『壹』 程序員如何轉型成為大數據工程師
主要是從兩者所要求的能力上來分析。首先，編碼能力越強的程序員，越有可能成為，優秀的大數據工程師。
其次，大數據工程師需要統計學、與應用數學相關的能力背景，數據挖掘與分析，是需要設計數據模型和演算法的，應該說程序員，是有這個基礎的，厲害的程序員，一般都不是科班出來的，通常是數學專業，因此提高演算法設計能力，是程序員轉型大數據工程師的關鍵因素。
第三，大數據工程師需要具備某一行業的業務知識。大數據的挖掘與分析，最終都要服務於市場，並對產品的銷售與企業的發展，起到重大推動作用，那才是有價值的大數分析。
在美國，大數據工程師平均年薪，達 17.5 萬美元(摺合人民幣大概 105 萬左右)，在中國頂尖的互聯網公司里，大數據工程師的薪酬，比同級別的其他職位高出 30% 以上。
DT 時代來得太突然了，國內發展勢頭很猛，而大數據相關的人才，卻非常的有限，在未來若干年內，都會是供不應求的狀況，指望大學培養出合格的大數據人才，有如天方夜譚，因此程序員們，你們的春天到了!
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『貳』 現在IT行業中，大數據是什麼啊有啥用
大數據分為開發崗和分析崗，開發就是軟體工程師，俗稱程序員，分析就是數據分析師
『叄』 什麼是大數據，大數據為什麼重要，如何應用大數據
毫無疑問，各行各業因為大幅爆發的數據而正變得蒸蒸日上。在這10年中，幾乎所有行業都或多或少的受到這一巨變的影響。科技滲透到各個領域，並且已經成為每個處理單元的必要元素。談到IT行業，具體來說，軟體和自動化是最基本的術語，並且用於處理循環的每個階段。
相較於穩定性而言，企業更關心的是敏捷性和創新性，通過大數據技術，可以幫助公司及時實現這一願望。大數據分析不僅使企業能夠跟隨瞬息萬變的潮流而不斷更新，而且還具有預測未來發展趨勢的能力，使企業占據有競爭力的優勢。
讓我們找到行業廣泛採用大數據的原因：
1.大數據是企業核心競爭力，也是公司的軟實力
大數據席捲了全球，並帶來了驚人的利益，這一力量無需多說。大數據使IBM、亞馬遜等全球頂尖公司受益，這些公司通過利用大數據開發一些前沿的技術，為客戶提供高端服務。
「採用大數據，雲計算和移動戰略的企業發展狀況超過沒有採用這些技術的同行53%。」——《福布斯》
在戴爾開展的一項調查中顯示，採用大數據、雲計算以及移動戰略的企業中，優勢更加明顯，也就是，這些企業中有53%採用大數據起步較晚或者尚未採用，在這一結果令人驚訝不已。
雖然大數據尚處於初級階段，但通過在處理過程中，融合這一理念，將為企業贏得50%的利潤。顯然，在如今的商業中，大數據顯現的驚人優勢並不亞於石油或煤炭帶來的利益。
2.掌握數據能力，開采「暗數據」
全球著名的咨詢公司Gartner公司對黑暗數據的定義是「組織在正常業務活動過程中收集、處理和存儲的信息資產，通常不能用於其他目的」。
然而，大數據系統的出現使得這些公司能夠將尚未開拓的數據投入使用，並從中提取有意義的信息。過去沒有被認可或認為毫無用處的數據突然成為公司的財富，這一點令人驚訝不已。通過大數據分析，這些公司可以加快流程，從而降低運營成本。
3.軟體正在吞噬整個世界數據爭奪戰正在打響
我們目前處於數據驅動型經濟中，如果無法分析當前或未來的趨勢，任何組織都無法生存下去。搶奪數據已經成為決定下一步行動方案的關鍵。
客戶逐漸成為所有組織的焦點，對於及時滿足客戶的需求這一任務非常迫切。只有在強大的軟體支持下，業務戰略才有可能會支撐和加速業務運營。這最終促成了強大的大數據技術的需求，可以以許多方式使組織受益。
4.決策指導更智能更快速更精準
在這個激烈的競爭時代，人人都想脫穎而出。但問題是如何實現這一期望?雖然公司與競爭對手持有相同的運營模式，但公司應當如何展現其獨一無二?答案在於公司採用的策略。為了表現優於競爭對手，做出良好和智慧決策的能力在每一步中發揮關鍵作用。這些決定不僅應該是好的決定，而且應該盡可能做出又快又明智的決定，使公司能夠在積極的主動出擊。
將大數據分析納入流程的做法揭示了非結構化數據，從而有助於管理者以系統的方式分析其決策，並在需要時採取替代方法。
5.以用戶為中心用戶行為數據是營銷關鍵
現在客戶有機會隨時隨地購物，在相關信息幫助下，對於公司需要做出比之前更敏捷的反應這一要求而言具有更大的挑戰。但是公司將如何不斷地實現這一點呢?答案是藉助「大數據」。客戶動向是不斷變化的，因此營銷人員的策略也應該做出相應調整。通過整合過去和實時數據來評估客戶的品味和喜好，這樣可以使公司採取更快捷的應對措施。
例如，亞馬遜通過利用強大的大數據引擎的能力，從一個以產品為基礎的公司發展成為囊括1.52億客戶在內的大型市場參與者。亞馬遜旨在通過跟蹤客戶的購買趨勢，並為營銷人員提供他們即時需要的所有相關信息，從而來為客戶服務。此外，亞馬遜通過實時監控全球15億種產品，成功滿足了客戶的需求。
6.通過利用數據倉庫使數據資產變現
這些公司越來越大，因此不同的流程產生不同的數據。資料倉儲中的許多重要信息仍然無法訪問。然而，公司已經能夠使用大數據分析這一武器來挖掘這座大山，讓分析師和工程師深入研究，並提供新穎而又有意義的見解。
經過這番分析，有一件事值得肯定的是，這是一個高度數字化和技術驅動時代的開端，並伴隨著強大的實時大數據分析能力。
『肆』 大數據有發展前景嗎去好程序員怎麼樣
以下是國內大數據發展的情況：
1.據數聯尋英發布《大數據人才報告》，目前全國的大數據人才僅46萬,未來3-5年內大數據人才的缺口將高達150萬。
2.據職業社交平台LinkedIn發布的《2016年中國互聯網最熱職位人才報告》顯示，研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營和數據分析是當下中國互聯網行業需求最旺盛的六類人才職位。其中研發工程師需求量最大，而數據分析人才最為稀缺。領英報告表明，數據分析人才的供給指數最低，僅為0.05，屬於高度稀缺。數據分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度為19.8個月。
3.根據中國商業聯合會數據分析專業委員會統計，未來中國基礎性數據分析人才缺口將達到1400萬，而在BAT企業招聘的職位里，60%以上都在招大數據人才。
由此引用的官方的權威數據來看，大數據在未來的前景一片大好。
『伍』 大數據都有哪些就業方向
大數據其實細分的崗位方向有很多，各行各業都會涉及到大數據，建議從多角度多維度來進行大數據方面行業細分方向的選擇。
1、大數據開發工程師：開發，建設，測試和維護架構；負責公司大數據平台的開發和維護，負責大數據平台持續集成相關工具平台的架構設計與產品開發等。
2、數據分析師：收集，處理和執行統計數據分析；運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義，需要業務理解和工具應用能力。
3、數據挖掘工程師：數據建模、機器學習和演算法實現；商業智能，用戶體驗分析，預測流失用戶等；需要過硬的數學和統計學功底以外，對演算法的代碼實現也有很高的要求。
4、數據架構師：需求分析，平台選擇，技術架構設計，應用設計和開發，測試和部署；高級演算法設計與優化；數據相關系統設計與優化，需要平台級開發和架構設計能力。
5、資料庫開發：設計，開發和實施基於客戶需求的資料庫系統，通過理想介面連接資料庫和資料庫工具，優化資料庫系統的性能效率等。
6、資料庫管理：資料庫設計、數據遷移、資料庫性能管理、數據安全管理，故障檢修問題、數據備份、數據恢復等。
7、數據科學家：數據挖掘架構、模型標准、數據報告、數據分析方法；利用演算法和模型提高數據處理效率、挖掘數據價值、實現從數據到知識的轉換。
8、數據產品經理：把數據和業務結合起來做成數據產品；平台線提供基礎平台和通用的數據工具，業務線提供更加貼近業務的分析框架和數據應用。
『陸』 程序員從事大數據行業有何優勢
1.市場需求量大
常常查詢顯現，去年有很多大小互聯網公司都在布局大數據。而現在大數據方面的人才仍舊十分緊缺，比方大數據生態Spark需求的Scala工程師。基於java和Scala等技能密切的聯系，有些大數據公司會瞄準JAVA工程師，經過培養轉而成為大數據工程師。
2.就業方向廣泛
(1)大數據開發工程師
基礎大數據服務渠道，大中型的商業運用包括咱們常說的企業級運用(主要指雜亂的大企業的軟體系統)、各種類型的網站等。擔任建立大數據運用渠道以及開發剖析運用程序。
(2)大數據剖析師
擔任數據挖掘作業，運用Hive、Hbase等技能，專門對從事行業數據搜集、整理、剖析，並依據數據做出行業研究、評估和猜測的專業人員。以及經過運用新型數據可視化東西如Spotifre，Qlikview和Tableau，對數據進行數據可視化和數據呈現。
(3)Android工程師
Android是一種基於Linux的自由及開放源代碼的操作系統，其源代碼是Java。所以市場上見到的手機系統例如MIUI，阿里雲，樂蛙等，都是修正源代碼再發行的。Java做安卓不單單是指系統，還有APP對於更多的開發人員來說，他們更多的時刻是花在開發APP上面。
『柒』 求黑馬程序員大數據視頻教程，入門的就行！
條件不重要，重要的是要有一顆從編程小白變成軟體架構師的決心；零基礎沒關系，只要會用電腦，就可以來黑馬程序員學Python。課程系統全面，黑馬程序員的Python是國內最早開設的人工智 能課。
『捌』 Java和大數據有什麼關系
Java和大數據的關系：
Java是計算機的一門編程語言；可以用來做很多工作，大數據開發屬於其中一種；大數據屬於互聯網方向，就像現在建立在大數據基礎上的AI方向一樣，他兩不是一個同類，但是屬於包含和被包含的關系；
Java可以用來做大數據工作，大數據開發或者應用不必要用Java，可以Python，Scala，go語言等。
目前最火的大數據開發平台是Hadoop，而Hadoop則是採用Java語言編寫。一方面由於hadoop的歷史原因，Hadoop的項目誕生於一個Java高手；另一方面，也有Java跨平台方面的優勢；基於這兩個方面的原因，所以Hadoop採用了Java語言。但是也因為Hadoop使用了Java所以就出現了「Java大數據」。
Java是我們耳熟能詳的編程語言，大數據更是當今科技的明星技術。而Java大數據則是Java和大數據的結合產物，也可以說是Java程序員向大數據程序員的過渡階段。
『玖』 為什麼說程序員學大數據靠譜
1、大數據僅僅是一門交互量大的資料庫，本質上還是編程思維跟演算法的比拼。這種學語言就是學編程的態度很無語，數學物理學英語都是要專心鑽研的地方。不然，就停留在需要啥學啥的水平，永遠就是寫hello world的命。
2、大數據企業眾多，逐步形成產業化。從08年開始，大數據就成為互聯網信息領域的大熱門。由此而來，大數據企業像雨後春筍般層出不窮。純粹做大數據服務的公司，全國就有數百家之多。另外，更有成千上萬家企業是主要利用大數據來驅動業務發展的公司。
3、大數據人才需求量大，薪資相比其他行業遙遙領先。數萬家的企業都把大數據當做企業業務發展的制高點，都在不惜代價的搶灘大數據人才。就拿互聯網金融行業來說，不低於一萬家企業，平均每家企業都需要10人以上的數據人才，BAT就更不用說了，每家的數據人才都是以千計。據初步估計，2020年國內數據相關的各方面專業人才需求量達數百萬，缺口百萬級以上。在這樣的情勢之下，大數據人才的薪資往往都起點高，增長迅速，一個碩士畢業兩年熟悉某一類模型演算法的人員，月薪低於2萬基本上是招不到的。
4、大數據代表未來高科技發展方向，不管是智能社會、智能城市、智能社區、智能交通、智能製造、智能理財等等，都依賴於大數據基礎，這是多麼巨大的市場和發展機遇。所以，在現階段，無論你何時去決定投入，都有非常大的機會，至少未來十年，大數據一定不會衰落。
5、如果從我個人的角度上來說，如果您對大數據感興趣，那麼我覺得程序員適合學習大數據，首先我們有先天的優勢，那就是我們都是技術出身，對軟體和系統有天生的敏感度，另外就是程序員的邏輯思維都相對來說較強，那麼就對於數據的挖掘和數據的分析存在著很大的優勢。
6、程序思維的角度上來說，任何語言都是相通的，只是語法不同而已，那麼無論是哪個方向的程序員學習大數據必學語言java都比別人要快，只要語法和面向對象的思想轉變即可。所以這類基礎性的技術類應用，我們掌握起來就會快了很多。 同樣的道理，對於Spark、hadoop大數據開發技術，我們學習起來也非常的順手。這就是我看到的程序員優勢。
7、對於大數據的未來，會滲透到行業的各個角落，任何地方都脫離不開大數據的范疇。人工智慧、雲計算、雲醫療等，都是現在炙手可熱的行業標向，這些完全脫離不了大數據的支撐，由此我們就應該清晰的認識到大數據的重要性。