风头正劲 这个技术只需几个月 平均薪资竟可达25k

最近，谷歌爸爸又收购了一家公司。长期以来，谷歌致力于推动围绕 GoogleCloud 的企业业务，但在这方面一直被亚马逊和微软吊打，这次的收购正是为了弥补自身的短板。

被收购的 Cask Data 是一家专门提供基于 Hadoop 的大型数据分析服务解决方案的初创公司。基于此，谷歌进一步加强他的大数据分析能力。

除了谷歌、微软、亚马逊、IBM 等国际大佬全力布局大数据外，国内企业也积极投入大数据的怀抱，无论是 BAT 这样的大厂，还是雨后春笋般涌现的创业企业，都纷纷入局。

国内 IT 、通讯、行业招聘中，有 10% 都是和大数据相关，且比例还在上升。巨大的人才缺口直接导致各企业纷纷以高薪聘请大数据人才：

以上数据整理自拉勾网

据最新发布的《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，而在 BAT 企业招聘的职位里，60% 以上都在招大数据人才。

高薪的背后是人才的紧缺，有机构对一线城市 2018 年国内科技领域热门职位薪酬范围、及跳槽涨幅进行了预测：大数据方向由于人才稀缺度较高，相同工作年限的情况下，大数据工程师的薪资普遍更高，待遇涨幅也会超过其他岗位。

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。如果将 IT 人士统一比作一条船上的海员，大数据就是最大的浪潮，借浪潮之势而为之，可成功从 IT 程序员转型成为大数据专家。

那么，大数据工程师职业发展路径是什么样的？

大数据工程师职业发展路径分为 5 个阶段，每个阶段对应职位和薪水是不一样的：

第一阶段：

实习工程师，工作第一年，月薪大于 6K ；

第二阶段：

助理工程师，有 1 - 2 年工作经验，月薪 13K - 20K ；

第三阶段：

初、中级工程师， 3 年工作经验，月薪 20 - 35K ；

第四阶段：

高级工程师 3 - 5 年工作经验，月薪 30 - 50K ；

第五阶段：

首席工程师/架构师，月薪大于 50k ；

这个薪水非常的有竞争力，这也是为什么，这么多学生，要学习大数据开发技术。

那么，程序员如何转型成为优秀的大数据工程师呢？

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，我见过最牛逼的程序员，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！

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五大项目实战

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Linux 实践与 Java 基础

Hadoop 生态体系（HDFS +MapReduce+Pig(选修)+HBase+Zookeeper+Hive+Sqoop+Flume）；

Spark 核心架构：Scala+Spark 核心、Spark SQL 2.X；

流计算引擎：Spark Streaming 2.X＋Storm 1.0＋Kafka；

基于 Spark 的大数据挖掘分析：Spark Mllib（选修）；

大数据 MPP 数据库最佳实践：Impala+Presto（选修）；

大数据应用调度工具使用及企业平台实战（Hue+Azakban+Cloudera）；

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