大数据时代学习大数据开发已成必然趋势

来源：海牛大数据 时间：2018-05-25 14:25:00 编辑：星晨

10年前的淘宝、五年前的公众号、去年的小程序，发展的契机总是在不断的产生。2018年是大数据爆发的元年，赶上DT时代而不去学习大数据开发，或许你将再次错过一波发展的契机。

大数据这把看似很温和的火已经开始向程序员的圈子外蔓延，从大学毕业生、编程小白到职场老司机，都开始学习这一门新的开发技术，门槛低、零基础、操作骚...再也没有什么能阻挡大数据晋升网红。

俗话说外行看热闹，内行看门道，有人用大数据分析荒野求生如何提高吃鸡率，有人用大数据分析股票未来发展趋势，当然，反面教材也有3200万Twitter用户信息被盗，这些无不在反映大数据的应用正在不断的扩大，但是学习一门IT技术我们要花费较多的时间和金钱，大数据真的值得我们学吗？我们有必要去学习吗？这门技术适合我吗？

从一个学计算行业的人来讲，IT行业永远不会过时，且大数据是朝阳产业，未来前景巨大，市场对于人才的需求还将不断的扩大。

从实际的角度来讲，IT程序员的薪资相对较高，尤其是大数据这样的新兴行业，起薪15k都不是问题。

从难易程度来说，大数据入门并不难，有专业的课程和讲师，小白也能够快速成为一名大数据专业人才，学会之后无论是想进入大数据开发、人工智能，这些领域都将变得简单。

对于学习大数据其实并没有想象中的那么难，如果你有编程基础的话，那么学起来会更快。当然，我们可以从大数据需要掌握的能力来分析一下大数据都学什么？

首先、需要掌握的编程语言，Java、Python、R、Scala等，如果你没有接触这些编程语言也不要害怕，学习大数据，并不是要将这些语言都学通，我们所要学的只是其中对于大数据有帮助的一部分，学习那些能够让我们进行大数据开发的知识点就可以了，毕竟我们是大数据开发，而不是java开发或者python开发，一旦你明确了这一点，那么学习的难度就会大幅度降低，且效率也会提高。

其次、学习大数据需要掌握的能力

1、数据获取：日志收集Sqoop、Flume、Kafka和爬虫等；

2、数据计算：实时数据计算流式计算的storm,spark streaming等；以及离线数据计算的HIVE、SPARK、MapReduce、基本算法、数据结构等；

3、数据存储：HBase、HDFS等；

4、数据挖掘：机器学习相关算法，聚类、时间序列、推荐系统、回归分析、文本挖掘等。

这里所说的能力其实更大程度上对于大数据开发工具的一种使用，只要你将这些工具的使用方式掌握，再加上对于大数据相关理论的理解和应用，那么距离掌握大数据开发技能就不远了。

2018年，大数据或者数据工作者的岗位需求正在激增，其中大数据科学家的缺口在14万到19万之间，对于懂得如何利用大数据做决策的经理岗位缺口则将达80万!未来两到三年大数据人才缺口将扩展到300万，而且，随着大数据在各个行业中的应用，大数据的对应岗位还在不断的增加，所以，在DT时代无论追随时代潮流还是为了高薪资，学习大数据都成为一种必须。