大資料時代，就業轉型必備技能！

轉型大資料適合的人群

1、Java

Java程式設計是大資料開發的基礎，大資料中很多技術都是使用Java編寫的，如Hadoop、Spark、mapreduce等，因此，想要學好大資料，Java程式設計是必備技能！

2、Python

Python往往在大資料處理框架中得到支援。

3、Linux運維

企業大資料開發往往是在Linux作業系統下完成的，因此，想從事大資料相關工作，需要掌握Linux系統操作方法和相關命令。

在這裡還是要推薦下我自己建的大資料學習交流群:529867072，群裡都是學大資料開發的，如果你正在學大資料 ，小編歡迎你加入,大家都是軟體開發黨，不定期分享乾貨（只有大資料軟體開發相關的），包括我自己整理的一份最新的大資料進階資料和高階開發教程，歡迎進階中和進想深入大資料的小夥伴加入。

4、Zookeeper

ZooKeeper是一個分散式的，開放原始碼的分散式應用程式協調服務，是Google的Chubby一個開源的實現，是Hadoop和Hbase的重要元件。它是一個為分散式應用提供一致服務的軟體，提供的功能包括：配置維護、域名服務、分散式同步、組服務等。

5、R

R語言已經成為了資料科學的寵兒。

6、Hadoop和Hive

Hadoop比其他一些處理工具慢，但它出奇的準確，因此被廣泛用於後端分析。它和Hive——一個基於查詢並且執行在頂部的框架可以很好地結對工作。

7.

Kafka

Kafka是一種高吞吐量的分散式釋出訂閱訊息系統，它可以處理消費者規模的網站中的所有動作流資料，透過Hadoop的並行載入機制來統一線上和離線的訊息處理，透過叢集來提供實時的訊息。

8.

Spark

Spark 是專為大規模資料處理而設計的快速通用的計算引擎，擁有Hadoop MapReduce所具有的優點，但不同於MapReduce的是Job中間輸出結果可以儲存在記憶體中，從而不再需要讀寫HDFS，因此Spark能更好地適用於資料探勘與機器學習等需要迭代的MapReduce的演算法。大資料學習交流群:529867072

技術層面來說，其實只要有點基礎的 程式設計師轉型大資料都有天然進階優勢 ,即使你沒有學過以上語言上手 Hadoop也是可以的。

三、大資料開發就業方向

大資料作為一門基礎科學，無論在資料開發及分析、物聯網和人工智慧演算法訓練領域，都有著核心技術和職位訴求，那麼開發方向都有哪些對口的工作職位呢？

方向❶：大資料工程師，大資料開發工程師，大資料維護工程師，大資料研發工程師，大資料架構師等；

方向❷：大資料分析師，大資料高階工程師，大資料分析師專家，大資料探勘師，大資料演算法師等；

方向❸：大資料運維工程師等。

大資料開發這塊年齡影響比較小，因為搞大資料不是簡單的程式設計，程式設計的份量連1/6都不到，很多時候需要你從伺服器、儲存、計算、運維等多個方面來分析問題解決問題。

在大資料行業內生存的時間越久，其經驗也會越得到肯定，這也是 大多數資深IT人士分析大資料或將帶來50、60歲的“老”專家的原因 。

面對如此光明而誘人的前景，有遠見的人，早已給自己安排了後路。