小米創始人雷軍說過這麼一句話：“只要站在風口，豬也能飛上天”。
近幾年，大數據這個詞突然變得很火，不僅納入阿里巴巴、谷歌等大型互聯網公司的戰略規劃中，同時也在我國國務院和其他國家的政府報告中多次提及，再加上大數據高達150萬的人才缺口和平均薪資超過40W，大數據無疑成為當今互聯網世界中的新寵兒。
對大數據而言，2017是不平凡的一年
Hadoop沒有可以抗衡的程序出現
大數據實現可視化趨勢
數字智慧城市與大數據接軌
大數據服務公司進入資本市場
目前，普通的Hadoop大數據工程師起薪也在25K/月，數據挖掘、機器學習、人工智能相關人才薪資更高。
麥肯錫公司報告指出，大數據、人工智能方面人才緊缺，需求量激增。
國際數據公司（IDC）預測，企業基於大數據業務的支出將突破5000億美元。
最新統計顯示，人工智能相關人才平均年薪達到40-60萬，經驗豐富的可以拿到年薪100萬以上。
但人工智能相關人才要求較高，50%以上要求碩士學歷，而且要掌握人工智能相關技術需要具備紮實的大數據技術功底。
對於普通程序員來說，從事Hadoop大數據、數據挖掘相關工作是最佳選擇，原因有三：
1、門檻較低，有編程基礎就能學會，Java開發還具有天生優勢；
2、相比其他開發崗位薪資要高10-20萬，年薪30萬隻是最低水平。
3、Python是人工智能領域最主流的編程語言，現在掌握Python大數據技術更有利於日後無縫進入AI領域。
現在可以說是大數據工程師最好的時代，各行各業對這類人才的需求都非常旺盛。典型的包括以下產業：
所謂“工資越高，責任越大”，企業對於大數據工程師的要求也在逐漸提高。
那做大數據工程師需要掌握哪些技能呢？
（完整高清圖在文末獲取）
下面列出目前大數據最主要的技術，每項技術細分下來劃分為多個知識點。
通過對拉勾網相關崗位分析發現，各大公司的要求主要為下面幾點：
Hadoop工程師用人企業普遍要求掌握以下技術：
1、熟悉Linux開發環境，熟悉Shell命令
2、熟悉Java、python、scala語言（至少一種）
3、具備較豐富的基於Hadoop、Map Reduce、Yarn、Storm、Spark、Hive、Hbase、kafka、Flume、HDFS、Spark Streaming等的大數據處理項目經驗。
那如何學習才能快速入門並精通呢？
當真正開始學習的時候難免不知道從哪入手，導致效率低下影響繼續學習的信心。
但最重要的是不知道哪些技術需要重點掌握，學習時頻繁踩坑，最終浪費大量時間，所以有一套實用的視頻課程用來跟著學習是非常有必要的。
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