尤其近幾年，互聯網應用技術飛速發展，從物聯網、雲計算、大數據、VR/AR、人工智能、自動駕駛，再到如今的區塊鏈，每一次技術浪潮來臨，都受到資本和市場的極度熱捧。大量的程序員也加入了熱門技術的創業大軍中，這無疑加劇了身邊朋友的焦慮。
其實類似這樣的焦慮很正常，人無遠慮必有近憂嘛，也是人之常情。古人有云：“居安思危，思則有備，有備無患，敢以此規。”
但人的精力畢竟有限，不可能跟隨每一波技術熱潮，到底該如何選擇，想必大家心裡也充滿了疑問。
從長遠考慮，肯定是那種淘汰慢，能夠與經驗積累成正比，容易形成知識壁壘，不容易被取代的技術最好了。但實際上，想找這種技術領域其實是蠻難的，這也是程序員普遍缺少安全感的原因，以Java語言開發為例，工作5年與工作3年的差距大不大呢？
同時，根據相關調查數據顯示，大數據人才就業薪資普遍較高。以北京為例，大數據開發月平均薪資30230、數據分析師月平均薪資11130、Hadoop工程師月平均薪資20130、數據挖掘月平均薪資21740、算法工程師月平均薪資22640，是不是非常誘人？
此外，數據還顯示，在工齡三年以下的人群中，大數據工程師、AI工程師、全部工程師的平均年薪分別為29.22萬元、29.98萬元、23.73萬元；在工齡8-10年的人群中，三者的平均年薪分別達到了44.23萬元、45.71萬元、39.91萬元。可見，在大數據領域，隨著工作年限的增長，薪資增幅較大。
大數據之所以被寄予厚望，是因為數據已經逐漸成為企業的核心競爭力，通過分析、挖掘數據的價值，企業可提前獲知客戶需求，預測其消費習慣和趨勢。讓管理者的一切決斷都有據可依，不再盲目，降低企業風險。
近兩年，數字化轉型浪潮席捲各行各業，越來越多的傳統行業開始認識到數據的價值。Informatica前主席兼首席執行官蘇哈比·阿巴斯曾坦言，信息時代唯一最有價值的資產就是數據，想要更好地瞭解客戶、提高企業運營效率及業務靈活度都離不開數據的支撐。
據第三方機構預測，到2020年，每一位互聯網用戶每日就能產生1.5GB的流量，一家智能工廠每天將產生1PB的數據，而云視頻服務提供商每日則將產生高達750PB的視頻數據。
可見，未來數據規模將達到前所未有的數量級，企業對於數據的管理需求也將極大的提升，對於大數據人才更是如此。
在去年（2017），CSDN做了一次開發者大調查，調查結果顯示，企業構建大數據平臺面臨的主要問題是人才的缺失。當然，大數據應用規劃與技術選型也是困擾企業的現實問題。
但初期接觸大數據的朋友，往往比較迷茫，大數據包含的技術繁多，常見的框架非常多，如Hadoop、Spark、Storm、Scikit-learn、Mahout、TensorFlow等等，究竟應該從哪裡學起，對自身的職業生涯更有幫助呢？
對此，筆者還真不敢亂說。
從目前的人才需求來說，火多久不應該是你關心的，值得你關心的是如何進行，因為如今的社會發展之快速，是你無法想象到的。在n多年前誰能想到如今會有智能手機呢？在今天的你，也很難想象到數據如此龐大，如今人之聰明，未來又會有什麼新的智能產物，誰也不知道。但值得相信的就是各大企業都在重視這一部分。
不要讓你的猶豫，耽誤了你前進的腳步。
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