程序員轉大數據

『壹』 程序員轉行做大數據可以嗎，會有什麼困難嗎

是可以轉行的，有編程基礎的話，上手會比較容易，不知道你之前從事哪內方面，如果java基礎扎實容的話，可以直接省去java的課程，省時省力，具體你可以看一下學習大數據的課程大綱，來確定你缺少哪些知識點，有針對性的去學習。

『貳』 為什麼很多的java程序員會轉行做大數據工程師

1、Java是學習大數據的編程基礎

大數據框架的編寫支持很多開發語言，但是內Java在大數據開發方面有很大的容優勢，目前流行的大數據Hadoop框架，很多部分都是用開源的Java語言編寫，因此Java在大數據方面有很大優勢。

2、大數據發展前景空間更大

java經過多年發展，目前基本處於飽和狀態，對於新入行的人來說，競爭比較激烈。大數據分析、大數據開發等大數據人才成為市場緊缺型人才，發展前景好，薪資水平高。根據有關數據顯示，大數據行業是目前平均收入最高的行業，其從業人員平均年薪已逾十萬元，有經驗的大數據工程師平均年薪一般在12萬元以上。

『叄』 程序員轉行大數據是個明智的選擇嗎

程序員又被人們戲稱為「程序猿」，雖然薪資不低卻依然掩飾不住悲催的命運：加班、單身成了這一職業的代名詞。而最重要的，是職業發展限制性較高，常常有程序員憂慮自己的職業只是一碗青春飯。而正在這時候，大數據時代來臨了，程序員們彷彿看到了希望的曙光，想要投身大數據行業。那麼，程序員轉行大數據是個明智的選擇嗎？
除去個人因素，大數據的確具有十分強大的發展潛力。從國家政策到國內各大企業的重視程度，無一不在為大數據時代的騰飛積蓄著力量。而且，不同於傳統的IT行業，大數據行業其實更像是一個工具，也可以說是各行各業的一個神器。它的應用范圍十分廣泛，幾乎360行，行行都能利用大數據分享到不小的紅利。大數據技術能夠精準地引導企業進行企業決策，把企業從傳統的「憑經驗吃飯」的套路中解脫出來。從此以後，再也沒人說「嘴上無毛，辦事不牢」了，經驗代表過去，而大數據代表著未來。大數據工程師經過多年的歷練，說是企業的「軍師」也不為過。而廣泛的行業范疇更為大數據專業人才提供了無限的可能。可以說，大數據給了人們一個更廣闊的發展空間，無限的發展可能。而相比之下，程序員的發展空間就會顯得局促很多。其實，任何行業都不是一味的黯淡無光和一味的前途無量。還是需要看個人的喜好和專長。如果你對大數據感興趣，歡迎來報名光環大數據培訓班，相信你會有一個美好的將來！

『肆』 程序員如何轉型為大數據工程師

主要是從兩者所要求的能力上來分析。首先，大數據工程師是需要有計算機編碼能力的，因為面對海量的非結構化數據，你要從中挖掘出有價值的東西，需要設計演算法與編寫程序去實現，而程序員最牛的能力就是編寫簡潔高效的代碼，去實現人們許許多多美妙的夢想，編碼能力越強的程序員越有可能成為優秀的大數據工程師。

其次，大數據工程師需要統計學與應用數學相關的能力背景，數據挖掘與分析是需要設計數據模型和演算法的，應該說程序員是有這個基礎的，我見過最牛逼的程序員一般都不是科班出來的，通常是數學專業，因此提高演算法設計能力是程序員轉型大數據工程師的關鍵因素。

第三，大數據工程師需要具備某一行業的業務知識，大數據的挖掘與分析最終都要服務於市場，並對產品的銷售與企業的發展起到重大推動作用，那才是有價值的大數據分析，因此大數據是不能脫離市場的，它必須與某一行業的應用想結合起來才容易產生更大的價值，通常程序員都是在做某一行業的軟體，經過多年的學習與磨練，對某一行業的業務知識是有積累的，因此從來這一點上來看，程序員是很容易過渡到大數據工程師的。

『伍』 程序員轉行做大數據有什麼優勢

1.市場需求量大

常常查詢顯現，去年有很多大小互聯網公司都在布局大數據。而現在大數據方面的人才仍舊十分緊缺，比方大數據生態Spark需求的Scala工程師。基於Java和Scala等技能密切的聯系，有些大數據公司會瞄準JAVA工程師，經過培養轉而成為大數據工程師。

2.就業方向廣泛

(1)大數據開發工程師

基礎大數據服務渠道，大中型的商業運用包括咱們常說的企業級運用(主要指雜亂的大企業的軟體系統)、各種類型的網站等。擔任建立大數據運用渠道以及開發剖析運用程序。

(2)大數據剖析師

擔任數據挖掘作業，運用Hive、Hbase等技能，專門對從事行業數據搜集、整理、剖析，並依據數據做出行業研究、評估和猜測的專業人員。以及經過運用新型數據可視化東西如Spotifre，Qlikview和Tableau，對數據進行數據可視化和數據呈現。

(3)Android工程師

Android是一種基於Linux的自由及開放源代碼的操作系統，其源代碼是Java。所以市場上見到的手機系統例如MIUI，阿里雲，樂蛙等，都是修正源代碼再發行的。Java做安卓不單單是指系統，還有APP對於更多的開發人員來說，他們更多的時刻是花在開發APP上面。

關於程序員轉行做大數據有什麼優勢，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

『陸』 Java工程師轉大數據難度高嗎

如果要復學習大數據，不管你是零基礎制，還是有一定的基礎，都是要懂至少一種計算機編程語言，因為大數據的開發離不開編程語言，不僅要懂，還要精通！但這門編程語言不一定是java。
比如說，如果你主攻Hadoop開發方向，是一定要學習java的，因為Hadoop是由java來開發的。
如果你想要主攻spark方向，是要學習Scala語言的，每個方向要求的編程語言是不同的。
如果你是想要走數據分析方向，那你就要從python編程語言下手，這個也是看自己未來的需求的。
大數據是需要一定的編程基礎的，但具體學習哪一門編程，自己可以選擇的。其實只要學會了一門編程語言，其他編程語言也是不在話下的。

『柒』 程序員如何轉型成為大數據工程師

主要是從兩者所要求的能力上來分析。首先，編碼能力越強的程序員，越有可能成為，優秀的大數據工程師。

其次，大數據工程師需要統計學、與應用數學相關的能力背景，數據挖掘與分析，是需要設計數據模型和演算法的，應該說程序員，是有這個基礎的，厲害的程序員，一般都不是科班出來的，通常是數學專業，因此提高演算法設計能力，是程序員轉型大數據工程師的關鍵因素。

第三，大數據工程師需要具備某一行業的業務知識。大數據的挖掘與分析，最終都要服務於市場，並對產品的銷售與企業的發展，起到重大推動作用，那才是有價值的大數分析。

在美國，大數據工程師平均年薪，達 17.5 萬美元(摺合人民幣大概 105 萬左右)，在中國頂尖的互聯網公司里，大數據工程師的薪酬，比同級別的其他職位高出 30% 以上。

DT 時代來得太突然了，國內發展勢頭很猛，而大數據相關的人才，卻非常的有限，在未來若干年內，都會是供不應求的狀況，指望大學培養出合格的大數據人才，有如天方夜譚，因此程序員們，你們的春天到了!

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『捌』 程序員轉行做大數據可以嗎，會有什麼困難嗎

會有一些困難，因為跟自己之前編寫程序的工作是不一樣的，大數據管理是一個廣泛的概念，包括用於收集、存儲、治理、組織、管理和交付大型數據存儲庫的策略、過程和技術。它可以包括數據清理、遷移、集成和准備，以便在報告和分析中使用。

『玖』 為什麼大批的JAVA程序員都是在轉大數據

首先JAVA的精密，強大，擁有其它語言不可替代的性能和可維護性，早已經是成為最受歡迎的編程語言之一，很多人想進入IT行業，首選的第一門語言就是JAVA。但是，在未來10年肯定是大數據的天下，人工智慧的爆發，將會有大量企業會進入大數據領域，而從JAVA程序員轉JAVA大數據就會有天然的優勢，因為目前大數據的架構基本都是用JAVA語言完成，未來10年，JAVA大數據的需求量會越來越大。

現在學習JAVA的小夥伴，如果想以後不被淘汰，將來勢必會進軍大數據行列，根據目前的行業動態，JAVA程序員由於發展的局限性以及隨著年齡增長，在競爭方面也越來越容易被年輕一代趕超，因為JAVA程序員的加班時間過長導致，所以大批JAVA工程師前輩已經先一步進軍大數據了。

我們都知道Java語言在編程中的地位不言而喻，近年來，我們都知道很多學java的朋友，在java的基礎上開始學習以hadoop為首的大數據方向的語言，本文我就來分析一下為什麼越來越多的java工程師開始轉向hadoop？

Hadoop是Apache軟體基金會的頂級開源項目，是由原雅虎公司Doug Cutting根據Google發布的學術論文而創建的開源項目。Doug Cutting被稱為Hadoop之父，他打造了目前在雲計算和大數據領域里如日中天的Hadoop。

Hadoop的發音是[hæ:p]，Hadoop 這個名字不是一個縮寫，而是一個虛構的名字。Doug Cutting解釋Hadoop的得名：「這個名字是我孩子給一個棕黃色的大象玩具命名的。我的命名標准就是簡短、容易發音和拼寫，沒有太多的意義，並且不會被用於別處，小孩子恰恰是這方面的高手」。

Apache Hadoop官方定義是：Hadoop項目™®是一套可靠的，可擴展的，支持分布式計算的開源軟體。

轉自知乎

『拾』 Java程序員想轉大數據可行嗎

大數據所需技能要求：
Python語言：編寫一些腳本時會用到。
Scala語言：編寫Spark程序的最佳語言，當然也可以選擇用Python。
Ozzie，azkaban：定時任務調度的工具。
Hue，Zepplin：圖形化任務執行管理，結果查看工具。
Allluxio，Kylin等：通過對存儲的數據進行預處理，加快運算速度的工具。
必須掌握的技能：
Java高級(虛擬機、並發)、Linux 基本操作、hadoop(HDFS+MapRece+Yarn )、 HBase(JavaAPI操作+Phoenix )、Hive(Hql基本操作和原理理解)、 Kafka、Storm/JStorm、Scala、Python、Spark (Core+sparksql+Spark streaming ) 、輔助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)
通過大數據必須要掌握的技能，Java轉行到大數據是可行的。當然，最重要的還是要學習。