馬雲曾經在一次演講中說道:"人類正從IT時代走向DT時代"。大數據行業對人才需求倍增，但由於大數據需要的是複合型人才，而相應的培育體系仍未完善，因此，行業人才極度稀缺。可以預見，大數據行業從業者的薪酬待遇將持續上升；對於廣泛的應屆生，大數據領域提供了許多黃金就業機會。
研究後發現，2017 年的 Java 程序員的確很風光，具體體現在市場需求和平均工資的上漲上，但這些風光之後，埋伏了一些危機：
市場需求增長遠少於 Java 程序員供應增長，Java 程序員面臨更加激烈的競爭；
受供應量的大幅增長影響，Java 程序員平均跳槽薪資漲薪幅度較低；
需求方對 Java 程序員提出更加嚴苛的選材標準。
2017 年在招聘市場上求職的 Java 程序員面臨的更加激烈的競爭主要由以下兩個原因引起：
Java 程序員的供應較 2016 年增加 25%；
Java 程序員的需求量漲幅遠低於供應漲幅。
在供應量增長的大背景下，Java 程序員還出現漲薪幅度較低的情況。
中國IT環境將面臨重新洗牌，不僅僅是企業，更是程序員們轉型可遇而不可求的機遇。
程序員如何轉型成為優秀的大數據工程師呢？
大數據裡有三個職能領域
大數據開發工程師（承擔整個運營系統的構建與維護、數據準備、平臺與工具開發）
大數據挖掘工程師（負責關鍵模型應用與研究工作）
大數據分析工程師（既是外部需求的接入者，也是解決方案的輸出者，很多時候會承擔全盤統籌的角色）
Java人員轉行大數據擁有先天優勢，畢竟擁有了java基礎，轉行會更快一點。大數據的主流平臺Hadoop是基於Java開發的，所以Java程序員往大數據開發方向轉行從語言環境上更為順暢，所以在很多大數據項目裡掌握Java語言是有一定優勢的。下面我們不妨給出一個java轉行大數據的學習線路圖，希望能夠助力你更加快速的轉型。
第一步：分佈式計算框架
掌握hadoop和spark分佈式計算框架，瞭解文件系統、消息隊列和Nosql數據庫，學習相關組件如hadoop、MR、spark、hive、hbase、redies、kafka等。
第二步：算法和工具
學習瞭解各種數據挖掘算法，如分類、聚類、關聯規則、迴歸、決策樹、神經網絡等，熟練掌握一門數據挖掘編程工具：Python或者Scala。目前主流平臺和框架已經提供了算法庫，如hadoop上的Mahout和spark上的Mllib，你也可以從學習這些接口和腳本語言開始學習這些算法。
第三步：項目實踐
可以從網上找一些相關的項目，或者比賽等，當然，參加培訓也是一個不錯的選擇。
擁有java基礎固然能夠讓你更加快速的理解大數據，但是，保持一顆謙虛的心，才能夠讓你真正的成為一名大數據人才，畢竟大數據並不只是java能夠支持的，所學習的東西還有很多。過分的自信是很多java開發人員轉行失敗的原因。
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。
為了讓學習變得輕鬆、高效，今天給大家免費分享一套陸金所的大數據架構師傳授的一套教學資源。幫助大家在學習大數據的道路上披荊斬棘。
這套視頻課程，詳細講解了Hadoop生態（MR、Hbase、Spark、Storm等）開發技術，深度講解了數據挖掘、機器學習相關的算法、神經網絡等內容！
而且還把集群需要用到的各種程序進行了打包，根據基礎視頻可以讓你輕鬆搭建Hadoop完全分佈式環境，像在企業生產環境一樣進行學習和實踐。
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再次強調：
1、把數據分析作為一種能力培養，讓自己在現在的團隊中展現出良好的數據分析能力，為你以後內部轉崗做好準備。
2、紮實學好一、兩門數據挖掘軟件，基於你已有得編程基礎，可以學SAS或者R，基本能夠滿足很大部分企業的需求。
3、多看多想多觀察，學習業務職能是這樣，細水長流，還需要不斷工作積累和廣泛的閱讀。
最後，希望你能夠成為你想成為的人！
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