我也已经25岁其实就有转行的打算了，想转数据分析大数据行业，我大学本科是和这个专业相关的，

读研期间多跟着导师做项目，有些导师手上有很多横向项目，是参与实践的良好途径，其实有人读研期间跟上班一样忙，不要让学校时光虚度。另外，你年龄不小了，可以在读书期间思考以后就业的问题，读书时成家政策也支持，当然有合适的结婚对象才行。

很多人都说软件开发程序员的路很广，可以从事的领域有很多，很多朋友不仅想如果有一天，我成为了一名软件开发程序员，然后想转行，那么会有出路吗同样是有的，软件开发程序员转行可以做什么呢今天就跟电脑培训>

开发程序员的工作大多是重复性劳动，容易产生疲惫感，薪资也许在工作2-5年内能达到一个峰值，但较难提升，导致很多程序员最终放弃写代码，转行做了其他。

随着大数据的爆发，中国IT业内环境也将面临新一轮的洗牌，不仅是企业，更是从业人员转型可遇而不可求的机遇。

中关村，被称为中国硅谷，此间程序员比比皆是。然而一眼望去，大多数一线程序员的年龄均在20至30岁左右，40、50岁的人在这个行业内颇为罕见。相较于国外五六十岁仍奋斗在一线岗位的老程序员，国内为什么会出现这种现象？

国内四五十岁的程序员去哪儿了？

造成这种现象的原因是多方面的。首先，程序员的工作大致可划分为两类：开发和研发，相对应的岗位则是开发工程师和研发工程师。开发工程师直接为产品贡献代码，以达成产品功能为主要目的，有比较多重复性工作。而研发工程师则更注重研究工作，任务目标一般没有前车之鉴，多数情况下要靠自身研究创新。

在国内，大多数大型互联网公司的程序员被称作研发工程师，但实际情况是国内几乎没有研发项目，只能称之为开发。开发程序员的工作大多是重复性劳动，容易产生疲惫感，薪资也许在工作2-5年内能达到一个峰值，但较难提升，导致很多程序员最终放弃写代码，转行做了其他。

此外，程序员多处于长时间加班、熬夜和超负荷的工作状态，而年纪大的程序员往往在体力上疏于年轻人。若想继续在IT行业内打拼的程序员便只能追求成为更高技术水平的架构师或转至管理层这两方面寻求职业生涯的突破。一旦转型失败，也只能黯然退出这个为之奉献青春的行业了。一个行业内没有老员工，这其实是病态的。雷军曾在自己的一篇文章中提到，96年时美国主力工程师以30、40岁为主，国内开发的主力是35岁以下的年轻人，近20年过去，情况仍然没有转变。

但是越来越多的IT从业者发现，大数据技术来临之后也许这个现象就能有所改变。

大数据时代，程序员的春天？

首先，大数据从事的是开源工作，更倾向于“研发”，能够重新激起程序员研发程序的热情，职业生涯有了新的追求，这意味着大数据会成为值得程序员长期奋斗不断突破的工作；

其次，由于大数据属新兴领域，专业人才比较缺乏，高端人才更是企业争抢的对象。薪资上升容易，职业发展潜力巨大。

完全可以，有生物博士毕业后，从事大数据云计算工作，有经济学的从事大数据分析挖掘工作，也有市场营销的从事大数据运营工作的。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。

java跟c都是语言。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

我也做过好多年Java，去年开始也接触了些大数据的架构。跟你情况类似。我的观点是你可以去动手搭建一下，玩玩，其实并不像你想象的那样高深莫测。都是些工具，我不太喜欢学如何用这些工具，只要能解决我要解决的问题，去用就是了。如果工具的实现感兴趣就去看看代码。工具本身怎么用就是个fact，只是知道和不知道的区别。不要觉得做Java就比别人低一等。你一样可以做的很出色。会用那些大数据工具也并不代表能力有多强

Java程序员转大数据工程师有很好的基础条件

对于Java程序员，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，另外很多基于大数据的应用框架也是Java的，所以在很多大数据项目里Java语言的确是可以派上用场的。所以，Java程序员转大数据工程师是具备很好的基础条件的。 当然，hadoop核心价值在于提供了分布式文件系统和分布式计算引擎，对于大部分公司而言，并不需要对这个引擎进行修改。这时候除了熟悉编程，你通常还需要学习数据处理和数据挖掘的一些知识。尤其是往数据挖掘工程师方向发展，则你需要掌握更多的工具和知识。

Java程序员转大数据职位的学习路线图：

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：数学

补充数学知识：高数、概率论和线代

第四步：项目实践

1)开源项目：tensorflow：Google的开源库，已经有40000多个star，非常惊人，支持移动设备;

2)参加数据竞赛：Kaggle和国内天池数据竞赛

3)通过企业实习获取项目经验

如果你仅仅是做大数据开发和运维，则可以跳过第二步和第三步，如果你是侧重于应用已有算法进行数据挖掘，那么第三步也可以先跳过。

总结：

Java工程师可以更容易理解hadoop的框架和生态，很多大数据saas级产品也是Java开发的，因此Java基础是转行大数据的一个很好的起点。但大数据是一个更为宽广的领域，具有跨界知识和能力的人才会更受企业青睐。随着人工智能时代的到来，大数据将迎来黄金发展的10年，如果你已经做好准备，那么就立即开始行动吧！

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