你在公司裡表現很好，佈置的任務總是能又好又快的完成，但兩年來你的工資一直是1萬3，多次跟領導提出加薪，結果領導每次都是哦哦哦知道了。你心裡知道，現在的工作遇到了瓶頸，薪資想要有50%以上的增長已經很難了，能做的也只有轉行。

很多初學者，對大資料的概念都是模糊不清的，大資料是什麼，能做什麼，學的時候，該按照什麼線路去學習，學完往哪方面發展，想深入瞭解，想學習的同學歡迎加入大資料學習qq群：458345782，有大量乾貨（零基礎以及進階的經典實戰）分享給大家，並且有清華大學畢業的資深大資料講師給大家免費授課，給大家分享目前國內最完整的大資料高階實戰實用學習流程體系

問你個問題：

你是不是曾無數次下定決心要做大資料工作，但因為不知如何開始而放棄？

是不是曾經去面試過大資料工作，但因為沒有經驗屢屢碰壁？

你在公司裡表現很好，佈置的任務總是能又好又快的完成，但兩年來你的工資一直是1萬3，多次跟領導提出加薪，結果領導每次都是哦哦哦知道了。

你心裡知道，現在的工作遇到了瓶頸，薪資想要有50%以上的增長已經很難了，能做的也只有轉行。

最近，身邊幾個程式設計師朋友都在學Spark、Hadoop等相關知識，彷彿不緊跟時代步伐，就會被隨時甩出半條街的節奏；而開啟知乎，諸如“怎樣進行大資料的入門學習”“Java Web 程式設計師如何轉型大資料”之類的話題也屢受關注。

麥肯錫公司報告指出，大資料、人工智慧方面人才緊缺，需求量激增。自己有技術優勢，而且大資料行業也非常缺人，現在入行正是最合適的時候。

那麼大資料之火熱依賴於什麼？

1.技術日漸成熟，應用空間得以拓展

大資料技術，最早於1980年被首次提及，卻在近幾年才獲得突飛猛進的發展。相較於幾十年前神經網路演算法捉襟見肘的計算能力，如今處理器對大規模資料的高速處理能力無疑發揮了關鍵性的作用。藉助於處理器的高效能，使我們短時間內完成PB 級資料的機器學習和模型訓練成為可能，由此為高度依賴深度學習的影象、語音識別產品的快速迭代奠定基礎，大資料應用空間得以拓展，也由此催生了提供相關產品與服務的技術公司。

2.重視資料資產，資料探勘已成必然

現代資訊科技使每日產生的資料量呈指數級增長，企業發展再也無法迴避對資料價值的挖掘與利用。

3.技術催生業務新模式，蘊含創業新契機

大資料產業鏈，催生出針對不同版塊提供產品和服務的業務組合新模式，無論是利用推薦演算法做內容服務的今日頭條，還是基於資料整合提供監測服務的 TalkingData，或者是提供底層架構支援的阿里雲，無不是發覺了大資料產業鏈條所蘊含的創業先機。

4.市場供不應求，崗位挑戰空間大

根據主流資料媒體調查，全國目前的大資料人才僅46萬，未來3-5年內大資料的人才缺口將高達150萬。有機構對一線城市2018年國內科技領域熱門職位薪酬範圍及跳槽漲幅進行了預測：大資料方向由於人才稀缺度較高，相同工作年限的情況下，大資料工程師的薪資普遍更高，待遇漲幅也會超過其他崗位。

目前，普通的Hadoop大資料工程師起薪也在20K/月，稍有經驗薪資就會高許多，資料探勘、機器學習、人工智慧相關人才薪資更高。

（以上資料來自百度百聘）

對於普通程式設計師來說，從事Hadoop大資料、資料探勘相關工作是最佳選擇，原因有三：

1、門檻較低，有程式設計基礎就能學會；

2、相比其他開發崗位薪資要高10-20萬，年薪25萬隻是最低水平；

3、Python是人工智慧領域最主流的程式語言，現在掌握Python大資料技術更有利於日後無縫進入AI領域。

很多初學者，對大資料的概念都是模糊不清的，大資料是什麼，能做什麼，學的時候，該按照什麼線路去學習，學完往哪方面發展，想深入瞭解，想學習的同學歡迎加入大資料學習qq群：458345782，有大量乾貨（零基礎以及進階的經典實戰）分享給大家，並且有清華大學畢業的資深大資料講師給大家免費授課，給大家分享目前國內最完整的大資料高階實戰實用學習流程體系