近几年，大数据这个词突然变得很火，不仅纳入阿里巴巴、谷歌等互联网公司的战略规划中，同时也在我国国务院和其他国家的政府报告中多次提及，大数据无疑成为当今互联网世界中的新宠儿。

而近期朋友圈疯转的“马云无人超市迎客，再不努力你将无工可打”，“看李彦宏如何谈AI”等新闻热点，无不展示着人工智能的快速发展，但在直木看来，人工智能之所以能取得突飞猛进的进展的背后，不能不说这些年来大数据长足发展的结果。

人工智能和大数据有什么关系呢？

如果我们把人工智能看成一个嗷嗷待哺拥有无限潜力的婴儿，某一领域专业的海量的深度的数据就是喂养这个天才的奶粉。奶粉的数量决定了婴儿是否能长大，而奶粉的质量则决定了婴儿后续的智力发育水平。

据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，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，越来越多人加入到大数据培训，都希望在大数据培训机构中学习最前沿的知识，找一份不错的工作。

本文从4个方向让大家充分了解大数据，望对同学们的大数据从业有帮助：

大数据就业前景

大数据就业方向

大数据就业薪资

大数据职业发展

一、大数据就业前景

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。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。

二、大数据就业方向

大数据领域三个大的技术方向，这些不同的技术方向，对应企业的哪些招聘岗位？

1. Hadoop大数据开发方向

市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点

对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师 等

2. 数据挖掘、数据分析&机器学习方向

学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。

对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等

3. 大数据运维&云计算方向

市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科

对应岗位：大数据运维工程师

精通任何方向之一者，均会 “ 前（钱）”途无量。

三个方向中，大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门月薪已经达到了 8K 以上，工作1年月薪可达到 1.2W 以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到 30万—50万，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径。

三、大数据就业薪资

1、基础人才-数据分析师

北京数据分析平均工资： 10630/月，取自 15526 份样本，较 2016 年，增长 9.4%。

2、大数据开发工程师

北京大数据开发平均工资：30230/月。

3、Hadoop开发工程师

北京hadoop平均工资： 20130/月，取自 1734 份样本。

4、数据挖掘工程师

北京数据挖掘平均工资：21740/月，取自 3449 份样本，较 2016 年，增长 20.3%；

5、算法工程师

北京算法工程师平均工资： 22640/月，取自 10176 份样本。

四、大数据职业发展

最后一个问题，到底哪些公司需求大数据人才？

事实上，大到世界500强，BAT这样的公司，小到创业公司，他们都需求数据人才。

目前，大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。、

大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。另一方面，大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的高级管理层。

马云说“我们已从IT时代进入了DT时代，未来我们的汽车、电灯泡、电视机、电冰箱等将全部装上操作系统，并进行数据集成，数据将会让机器更“聪明”。DT时代，数据将成为主要的能源，离开了数据，任何组织的创新都基本上是空壳。”

我们从大哥大，小灵通，到诺基亚塞班，到今天的人手一部智能手机，每天各大企业会收到多少数据，如何从这些数据里面分析础客户的需求，这都是企业所要做的事，总之，数据，是未来的一切。

企业通常在布局新产品的时候，会先对市场做一个调查，并且得到相关数据分析出来企业潜在客户喜欢哪些东西。为了帮助到这些企业更快整理这些数据，大数据APP闪亮登场。很多企业离不开大数据支持，因此不少企业都选择大数据APP开发，那么哪些行业适合大数据APP？接下来和塔尖网络专业人员一起来看看吧。

1、信息流

其实信息流属于大数据运用的一种，可以依据大数据智能为企业推荐出来，潜在客户有用信息，这样做企业就能够省去很多事情，将品牌广告精准投放给这些客户，依据客户搜索，给出正确答案。

2、物流行业

从事物流行业的人都知道，物流行业当中物流信息处理是特别重要，当你无法很好高效快捷掌握物流信息的时候，利用大数据安排是一个不错选择，物流行业人员可以更加高效的安排物流运输。例如分析出来哪个地区对于物流需求比较大，可以在这块区域多安排一些员工，每天之中哪个点的物流高峰期，根据这些数据，定制出来有序计划。利用大数据分析，可以帮助物流企业避免货件堆积、物流运行缓慢等情况发生。

3、旅游行业

旅游行业必须定期对用户数据进行分析，一些旅游行业之所以做的不温不火是因为他们没有及时对市场用户做分析，利用大数据可以清楚得知，每一个季节用户们喜欢去哪个地方旅游。得知了之后，旅游行业只需要根据用户爱好，定制好营销策略，让业绩一直稳定提升。

4、电商行业

电商行业是离不开大数据APP，这是因为国内现在电商平台很多，竞争十分激烈，每一个电商品台都需要对用户爱好进行分析，对自己出售产品做出改变，让用户们喜欢。并且利用大数据可以清楚了解道，用户们在哪个时间段会购物，比如可以了解道每一个企业工资发放时间，在这个时间段做好优惠活动，这一天产品销售自然是比较好。

大数据APP开发可以应用到的地方特别多，比如说金融行业、农业行业、医疗行业等等，这些行业都离不开大数据，如果说企业负责人也想要开发一个APP，那么最好是寻找一家正规APP开发公司，比如塔尖网络专业人员，因为只有这种开发公司，开发出来的APP才是有保障。

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作为程序员，都有一种相同的焦虑——即当一次又一次的新技术浪潮袭来，总会不由自主的拼命跟随，总是担心如果不紧跟新技术的潮流，将会被时代所抛弃。

近几年，技术浪潮一波接着一波，从物联网、云计算、大数据、VR/AR、人工智能、自动驾驶，再到如今的区块链，每一次技术浪潮来临，都受到资本和市场的极度热捧。而大量的程序员也加入了热门技术的创业大军中，这无疑加剧了身边朋友的焦虑。

其实类似这样的焦虑很正常，人无远虑必有近忧嘛，也是人之常情。古人有云：“居安思危，思则有备，有备无患，敢以此规。”

但人的精力毕竟有限，不可能跟随每一波技术热潮，到底该如何选择，想必大家心里也充满了疑问。

从长远考虑，肯定是那种淘汰慢，能够与经验积累成正比，容易形成知识壁垒，不容易被取代的技术最好了。但实际上，想找这种技术领域其实是蛮难的，这也是程序员普遍缺少安全感的原因，以 Java 语言开发为例，工作 5 年与工作 3 年的差距大不大呢？

但实际上，有一门技术领域就具备这样的潜力，这就是大数据技术。金山软件资深大数据架构师与大数据专家高扬就曾表示，对于项目管理以及更高级别的职场人而言，大数据能够助其更多的思维层面和辩证看待数据的逻辑，并且在普及性学习工作中，能够了解哪些技术能做什么，优势有哪些。这样的知识对于一个管理者对当前技术形式作出判断，估算难度和成本，以及对开阔创新中的想象力都是大有裨益的，有着重要的积累意义。

同时，根据相关调查数据显示，大数据人才就业薪资普遍较高。以北京为例，大数据开发月平均薪资 30230、数据分析师月平均薪资 11130、Hadoop 工程师月平均薪资 20130、数据挖掘月平均薪资 21740、算法工程师月平均薪资 22640，是不是非常诱人？

此外，数据还显示，在工龄三年以下的人群中，大数据工程师、AI 工程师、全部工程师的平均年薪分别为 29.22 万元、29.98 万元、23.73 万元；在工龄 8-10 年的人群中，三者的平均年薪分别达到了 44.23 万元、45.71 万元、39.91 万元。可见，在大数据领域，随着工作年限的增长，薪资增幅较大。

大数据之所以被寄予厚望，是因为数据已经逐渐成为企业的核心竞争力，通过分析、挖掘数据的价值，企业可提前获知客户需求，预测其消费习惯和趋势。让管理者的一切决断都有据可依，不再盲目，降低企业风险。

近两年，数字化转型浪潮席卷各行各业，越来越多的传统行业开始认识到数据的价值。Informatica 前主席兼首席执行官苏哈比·阿巴斯曾坦言，信息时代唯一最有价值的资产就是数据，想要更好地了解客户、提高企业运营效率及业务灵活度都离不开数据的支撑。

据第三方机构预测，到 2020 年，每一位互联网用户每日就能产生 1.5GB 的流量，一家智能工厂每天将产生 1PB 的数据，而云视频服务提供商每日则将产生高达 750PB 的视频数据。

可见，未来数据规模将达到前所未有的数量级，企业对于数据的管理需求也将极大的提升，对于大数据人才更是如此。

在去年（2017），CSDN 做了一次开发者大调查，调查结果显示，企业构建大数据平台面临的主要问题是人才的缺失。当然，大数据应用规划与技术选型也是困扰企业的现实问题。

但初期接触大数据的朋友，往往比较迷茫，大数据包含的技术繁多，常见的框架非常多，如 Hadoop、Spark、Storm、Scikit-learn、Mahout、TensorFlow 等等，究竟应该从哪里学起，对自身的职业生涯更有帮助呢？

对此，笔者还真不敢乱说，毕竟专业的事情必须交给专业的技术大牛来解答更稳妥。

而由 CSDN 学院精心打造的《大数据就业训练营》由楚门智能数据学院创始人钱老师亲自带队，为想进入大数据行业的程序员们倾情献上，大数据就业特训课程，将可以帮助想学习大数据技术的学生攀升事业的高峰。

课程简介

该课程首推业界最先进技术标准，引领行业技术更新：Hadoop3.0、Hive2.0、HBase1.0、Storm1.0、Spark2.2 等。完整项目贯穿整个教学体系，提供独家大数据云实验室环境，通过实验室感受 TB 级数据分析效果。并有持续 ETL 流程，定时 ETL 流程，多业务并行计算，业务协同管理等场景，做到真实演练。让学员更加深刻体会大数据的独特魅力。

你可以学到

有人说JAVA的启动速度和C++相比来说有些慢，不可否认Java的启动速度确实比较慢，但是系统运行稳定后，JIT编译器能够极大地提高Java的运行速度。使用专业定制的商业级jdk后，Java的运行速度已经不是问题，比如ali-jdk。

况且对于互联网公司来说，可以通过虚拟化技术大规模增加机器或使用云计算，性能不够机器来凑。现在已经有了混部技术，连机器资源都可以共享了。总的来说，Java的运行效率真的不是瓶颈。

另一方面，Java的生态已经非常成熟，通用的框架、人数众多的程序员、各大公司的商业级应用，都是Java的筹码。Java最成功的就是虚拟机技术，现在又诞生了kotlin等基于jvm的语言，可以说Java的地位短时间内是无法被撼动的。

Java是在c++之后诞生的。解决了很多c++存在的问题，比如指针带来的安全性问题。做了很多优化，比如去除结构化编程是完全的面向对象，增加垃圾回收机制避免了内存泄露。如果不是需要操作底层，比如修改内存数据、操作硬件，而是做纯上层应用，c++不如Java。

不同的编程语言自有其各自的优缺点，哪种语言好并不是绝对的，这要看市场的占有率和其自身的特性，对于大数据开发来说，JAVA会优于C++。

前言

有一个大数据项目，你知道问题领域(problem domain)，也知道使用什么基础设施，甚至可能已决定使用哪种框架来处理所有这些数据，但是有一个决定迟迟未能做出：我该选择哪种语言?(或者可能更有针对性的问题是，我该迫使我的所有开发人员和数据科学家非要用哪种语言?)这个问题不会推迟太久，迟早要定夺。

分享之前我还是要推荐下我自己创建的大数据学习交流Qun531629188无论是大牛还是想转行想学习的大学生小编我都挺欢迎，今天的已经资讯上传到群文件，不定期分享干货，包括我自己整理的一份最新的适合2018年学习的大数据教程，欢迎初学和进阶中的小伙伴。

当然，没有什么阻止得了你使用其他机制(比如XSLT转换)来处理大数据工作。但通常来说，如今大数据方面有三种语言可以选择：R、Python和Scala，外加一直以来屹立于企业界的Java。那么，你该选择哪种语言?为何要选择它，或者说何时选择它?

下面简要介绍了每种语言，帮助你做出合理的决定。

R

R经常被称为是“统计人员为统计人员开发的一种语言”。如果你需要深奥的统计模型用于计算，可能会在CRAN上找到它――你知道，CRAN叫综合R档案网络(Comprehensive R Archive Network)并非无缘无故。说到用于分析和标绘，没有什么比得过ggplot2。而如果你想利用比你机器提供的功能还强大的功能，那可以使用SparkR绑定，在R上运行Spark。

然而，如果你不是数据科学家，之前也没有用过Matlab、SAS或OCTAVE，可能需要一番调整，才能使用R来高效地处理。虽然R很适合分析数据，但是就一般用途而言不太擅长。你可以用R构建模型，但是你需要考虑将模型转换成Scala或Python，才能用于生产环境，你不太可能使用这种语言编写一种集群控制系统(运气好的话，你可以对它进行调试)。

Python

如果你的数据科学家不使用R，他们可能就会彻底了解Python。十多年来，Python在学术界当中一直很流行，尤其是在自然语言处理(NLP)等领域。因而，如果你有一个需要NLP处理的项目，就会面临数量多得让人眼花缭乱的选择，包括经典的NTLK、使用GenSim的主题建模，或者超快、准确的spaCy。同样，说到神经网络，Python同样游刃有余，有Theano和Tensorflow;随后还有面向机器学习的scikit-learn，以及面向数据分析的NumPy和Pandas。

还有Juypter/iPython――这种基于Web的笔记本服务器框架让你可以使用一种可共享的日志格式，将代码、图形以及几乎任何对象混合起来。这一直是Python的杀手级功能之一，不过这年头，这个概念证明大有用途，以至于出现在了奉行读取-读取-输出-循环(REPL)概念的几乎所有语言上，包括Scala和R。

Python往往在大数据处理框架中得到支持，但与此同时，它往往又不是“一等公民”。比如说，Spark中的新功能几乎总是出现在Scala/Java绑定的首位，可能需要用PySpark编写面向那些更新版的几个次要版本(对Spark Streaming/MLLib方面的开发工具而言尤为如此)。

与R相反，Python是一种传统的面向对象语言，所以大多数开发人员用起来会相当得心应手，而初次接触R或Scala会让人心生畏惧。一个小问题就是你的代码中需要留出正确的空白处。这将人员分成两大阵营，一派觉得“这非常有助于确保可读性”，另一派则认为，2016年，我们应该不需要就因为一行代码有个字符不在适当的位置，就要迫使解释器让程序运行起来。

Scala

现在说说Scala：在本文介绍的四种语言中，Scala是最轻松的语言，因为大家都欣赏其类型系统。Scala在JVM上运行，基本上成功地结合了函数范式和面向对象范式，目前它在金融界和需要处理海量数据的公司企业中取得了巨大进展，常常采用一种大规模分布式方式来处理(比如Twitter和LinkedIn)。它还是驱动Spark和Kafka的一种语言。

由于Scala在JVM里面运行，它可以立即随意访问Java生态系统，不过它也有一系列广泛的“原生”库，用于处理大规模数据(尤其是Twitter的Algebird和Summingbird)。它还包括一个使用非常方便的REPL，用于交互式开发和分析，就像使用Python和R那样。

我个人非常喜欢Scala，因为它包括许多实用的编程功能，比如模式匹配，而且被认为比标准的Java简洁得多。然而，用Scala来开发不止一种方法，这种语言将此作为一项特色来宣传。这是好事!不过考虑到它拥有图灵完备(Turing-complete)的类型系统和各种弯弯曲曲的运算符(“/:”代表foldLeft，“:”代表foldRight)，很容易打开Scala文件，以为你看到的是某段讨厌的Perl代码。这就需要在编写Scala时遵循一套好的实践和准则(Databricks的就很合理)。

另一个缺点是，Scala编译器运行起来有点慢，以至于让人想起以前“编译!”的日子。不过，它有REPL、支持大数据，还有采用Jupyter和Zeppelin这一形式的基于Web的笔记本框架，所以我觉得它的许多小问题还是情有可原。

Java

最终，总是少不了Java――这种语言没人爱，被遗弃，归一家只有通过起诉谷歌才有钱可赚时才似乎关心它的公司(注：Oracle)所有，完全不时髦。只有企业界的无人机才使用Java!不过，Java可能很适合你的大数据项目。想一想Hadoop MapReduce，它用Java编写。HDFS呢?也用Java来编写。连Storm、Kafka和Spark都可以在JVM上运行(使用Clojure和Scala)，这意味着Java是这些项目中的“一等公民”。另外还有像Google Cloud Dataflow(现在是Apache Beam)这些新技术，直到最近它们还只支持Java。

Java也许不是摇滚明星般备受喜爱的首选语言。但是由于研发人员在竭力理清Node.js应用程序中的一套回调，使用Java让你可以访问一个庞大的生态系统(包括分析器、调试器、监控工具以及确保企业安全和互操作性的库)，以及除此之外的更多内容，大多数内容在过去二十年已久经考验(很遗憾，Java今年迎来21岁，我们都老矣)。

炮轰Java的一个主要理由是，非常繁琐冗长，而且缺少交互式开发所需的REPL(R、Python和Scala都有)。我见过10行基于Scala的Spark代码迅速变成用Java编写的变态的200行代码，还有庞大的类型语句，它们占据了屏幕的大部分空间。然而，Java 8中新的Lambda支持功能对于改善这种情况大有帮助。Java从来不会像Scala那么紧凑，但是Java 8确确实实使得用Java进行开发不那么痛苦。

至于REPL?好吧，目前还没有。明年推出的Java 9会包括JShell，有望满足你的所有REPL要求。

哪种语言胜出?

你该使用哪种语言用于大数据项目?恐怕这还得“视情况而定”。如果你对晦涩的统计运算进行繁重的数据分析工作，那么你不青睐R才怪。如果你跨GPU进行NLP或密集的神经网络处理，那么Python是很好的选择。如果想要一种加固的、面向生产环境的数据流解决方案，又拥有所有重要的操作工具，Java或Scala绝对是出色的选择。

当然，不一定非此即彼。比如说，如果使用Spark，你可以借助静态数据，使用R或Python来训练模型和机器学习管道(pipeline)，然后对该管道进行序列化处理，倒出到存储系统，那里它可以供你的生产Scala Spark Streaming应用程序使用。虽然你不应该过分迷恋某一种语言(不然你的团队很快会产生语言疲劳)，使用一套发挥各自所长的异构语言也许会给大数据项目带来成效。

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小编之前不是从事大数据技术开发，甚至从没有从事过IT相关技术。

后来冒然的进入了IT行业，还从开始就直接学习了大数据技术。小编现在想想都有点后怕啊。

用九哥现在领导（资深大数据架构师，曾在阿里巴巴服役近10年）的一句话说就是：大数据入行容易，进阶难！

为什么这么说呢？

因为，大数据处理数据的相关技术以及框架，相对于一些开发语言比较独立。重点在于大数据量的数据的处理分析能力和挖掘能力，而非编程的能力。所以，编程能力被无限弱化。

但并不是说，编程能力不重要。

如果你有Java开发经验或者python开发经验，那么你转行大数据会十分轻松。

虽然大数据生态圈里面的一些框架很好的封装了绝大部分的的函数和方法，但是一些业务逻辑比较复杂的方法还是需要进行代码手写的，这就比较考验个人的代码编程能力了。

前面为什么说大数据入行容易，进阶难呢？

容易就在于就代码能力要求不是十分严格，但是后期如果处理机器学期、人工智能等对个人能力要求就很高了，尤其是在算法上。

由于近两年政府的提倡和各大互联网公司不遗余力的宣传，大数据技术人才在国内现在炙手可热，薪水也水涨船高。初级人才往往在8-15K、中级人才往往在15-25K、高级往往25-50K、CDO工资不详。

高额的薪水吸引了很多人想要转行大数据行业。

那么，如果你是计算机、数学、统计等专业，又有一定的代码编程能力，小编觉得你还是可以尝试一下的哦。

前言

大数据时代，中国IT环境也将面临重新洗牌，不仅仅是企业，更是程序员们转型可遇而不可求的机遇。国内大多数大型互联网公司的程序员被称作研发工程师，但实际上国内几乎没有研发项目，只能叫做开发。开发程序员的工作大多是重复性劳动，容易产生疲惫感，薪资在工作2-5年内就达到了一个峰值，再要提升就比较困难，这样就导致了很多程序员最终转行做了其他行业。

首先JAVA的精密，强大，拥有其它语言不可替代的性能和可维护性，早已经是成为最受欢迎的编程语言之一，很多人想进入IT行业，首选的第一门语言就是JAVA。但是，在未来10年肯定是大数据的天下，人工智能的爆发，将会有大量企业会进入大数据领域，而从JAVA程序员转JAVA大数据就会有天然的优势，因为目前大数据的架构基本都是用JAVA语言完成，未来10年，JAVA大数据的需求量会越来越大。

我们都知道Java语言在编程中的地位不言而喻，近年来，我们都知道很多学java的朋友，在java的基础上开始学习以hadoop为首的大数据方向的语言，本文我就来分析一下为什么越来越多的java工程师开始转向hadoop？

Hadoop是Apache软件基金会的顶级开源项目，是由原雅虎公司Doug Cutting根据Google发布的学术论文而创建的开源项目。Doug Cutting被称为Hadoop之父，他打造了目前在云计算和大数据领域里如日中天的Hadoop。

Hadoop的发音是[hdu:p]，Hadoop 这个名字不是一个缩写，而是一个虚构的名字。Doug Cutting解释Hadoop的得名：“这个名字是我孩子给一个棕黄色的大象玩具命名的。我的命名标准就是简短、容易发音和拼写，没有太多的意义，并且不会被用于别处，小孩子恰恰是这方面的高手”。

Apache Hadoop官方定义是：Hadoop项目是一套可靠的，可扩展的，支持分布式计算的开源软件。

下面我们来分析一下大数据在未来的优势：

市场需求量大

经常调查显示，去年有很多大小互联网公司都在布局大数据。而目前大数据方面的人才依旧十分紧缺，比如大数据生态Spark需要的Scala工程师。基于Java和Scala等技术密切的关系，有些大数据公司会瞄准JAVA工程师，通过培养转而成为大数据工程师。

如果你先一步在学习JAVA的基础上再学习一些大数据的知识，那么将来你在公司的竞争力会明显大于一般的JAVA工程师，甚至可能提前一步进军大数据行列。

就业方向广泛

JAVA大数据的人才以后可以进行的工作有很多种，下面举几个例子：

（1）大数据开发工程师

基础大数据服务平台，大中型的商业应用包括我们常说的企业级应用(主要指复杂的大企业的软件系统)、各种类型的网站等。负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序。

（2）大数据分析师

负责数据挖掘工作，运用Hive、Hbase等技术，专门对从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。以及通过使用新型数据可视化工具如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，都是修改源代码再发行的。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，他们更多的时间是花在开发APP上面。

还有很多其它职位比如大数据挖掘等就不一一说明了。

行业起薪高

下面我们用一张图让大家了解一下大数据工程师和java工程师的平均薪资

通过这篇文章我相信大家对JAVA大数据行业都有一点了解，在这个大家都呼吁的大数据时代，转型做JAVA大数据是一个非常好的选择，我相信即使几年以后大数据依旧是一个很好的领域。

1、基础人才-数据分析师

北京数据分析师平均工资： 10630/月，取自 15526 份样本，较 2016 年，增长 9.4%。

北京大数据开发工程师平均工资：30230/月。

3、Hadoop开发工程师

北京hadoop开发工程师平均工资： 20130/月，取自 1734 份样本。

4、数据挖掘工程师

北京数据挖掘平均工资：21740/月，取自 3449 份样本，较 2016 年，增长 20.3%；

5、算法工程师

北京算法工程师平均工资： 22640/月，取自 10176 份样本。

有很多学习大数据的朋友，在初期学习时，通常会对如何学习而感到迷茫。我经常收到零基础的朋友关于如何入门、如何规划学习大数据、大数据的学习流程是什么的一些问题。今天我就粗浅的总结几点学习大数据方法和入门学习路线。

一、兴趣建立

兴趣是可以让一个人持续关注一个事物的核心动力,那么兴趣的培养就非常重要了。如果你把写程序单纯作为赚钱手段，久而久之疲劳感会越来越强，会给今后的工作和生活带来很大的压力。

那么如何建立起对大数据的兴趣呢？

相信大家都有自己的兴趣爱好，而大数据的应用恰恰非常广泛，总能找到与你兴趣点符合的应用。比如：人工智能！我个人就非常喜欢各类高科技产品，当初进入大数据这个行业，也是因为我的这个个人爱好。

所以找到自己的兴趣点，去发掘大数据在其中起到的神奇作用，这是最简单的兴趣共鸣。当一个人通过自己的努力获得的成就感就是最大的兴趣，在空闲的时候也可以到一些大数据论坛转转，你会发现一群程序员在一起除了技术交流外，还有属于程序员的幽默和八卦。久而久之你的大数据兴趣就培养起来了。

二、脚踏实地、切忌浮躁

俗话说：一口吃不成胖子，但现在的社会中人人都想一口吃成胖子。浮躁成为了当代人的一个符号，尤其是1，2线城市中承受着快节奏、大压力的人们，还有我们这些对大数据行业充满希望的学生。面对诱惑、非言和机会，不论是企业、客户、政府、学校、还是培训机构都笼罩在浮躁之气当中。但我们要做好自己不受他人影响，不忘初心做好自己，才弥足珍贵。

作为学生，不忘初心就是脚踏实地的好好学习。熟练掌握大数据技术才是你学习阶段最该关系的事。不要每天活在幻想中，幻想毕业后的高薪工作、幻想自己变成技术大牛，这一切都是建立在你的大数据技术掌握的程度。

三、行动非心动

很多想学习或转行大数据的朋友，从2017年大数据开始火爆的时刻开始观望直到现在还未能决定。然而那些和你一起关注大数据并行动学习大数据的学员，已经拿着15-20K的高薪在生活和工作了。心动不如行动，大数据的路上人越来越多。等，只会失去这个时代少有的机会。不论做什么事，如果你能在今后的生活和工作中做到行动而非心动，成功只是时间问题。

四、学操结合，项目跟进

大数据是一项未来社会和企业都无法避开的技术，几乎全行业都需要大数据技术的支持，包括传统企业及人工智能等新兴行业。大数据到底学什么？是我在知乎上收到的最多的问题。其实大数据的方向有很多，而当前企业对大数据人才的需求主要集中在大数据开发。说到开发相信大家第一时间想到的就是编程。

正常来讲学习大数据之前都要做到以下几点

1.学习基础的编程语言(java,python)

2.掌握入门编程基础（linux操作，数据库操作、git操作）

3.学习大数据里面的各种框架（hadoop、hive、hbase、spark）

这是正常学习大数据必须要做到的三个步骤，如果有了java基础再去学习基本上已经成功了一半，起码不用为了基础语言的学习而恼火了。

真正的大数据的学习不能仅仅停留在理论的层面上，比如现在经常用到的spark框架目前支持两种语言的开发java或者Scala，现在python语言也能支持了。大数据的方向的切入是全方位的基础语言的学习只是很小的一个方面，编程落实到最后到编程思想，有了指导思想学习起来就能方便很多。大数据学习群142+973+723

大数据在使用过程中因为涉及很多框架的部署，而且大部分的部署都在linux环境下，所以掌握linux基本的命令是必须具备的，linux虽然在桌面系统上应用范围不是很广泛，但在服务器端还是收到很大的推崇，命令的学习相对而言还是比较简单。

大数据主流的框架hadoop了，里面涉及到的框架又是非常的庞大，以致于很多人觉得学习大数据就是学习hadoop了，毕竟属于主流体系，但很多公司的做法是几个框架混合起来使用，达到最高的效果。

有了java基础切入会感觉好很多，毕竟掌握了一门编程语言，计算机语言的感觉有了，切换场景学习而已，没有什么本质的区别。有了java基础自己找些框架资料，动手做点实际的小项目，就可以了，有些东西没有想象的那么难，就看付出多少功夫了。

现在大数据时代真在渐渐进入大众视野，如果现在你是一名IT工作者，如果你对大数据有着浓厚兴趣，想在将来的大数据时代更好的适应与发展。

人工智能与大数据，越来越受瞩目，那在开发过程中，我们需要注意些什么？

一、你的数据未必可靠

在我们实际应用中，并不能确保我们的数据是完全可靠的。通常，都会出现各种各样的原因会来导致数据不可靠的因素：

1、用于开发的数据，会与实际情况下的数据分布有所差异。

2、你的数据集中会存在很多缺失的数据。事实上，除非是人为构造的数据集合，否则很难避免缺失数据问题的发生，如何处理数据缺失的问题是很有技巧的事情。实践中我们要么是干脆丢弃一部分残缺的数据，要么就是想办法计算一些数值去填补这些缺失值。无论哪种方法都可能导致应用结果的不稳定。

3、数据随时在变，数据库的表结构可能会变，数据定义也是可能会改变的。

4、你的数据或许没有被归一化。假设你可能在观察一组用户的体重，为了能够获得有效的结论，首先需要对每个体重的衡量单位进行归一化，是英镑还是公斤，不能混淆着用

5、你的数据可能并不适用于相应的算法。数据存在着各种各样的形式和规范，或者叫数据类型（data types），有些是数值化的数据，有些则不是。有些数据集合能被有序排列，有些则做不到。有些是离散化的数据（例如房间里的人数），另一些则是连续化的（例如气温或者气压等数据）

二、计算难以瞬间完成

完成任一人工解决方案的计算，都是需要一定的时间，也就是说方案的响应速度，对商业应用的成功起到了十分关键的作用。所以，不要天真的以为任何算法在所有数据集上都可以在规定时间内完成。

以搜索引擎为例，用户对结果返回的时长是有忍耐的限度的。如果用户等待的时间超过10秒，50%的用户会流失，如果等待时间超过1分钟，90%以上的用户会流失。在开发智能应用系统时，不能为了达到更好的算法精度而忽略系统运算和等待的时间，否则会导致整个产品的失败。

三、 数据的规模非常重要

当我们考虑智能应用时，数据规模是很重要的因素。数据规模的影响可以分为两点来考察：第一点是规模会影响应用系统的响应速度；第二点是在很大的数据集上的挖掘出有价值结果的能力会受到考验。

其次，使用更多的数据来训练的简单算法，比受制于维度诅咒（Dimension Curse）的复杂算法往往有好得多的效果。类似Google这样拥有海量数据的大型企业，优秀的应用效果不仅来自于精妙复杂的算法，也来自于其对海量训练数据的大规模分析挖掘。（达观数据 陈运文）

四、 不同的算法具有不同的扩展能力

我们不能假设智能应用系统都可以通过简单增加服务器的方法来扩展性能。有些算法是有扩展性的，而另一些则不行。

例如如果我们要从数亿的文章标题里，找出标题相似的各个组的文章，注意并不是所有的聚类算法此时都能并行化运行的，你应该在设计系统的同时就考虑可扩展性。有些情况下你需要将数据切分成较小的集合，并能够让智能算法在各个集合上并行运行。设计系统时所选择的算法，往往需要有并行化的版本，而在一开始就需要将其纳入考虑，因为通常围绕着算法还会有很多相关联的商业逻辑和体系结构需要一并考虑。

五、并不存在万能的方法

你可能听说过一句谚语“当你有了把榔头的时候，看什么东西都像钉子”，这里想表达的意思是：并不存在能够解决所有智能应用问题的万能算法。

智能应用软件和其他所有软件类似——具有其特定的应用领域和局限性。当面对新的应用领域时，一定要充分的验证原有方法的可行性，而且你最好能尝试用全新的视角来考察问题，因为不同的算法在解决特定的问题时才会更有效和得当（达观数据 陈运文）。

六、数据并不是万能的

就说机器学习，它也是需要从训练开始的，然后再逐步延伸到未知数据中。

例如若你已经对数据的分布规律有所了解，那么通过图模型来表达这些先验的知识会非常有效。除了数据以外，你还需要仔细的考虑，该领域有哪些先验知识可以应用，这对开发一个更有效的分类器会很有帮助。数据和行业经验结合往往能事半功倍。

七、模型训练的时间差异很大

在特定应用中，可能某些参数的微小变化就会让模型的训练时间出现很大的差异。例如在深度神经网络训练时就会有各种各样的参数调节的情况发生。

人们往往会直观地觉得调整参数时，训练时间是基本稳定不变的。例如假设有个系统是计算地球平面上任意两点之间的距离的，那么任意给出两个点的坐标时，计算时间差不多都是相同的。但在另一些系统里却并非如此，有时细微的调整会带来很明显的时间差异，有时差异甚至可以大到数小时，而不是数秒。

八、泛化能力是目标

机器学习实践中最普遍存在的一个误区是陷入处理细节中而忘了最初的目标——通过调查来获得处理问题的普适的方法。

测试阶段是验证某个方法是否具备泛化能力（generalization ability）的关键环节（通过交叉验证、外部数据验证等方法），但是寻找合适的验证数据集不容易。如果在一个只有几百个样本的集合上去训练有数百万维特征的模型，试图想获得优秀的精度是很荒唐的。

九、人类的直觉未必准确

在特征空间膨胀的时候，输入信息间形成的组合关系会快速增加，这让人很难像对中等数据集合那样能够对其中一部分数据进行抽样观察。更麻烦的是，特征数量增加时人类对数据的直觉会迅速降低。

例如在高维空间里，多元高斯分布并不是沿着均值分布，而是像一个扇贝形状围绕在均值附近，这和人们的主观感受完全不同。在低维空间中建立一个分类器并不难，但是当维度增加时，人类就很难直观的理解了。

十、要考虑融入更多新特征

你很可能听说过谚语“进来的是垃圾，出去的也是垃圾”（garbage in, garbage out），在建立机器学习应用中这一点尤其重要。为了避免挖掘的效果失控，关键是要充分掌握问题所在的领域，通过调查数据来生成各种各样的特征，这样的做法会对提升分类的准确率和泛化能力有很大的帮助。仅靠把数据扔进分类器就想获得优秀结果的幻想是不可能实现的。

十一、要学习各种不同的模型

模型的组合（Ensemble）技术正变得越来越流行了，因为组合方法，仅需要付出少许偏见（bias）的代价，就能大大的减少算法的不确定性。在著名的Netflix算法竞赛中，冠军队以及成绩优异队伍们全都使用了组合模型方法，把超过100个模型合并在一起（在模型上叠加高层的模型形成组合）以提升效果。在人工智能用于实际应用时，从业者普遍都认为，未来的算法一定时会通过模型组合的方法来获得更好精度，但是这也会抬高非专业人员理解系统机制的门槛。

十二、相关关系不等同于因果关系

这一点值得反复强调，我们可以通过一句调侃的话来解释：“地球变暖、地震、龙卷风，以及其他自然灾害，都和18世纪以来全球海盗数量的减少有直接关系”。这两个变量的变化有相关性，但是并不能说存在因果关系，因为往往存在第三类（甚至第4、5类）未被观察到的变量在起作用。相关关系应该看作是潜在的因果关系的一定程度的体现，但需要进一步研究。