马云曾经在一次演讲中说道:"人类正从IT时代走向DT时代"。大数据行业对人才需求倍增，但由于大数据需要的是复合型人才，而相应的培育体系仍未完善，因此，行业人才极度稀缺。可以预见，大数据行业从业者的薪酬待遇将持续上升；对于广泛的应届生，大数据领域提供了许多黄金就业机会。
研究后发现，2017 年的 Java 程序员的确很风光，具体体现在市场需求和平均工资的上涨上，但这些风光之后，埋伏了一些危机：
市场需求增长远少于 Java 程序员供应增长，Java 程序员面临更加激烈的竞争；
受供应量的大幅增长影响，Java 程序员平均跳槽薪资涨薪幅度较低；
需求方对 Java 程序员提出更加严苛的选材标准。
2017 年在招聘市场上求职的 Java 程序员面临的更加激烈的竞争主要由以下两个原因引起：
Java 程序员的供应较 2016 年增加 25%；
Java 程序员的需求量涨幅远低于供应涨幅。
在供应量增长的大背景下，Java 程序员还出现涨薪幅度较低的情况。
中国IT环境将面临重新洗牌，不仅仅是企业，更是程序员们转型可遇而不可求的机遇。
程序员如何转型成为优秀的大数据工程师呢？
大数据里有三个职能领域
大数据开发工程师（承担整个运营系统的构建与维护、数据准备、平台与工具开发）
大数据挖掘工程师（负责关键模型应用与研究工作）
大数据分析工程师（既是外部需求的接入者，也是解决方案的输出者，很多时候会承担全盘统筹的角色）
Java人员转行大数据拥有先天优势，毕竟拥有了java基础，转行会更快一点。大数据的主流平台Hadoop是基于Java开发的，所以Java程序员往大数据开发方向转行从语言环境上更为顺畅，所以在很多大数据项目里掌握Java语言是有一定优势的。下面我们不妨给出一个java转行大数据的学习线路图，希望能够助力你更加快速的转型。
第一步：分布式计算框架
掌握hadoop和spark分布式计算框架，了解文件系统、消息队列和Nosql数据库，学习相关组件如hadoop、MR、spark、hive、hbase、redies、kafka等。
第二步：算法和工具
学习了解各种数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则、回归、决策树、神经网络等，熟练掌握一门数据挖掘编程工具：Python或者Scala。目前主流平台和框架已经提供了算法库，如hadoop上的Mahout和spark上的Mllib，你也可以从学习这些接口和脚本语言开始学习这些算法。
第三步：项目实践
可以从网上找一些相关的项目，或者比赛等，当然，参加培训也是一个不错的选择。
拥有java基础固然能够让你更加快速的理解大数据，但是，保持一颗谦虚的心，才能够让你真正的成为一名大数据人才，毕竟大数据并不只是java能够支持的，所学习的东西还有很多。过分的自信是很多java开发人员转行失败的原因。
那如何学习才能快速入门并精通呢？
当真正开始学习的时候难免不知道从哪入手，导致效率低下影响继续学习的信心。
但最重要的是不知道哪些技术需要重点掌握，学习时频繁踩坑，最终浪费大量时间，所以有一套实用的视频课程用来跟着学习是非常有必要的。
为了让学习变得轻松、高效，今天给大家免费分享一套陆金所的大数据架构师传授的一套教学资源。帮助大家在学习大数据的道路上披荆斩棘。
这套视频课程，详细讲解了Hadoop生态（MR、Hbase、Spark、Storm等）开发技术，深度讲解了数据挖掘、机器学习相关的算法、神经网络等内容！
而且还把集群需要用到的各种程序进行了打包，根据基础视频可以让你轻松搭建Hadoop完全分布式环境，像在企业生产环境一样进行学习和实践。
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再次强调：
1、把数据分析作为一种能力培养，让自己在现在的团队中展现出良好的数据分析能力，为你以后内部转岗做好准备。
2、扎实学好一、两门数据挖掘软件，基于你已有得编程基础，可以学SAS或者R，基本能够满足很大部分企业的需求。
3、多看多想多观察，学习业务职能是这样，细水长流，还需要不断工作积累和广泛的阅读。
最后，希望你能够成为你想成为的人！
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