求职凛冬已至，这个职业我却十分看好

我的读者群中有大学生，也有不少已经工作了。在年底的总结和交流中，他们有相似的感慨，似乎今年的求职市场不太乐观，至少跳槽加薪没以前那么容易了。

传统行业式微，互联网行业泡沫，但是在这求职寒冬中，我还是比较看好一类职业：大数据相关。

我一向认为工作中，你有无可替代/性价比更高的优势，才能在职业生涯中走的顺利些，拿到预期的offer和薪资。而当下，大数据的商业价值不言而喻，岗位需求和人才储备缺口很大。

作为“未来最有潜力的职业之一”，掌握这类技术，确实是求职转型跳槽的不错选择。

随着国家重视大数据，政府扶持大数据，大数据在企业中生根发芽，开花结果。 未来三至五年，中国需要180万数据人才，但目前只有约30万人。 到2020年，企业基于大数据计算分析存储、数据挖掘、数据分析等数据产业的发展，我国需要更多的数据人才。

人才紧缺带来最直观现象就是薪酬的提升。

目前，一个大数据工程师的月薪 轻松过万 ，一个有几年工作经验的数据工程师薪酬在 40万~80万元 之间不等，而更顶尖的大数据技术人才则是年薪轻松 超百万 。

整理一下各大招聘网站的岗位需求，就不难发现这类工作缺口很大。

大数据开发是大数据技术的基础，学习起来相对轻松一些，薪资也是令人满意的。

从上图可以看出从2017年3月开始，数据有一个飙升，到今年七月份一共出现了三次高峰期，平均需求量也是在持续上涨，可见大数据开发工程师在市场上是备受欢迎的！

大数据作为一门基础科学，无论在数据开发及分析、物联网和人工智能算法训练领域，都有着核心技术和职位诉求，那么开发方向都有哪些对口的工作职位呢？

大数据开发这块年龄影响比较小，因为搞大数据不是简单的编程，编程的份量连1/6都不到，很多时候需要你从服务器、存储、计算、运维等多个方面来分析问题解决问题。

在大数据行业内生存的时间越久，其经验也会越得到肯定，这也是大多数资深IT人士分析大数据或将带来50、60岁的“老”专家的原因。面对如此光明而诱人的前景，有远见的人，早已给自己安排了后路。

1. Java语言

具备Java及基于Java的框架技术的人。Java俨然成为了硅谷最大的那些高科技公司的骨骼支架。如果你移动到过去的原型制作并需要建立大型系统，那么Java往往是你的最佳选择。

2. Python语言

Python开发者。Python往往在大数据处理框架中得到支持。比如说，Spark中的新功能几乎总是出现在Scala/Java绑定的首位，可能需要用PySpark编写面向那些更新版的几个次要版本。

3. R语言

R语言从业者。在过去的几年时间中，R语言已经成为了数据科学的宠儿。

4. Hadoop和Hive

Hadoop比其他一些处理工具慢，但它出奇的准确，因此被广泛用于后端分析。它和Hive——一个基于查询并且运行在顶部的框架可以很好地结对工作。

技术层面来说，其实 只要有点基础的程序员转型大数据都有天然进阶优势 ,即使你没有学过以上语言上手Hadoop也是可以的。

大数据的处理方法和处理架构与传统架构差异巨大，需要新的框架和编程思想知道产品开发。大数据大军已至，全民开始行动了。2019年各大高校都将会开设大数据专业，真正的竞争压力马上就会来了，已经加入大数据行业的同学很幸运，一定要抓住一切可以抓住机会，全身心的投入。

如果你对大数据开发感兴趣，即使没有大数据基础，也能从入门到精通，如果有编程基础，那当然对学习大有裨益。

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