时常有人在知乎、百度等平台抛出问题：程序员过了 35 岁（或 40 岁）是不是就失去了竞争力，要转管理岗了吗？
当然不是。
2018年程序员们将有更多的机会和前景。
2018年是
新技术爆发年
，大数据、区块链、人工智能等行业飞速发展，渗透到我们生活的方方面面。
《华尔街日报》称：数据已经成为一种新的经济资产类别，就像黄金和货币一样！鉴于大数据巨大的商业价值，大数据专家在企业非常受重视，阿里巴巴集团就已设立首席数据官岗位（ChiefDataOfficer），直接向集团CEO汇报工作。
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人士猜测大数据或将带来50、60岁的“老”专家的原因。面对如此光明而诱人的前景，很多IT从业者试图向大数据转型。
麦肯锡全球研究所给出了一个具象的定义：
一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面
大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。
具有
海量的数据规模（vomule）、
快速的数据流转（
velocity
）、多样的数据（
variety
）三大特征。
清华大学计算机系教授武永卫去年透露：
未来3-5年，
中国
需要
180
万数据人才
，但目前只有约
30
万人。
目前的大数据人才供给指数仅为
0.05
，属于高度稀缺。
跳槽速度也最快，
平均跳槽速度为
19.8
个月，而在
BAT
企业招聘的职位里，
60%
以上都在招大数据人才
。
大数据应用广泛，下面这些公司都有做大数据业务，并且对人才的需求量也很大。
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分析师，薪酬在
30万
~50
万元之间
，而更顶尖的大数据技术人才则是
年薪轻松超百万
。
很多人会问了，那什么样的人适合学习大数据呢？
互联网强调的是速度，是用户体验，金融强调的风险控制，是合规经营，因此，企业发展的过程中就需要大量的复合型人才，需要专业人才具有
“自我迭代”
能力。
领英中国副总裁于志伟概括为：“在互联网+时代，
不断学习、跨界成为常态
，因此
复合型的跨界人才
最受企业青睐”。
大数据行业也是如此。互联网行业发展日新月异，要不要做自我迭代和不断学习的人才决定权在于自己。
据《大数据人才报告》显示
67.4%的大数据人才分布于互联网行业，
5.8%的大数据人才分布于电子通信行业，
其它大数据人才分布于文教传媒、服务外包、能源化工、汽车制造、制药医疗、贸易物流、房地产、消费品等行业。
传统行业也在
加速大数据转型
。
大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，
从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。
目前来看 Java转型大数据是最容易的，如果你不小心懂一点Java，恭喜你，那你一定要珍惜这次机会。
