‘壹’ 程序员如何转型成为大数据工程师
主要是从两者所要求的能力上来分析。首先，编码能力越强的程序员，越有可能成为，优秀的大数据工程师。
其次，大数据工程师需要统计学、与应用数学相关的能力背景，数据挖掘与分析，是需要设计数据模型和算法的，应该说程序员，是有这个基础的，厉害的程序员，一般都不是科班出来的，通常是数学专业，因此提高算法设计能力，是程序员转型大数据工程师的关键因素。
第三，大数据工程师需要具备某一行业的业务知识。大数据的挖掘与分析，最终都要服务于市场，并对产品的销售与企业的发展，起到重大推动作用，那才是有价值的大数分析。
在美国，大数据工程师平均年薪，达 17.5 万美元(折合人民币大概 105 万左右)，在中国顶尖的互联网公司里，大数据工程师的薪酬，比同级别的其他职位高出 30% 以上。
DT 时代来得太突然了，国内发展势头很猛，而大数据相关的人才，却非常的有限，在未来若干年内，都会是供不应求的状况，指望大学培养出合格的大数据人才，有如天方夜谭，因此程序员们，你们的春天到了!
关于程序员如何转型成为大数据工程师，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
‘贰’ 现在IT行业中，大数据是什么啊有啥用
大数据分为开发岗和分析岗，开发就是软件工程师，俗称程序员，分析就是数据分析师
‘叁’ 什么是大数据，大数据为什么重要，如何应用大数据
毫无疑问，各行各业因为大幅爆发的数据而正变得蒸蒸日上。在这10年中，几乎所有行业都或多或少的受到这一巨变的影响。科技渗透到各个领域，并且已经成为每个处理单元的必要元素。谈到IT行业，具体来说，软件和自动化是最基本的术语，并且用于处理循环的每个阶段。
相较于稳定性而言，企业更关心的是敏捷性和创新性，通过大数据技术，可以帮助公司及时实现这一愿望。大数据分析不仅使企业能够跟随瞬息万变的潮流而不断更新，而且还具有预测未来发展趋势的能力，使企业占据有竞争力的优势。
让我们找到行业广泛采用大数据的原因：
1.大数据是企业核心竞争力，也是公司的软实力
大数据席卷了全球，并带来了惊人的利益，这一力量无需多说。大数据使IBM、亚马逊等全球顶尖公司受益，这些公司通过利用大数据开发一些前沿的技术，为客户提供高端服务。
“采用大数据，云计算和移动战略的企业发展状况超过没有采用这些技术的同行53%。”——《福布斯》
在戴尔开展的一项调查中显示，采用大数据、云计算以及移动战略的企业中，优势更加明显，也就是，这些企业中有53%采用大数据起步较晚或者尚未采用，在这一结果令人惊讶不已。
虽然大数据尚处于初级阶段，但通过在处理过程中，融合这一理念，将为企业赢得50%的利润。显然，在如今的商业中，大数据显现的惊人优势并不亚于石油或煤炭带来的利益。
2.掌握数据能力，开采“暗数据”
全球着名的咨询公司Gartner公司对黑暗数据的定义是“组织在正常业务活动过程中收集、处理和存储的信息资产，通常不能用于其他目的”。
然而，大数据系统的出现使得这些公司能够将尚未开拓的数据投入使用，并从中提取有意义的信息。过去没有被认可或认为毫无用处的数据突然成为公司的财富，这一点令人惊讶不已。通过大数据分析，这些公司可以加快流程，从而降低运营成本。
3.软件正在吞噬整个世界数据争夺战正在打响
我们目前处于数据驱动型经济中，如果无法分析当前或未来的趋势，任何组织都无法生存下去。抢夺数据已经成为决定下一步行动方案的关键。
客户逐渐成为所有组织的焦点，对于及时满足客户的需求这一任务非常迫切。只有在强大的软件支持下，业务战略才有可能会支撑和加速业务运营。这最终促成了强大的大数据技术的需求，可以以许多方式使组织受益。
4.决策指导更智能更快速更精准
在这个激烈的竞争时代，人人都想脱颖而出。但问题是如何实现这一期望?虽然公司与竞争对手持有相同的运营模式，但公司应当如何展现其独一无二?答案在于公司采用的策略。为了表现优于竞争对手，做出良好和智慧决策的能力在每一步中发挥关键作用。这些决定不仅应该是好的决定，而且应该尽可能做出又快又明智的决定，使公司能够在积极的主动出击。
将大数据分析纳入流程的做法揭示了非结构化数据，从而有助于管理者以系统的方式分析其决策，并在需要时采取替代方法。
5.以用户为中心用户行为数据是营销关键
现在客户有机会随时随地购物，在相关信息帮助下，对于公司需要做出比之前更敏捷的反应这一要求而言具有更大的挑战。但是公司将如何不断地实现这一点呢?答案是借助“大数据”。客户动向是不断变化的，因此营销人员的策略也应该做出相应调整。通过整合过去和实时数据来评估客户的品味和喜好，这样可以使公司采取更快捷的应对措施。
例如，亚马逊通过利用强大的大数据引擎的能力，从一个以产品为基础的公司发展成为囊括1.52亿客户在内的大型市场参与者。亚马逊旨在通过跟踪客户的购买趋势，并为营销人员提供他们即时需要的所有相关信息，从而来为客户服务。此外，亚马逊通过实时监控全球15亿种产品，成功满足了客户的需求。
6.通过利用数据仓库使数据资产变现
这些公司越来越大，因此不同的流程产生不同的数据。资料仓储中的许多重要信息仍然无法访问。然而，公司已经能够使用大数据分析这一武器来挖掘这座大山，让分析师和工程师深入研究，并提供新颖而又有意义的见解。
经过这番分析，有一件事值得肯定的是，这是一个高度数字化和技术驱动时代的开端，并伴随着强大的实时大数据分析能力。
‘肆’ 大数据有发展前景吗去好程序员怎么样
以下是国内大数据发展的情况：
1.据数联寻英发布《大数据人才报告》，目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。
2.据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。
3.根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。
由此引用的官方的权威数据来看，大数据在未来的前景一片大好。
‘伍’ 大数据都有哪些就业方向
大数据其实细分的岗位方向有很多，各行各业都会涉及到大数据，建议从多角度多维度来进行大数据方面行业细分方向的选择。
1、大数据开发工程师：开发，建设，测试和维护架构；负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。
2、数据分析师：收集，处理和执行统计数据分析；运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义，需要业务理解和工具应用能力。
3、数据挖掘工程师：数据建模、机器学习和算法实现；商业智能，用户体验分析，预测流失用户等；需要过硬的数学和统计学功底以外，对算法的代码实现也有很高的要求。
4、数据架构师：需求分析，平台选择，技术架构设计，应用设计和开发，测试和部署；高级算法设计与优化；数据相关系统设计与优化，需要平台级开发和架构设计能力。
5、数据库开发：设计，开发和实施基于客户需求的数据库系统，通过理想接口连接数据库和数据库工具，优化数据库系统的性能效率等。
6、数据库管理：数据库设计、数据迁移、数据库性能管理、数据安全管理，故障检修问题、数据备份、数据恢复等。
7、数据科学家：数据挖掘架构、模型标准、数据报告、数据分析方法；利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换。
8、数据产品经理：把数据和业务结合起来做成数据产品；平台线提供基础平台和通用的数据工具，业务线提供更加贴近业务的分析框架和数据应用。
‘陆’ 程序员从事大数据行业有何优势
1.市场需求量大
常常查询显现，去年有很多大小互联网公司都在布局大数据。而现在大数据方面的人才仍旧十分紧缺，比方大数据生态Spark需求的Scala工程师。基于java和Scala等技能密切的联系，有些大数据公司会瞄准JAVA工程师，经过培养转而成为大数据工程师。
2.就业方向广泛
(1)大数据开发工程师
基础大数据服务渠道，大中型的商业运用包括咱们常说的企业级运用(主要指杂乱的大企业的软件系统)、各种类型的网站等。担任建立大数据运用渠道以及开发剖析运用程序。
(2)大数据剖析师
担任数据挖掘作业，运用Hive、Hbase等技能，专门对从事行业数据搜集、整理、剖析，并依据数据做出行业研究、评估和猜测的专业人员。以及经过运用新型数据可视化东西如Spotifre，Qlikview和Tableau，对数据进行数据可视化和数据呈现。
(3)Android工程师
Android是一种基于Linux的自由及开放源代码的操作系统，其源代码是Java。所以市场上见到的手机系统例如MIUI，阿里云，乐蛙等，都是修正源代码再发行的。Java做安卓不单单是指系统，还有APP对于更多的开发人员来说，他们更多的时刻是花在开发APP上面。
‘柒’ 求黑马程序员大数据视频教程，入门的就行！
条件不重要，重要的是要有一颗从编程小白变成软件架构师的决心；零基础没关系，只要会用电脑，就可以来黑马程序员学Python。课程系统全面，黑马程序员的Python是国内最早开设的人工智 能课。
‘捌’ Java和大数据有什么关系
Java和大数据的关系：
Java是计算机的一门编程语言；可以用来做很多工作，大数据开发属于其中一种；大数据属于互联网方向，就像现在建立在大数据基础上的AI方向一样，他两不是一个同类，但是属于包含和被包含的关系；
Java可以用来做大数据工作，大数据开发或者应用不必要用Java，可以Python，Scala，go语言等。
目前最火的大数据开发平台是Hadoop，而Hadoop则是采用Java语言编写。一方面由于hadoop的历史原因，Hadoop的项目诞生于一个Java高手；另一方面，也有Java跨平台方面的优势；基于这两个方面的原因，所以Hadoop采用了Java语言。但是也因为Hadoop使用了Java所以就出现了“Java大数据”。
Java是我们耳熟能详的编程语言，大数据更是当今科技的明星技术。而Java大数据则是Java和大数据的结合产物，也可以说是Java程序员向大数据程序员的过渡阶段。
‘玖’ 为什么说程序员学大数据靠谱
1、大数据仅仅是一门交互量大的数据库，本质上还是编程思维跟算法的比拼。这种学语言就是学编程的态度很无语，数学物理学英语都是要专心钻研的地方。不然，就停留在需要啥学啥的水平，永远就是写hello world的命。
2、大数据企业众多，逐步形成产业化。从08年开始，大数据就成为互联网信息领域的大热门。由此而来，大数据企业像雨后春笋般层出不穷。纯粹做大数据服务的公司，全国就有数百家之多。另外，更有成千上万家企业是主要利用大数据来驱动业务发展的公司。
3、大数据人才需求量大，薪资相比其他行业遥遥领先。数万家的企业都把大数据当做企业业务发展的制高点，都在不惜代价的抢滩大数据人才。就拿互联网金融行业来说，不低于一万家企业，平均每家企业都需要10人以上的数据人才，BAT就更不用说了，每家的数据人才都是以千计。据初步估计，2020年国内数据相关的各方面专业人才需求量达数百万，缺口百万级以上。在这样的情势之下，大数据人才的薪资往往都起点高，增长迅速，一个硕士毕业两年熟悉某一类模型算法的人员，月薪低于2万基本上是招不到的。
4、大数据代表未来高科技发展方向，不管是智能社会、智能城市、智能社区、智能交通、智能制造、智能理财等等，都依赖于大数据基础，这是多么巨大的市场和发展机遇。所以，在现阶段，无论你何时去决定投入，都有非常大的机会，至少未来十年，大数据一定不会衰落。
5、如果从我个人的角度上来说，如果您对大数据感兴趣，那么我觉得程序员适合学习大数据，首先我们有先天的优势，那就是我们都是技术出身，对软件和系统有天生的敏感度，另外就是程序员的逻辑思维都相对来说较强，那么就对于数据的挖掘和数据的分析存在着很大的优势。
6、程序思维的角度上来说，任何语言都是相通的，只是语法不同而已，那么无论是哪个方向的程序员学习大数据必学语言java都比别人要快，只要语法和面向对象的思想转变即可。所以这类基础性的技术类应用，我们掌握起来就会快了很多。 同样的道理，对于Spark、hadoop大数据开发技术，我们学习起来也非常的顺手。这就是我看到的程序员优势。
7、对于大数据的未来，会渗透到行业的各个角落，任何地方都脱离不开大数据的范畴。人工智能、云计算、云医疗等，都是现在炙手可热的行业标向，这些完全脱离不了大数据的支撑，由此我们就应该清晰的认识到大数据的重要性。