程序员转行做大数据有什么优势

程序和大数据是两个东西联系不是很多，如果一个程序员想要转行做大数据的话，困难挺多的，但也不是不可以。

其中主要的困难包括这几天跟大家分享一下。

需要学习的东西特别的多，大数据是包括多个方面的，比如说收集，储存，治理，组织，管理等等。而一个程序员只弄了一两个部分而已。很多东西你都是需要从零学起，当然你有基础，学习也比较快。

刚刚接触一个新的行业，圈子里面的人不一样，所以自己以前的圈子里的人已经不能用了，需要重新树立一个圈子，那能保证你以后做大数据的时候，有足够的人脉。

当前正处在大数据技术落地应用的初期，大数据作为产业互联网的重要技术方案必将在传统行业领域有广阔的发展空间，所以大数据行业的整体发展前景还是非常值得期待的。

Java是大数据平台开发、大数据应用开发和大数据分析领域经常采用的编程语言之一，由于Hadoop平台自身就是采用Java开发的，所以在Hadoop生态体系下，采用Java是一个比较普遍的现象，而且由于Java语言自身的生态比较健全，所以采用Java也会降低项目失败的风险。目前不少从事大数据开发的技术人员都是从Java程序员转到大数据领域的，这也是为什么Java在大数据开发领域比较流行的一个原因。

1、技术日渐成熟，应用空间得以拓展

大数据技术，最早于1980年被首次提及，却在近几年才获得突飞猛进的发展。相较于几十年前神经网络算法捉襟见肘的计算能力，如今处理器对大规模数据的高速处理能力无疑发挥了关键性的作用。借助于处理器的高性能，使我们短时间内完成PB 级数据的机器学习和模型训练成为可能，由此为高度依赖深度学习的图像、语音识别产品的快速迭代奠定基础，大数据应用空间得以拓展，也由此催生了提供相关产品与服务的技术公司。

2、重视数据资产，数据挖掘已成必然

现代信息技术使每日产生的数据量呈指数级增长，企业发展再也无法回避对数据价值的挖掘与利用。电商平台利用画像做个性化推荐，互联网金融公司利用高危识别技术管控金融风险，滴滴出行利用交易数据通过实时定价优化利润……这些都是对大数据价值的发掘和利用。随着数据资产意识的加强，数据挖掘也将获得越来越多结合具体行业场景的重视。

3、技术催生业务新模式，蕴含创业新契机

大数据产业链，催生出针对不同版块提供产品和服务的业务组合新模式，无论是利用推荐算法做内容服务的今日头条，还是基于数据整合提供监测服务的 TalkingData，或者是提供底层架构支持的阿里云，无不是发觉了大数据产业链条所蕴含的创业先机。

大数据创业，时至今日热度不减，虽难出BAT那样巨头独大的局面，其提供的相对公平的竞争机会，依然在吸引着新的创业公司加入。

4、市场供不应求，岗位挑战空间大

翻看大数据相关招聘岗位，一方面是供不应求的招聘局面，另一方面是腾讯、华为等大牌互联网公司开出的诱惑薪资，都让普通岗位的程序员跃跃欲试。

再加上这些岗位相比于传统的软件工程，有更高的挑战空间和更大的难度，自然引得更多人才进入到这个领域。

大数据相关岗位有哪些？

1 偏技术的“算法工程师”

利用算法手段，构建机器学习模型，解决诸如“人脸识别”、“支付风险管控”等高难度问题。它往往既需要工程师在具体问题上有足够的专注力，也需要对相关的算法有足够深度的了解。

2 偏业务的“数据挖掘工程师”

结合计算机知识，重点攻克复杂业务的算法化和模型化难题。与算法工程师的要求不同，它往往不需要工程师在算法上探索得足够深入，却对知识的广度和技能的交叉度有较高的要求，还需要工程师具备相当和快速的业务理解能力。当然了，对数据的高敏感性也必不可少。

技术 Leader 最想要什么样的人？

1、最好，你是个独当一面的全才

基础条件：扎实的计算机基础、逻辑能力、英文等素质

保障条件：聪明、学习能力强

加分条件：大规模集群开发经验；上层数据应用优化经历；熟悉聚类、分类、推荐、

NLP、神经网络等常见算法；会数据处理，还熟悉聚类、分类、推荐、NLP、神经网络等各种常见算法……

2、退而求其次，有配合团队的长板优势

全才难得，退而求其次，针对不同岗位吸收具有不同特长的人才，以追求团队整体配合的平衡，也不失为一个策略。

计算机视觉领域的大数据公司，往往需要自己的团队中同时具备如下特长的成员。比如精通算法的人才：把图像识别相关算法模型调整到极致；工程实力型人才：高性能实现训练好的算法模型，或者帮团队搭建一整套视频图像数据采集、标注、机器学习、自动化测试、产品实现的平台。

即便同一算法工程团队内部，成员的技能侧重点也要合理搭配，以互为补充。比如，有人专注核心算法研究，就要有人擅长业务分析，专注业务算法模型的实现。

因此，对于想转型大数据的普通程序猿来说，梳理清楚自己现有技能对于新团队的价值非常重要，这是促使新团队决定吸收自己的关键。比如，发挥硬件和底层系统工作经历在算法高速实现上的优势，一旦通过自身擅长的技能切入新团队之后，就有了更多横向发展的机会，帮助自己在大数据相关领域建立更强竞争力。

3、相较当前技能水平，扎实的基础和成长空间更被看重

当前技能水平好比是术，而扎实的计算机基础则处于道的层面，诸如Spark等工具性知识通过后期学习便能轻易掌握，而如果缺少了C++/Java基础想进步却绝非易事。比如，如果算法、数据结构比较强，编程语言上对 C++ 理解较深入，在应用层的学习上，就可能会比其他人快很多。

有人将程序猿能力抽象为一个金字塔模型，虽然对计算机语言的精通是每个工程师都注重的能力，但越基础的素养越蕴含了更多的发展潜力。相比单纯苛责当前技能，能利用基础素养胜任一部分基础工作，然后通过1-2年锻炼接受更复杂问题的程序猿，反而更受企业青睐。

TalkingData 大数据招聘负责人曾直言道，相比于对 Spark 了解更多的人，他们更愿意招收那些 Java 学得好的人。因为 Spark 的接口学习起来相对容易，但是要想精通 Java 是一件很难的事情。如果把 Java 或者 C++ 学透了，那么对计算机技术的认识将很不一样。

转型大数据，要点归纳

1、重视基础

2、发挥专长

3、准备充分

4、首选公司内部转岗

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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