大数据在开发圈里成了香饽饽，BAT、TMD 各大厂都开出高薪疯狂抢人。

但，与此同时，在我做公众号的这两年，目睹了太多人「从入门到放弃」，甚至有些人连大数据的门都没进来。如果你也在考虑跳槽换一份高薪的工作，不妨看看你是哪一种？

想转行大数据，苦于入行无门......

自学了一阵大数据，只学到了皮毛不说，根本没有数据库去模拟存储计算，简历上也只敢写「了解」某某技术，最后连份工作都找不到。

在中小企业做了一段时间大数据，但是只做大数据全流程中的一小块工作，对整个流程啊、怎么选型都没啥概念，而且公司的数据量级也不够，跳槽到大厂很难。

上面这几种情况，一看就是 没经历过真实项目 ，也 没有受过系统训练 导致的，我们做大数据的薪酬是高，但门槛也是高，因为不管你是什么级别，所需要的技术栈你都应该用过，否则，别说大厂了，进中小企业都难。

那么，大数据究竟怎么学？今天，跟大家聊一聊我的学习路径和方法。

第 1 阶段，掌握Java Web数据可视化 。你需要掌握Java服务器端技术，前端可视化技术，数据库技术，这个阶段主要是储备大数据的前置技能，当然你已经可以从事数据可视化工程师的工作了，但还不能算真正入门大数据。

第 2 阶段，学会 Hadoop 核心及生态圈技术栈 。这部分涵盖的技术比较多，像 HDFS 分布式存储、MapReduce、Zookeeper、Kafka等你都得掌握，掌握后可以去从事 ETL 工程师等一些大数据的岗位，但是知识储备还不够完整。

第 3 阶段，搞定计算引擎及分析算法 。计算引擎我建议是 Spark 和 Flink 都能熟练使用，虽然现在一些企业还在用 Spark，但未来 Flink 一定会成为主流。学到这，你已经具备相对完整的大数据技能，能从事一些高薪的岗位了，像大数据研发工程师、推荐系统工程师、用户画像工程师等。

想靠自学掌握这些，纯属是白费工夫。那报个班学吧，市面上的课程水平参差不齐，内容就是蜻蜓点水，项目也基本上是 demo 型的案例，掏了钱学习还没啥效果。

我也接触过一些大数据的课程，要说良心还属 拉勾教育 。 拉勾 大家都知道，深耕招聘领域多年，在“人岗匹配”的过程中，发现很多人才的知识能力体系与企业的用人需求存在偏差。在充分调研大数据开发岗位招聘需求（拉勾独家数据统计）的前提下，拉勾教育团队精心打磨 12 个月后正式推出《 大数据开发高薪训练营 》。

它很好的解决了上面的两大难题：

• 有广度+深度。 广度上覆盖大数据处理的全流程技术栈，深度上能帮你达到 3 年大数据工作水平。

• PB 级企业真实项目。 拿拉勾/合作大厂项目作为实战项目，带你从 0 到 1 还原真实的大数据全流程。

更重要的是 签订内推就业协议 ，优秀学员还可以 每个月内推一次。

下面说说拉勾这门课程的 4 个优势：

1、结合 90 万+企业用人需求，深度打磨课程体系

拉勾网 CTO 亲自参与课程设计，内容覆盖大数据处理的全流程技术栈，包括前面提过的Java Web数据可视化、Hadoop 核心及生态圈技术栈、计算引擎及分析算法、最新大数据技术、机器学习等 14 大阶段，让你吃透大数据开发。

在课程深度上，从教会你入门使用，再到源码剖析，再到真实的项目中应用，5 个月学习时间，带你 积累 3 年大数据开发经验 。

市面上很多机构的所谓的项目，是七拼八凑出来的，数据量级小不说，走马光花的跟着做一遍，也没有效果。而拉勾不同，项目都是拉勾自己的真实项目和合作大厂的项目，保证了「 PB级数据 」和「 项目真实性 」。

项目会带你完整的经历一遍大数据处理的全流程，包括需求、分析、架构设计、模型设计、技术选型、开发流程、开发规范、测试过程、部署监控、项目调优等。还原实际企业的工作场景， 带你从 0 到 1 积累实战经验 。

线上学习、真实项目练习、定期测试、班主任监督、作业批改，这一切都是为了保障你跟的下来、学得会。

正是因为有强大的拉勾招聘后台，报名之后拉勾教育可以直接敢和学员 签订就业协议 ，学有保障。