你們是不是都聽過一句話：谷歌比你自己更瞭解你。
這其實不難理解，比如我們自己無法準確記住每時每刻自己在做何事，但谷歌可通過智能設備準確的記錄下來，並且還會對數據進行整理分析。當數據樣本足夠多時，會從中發現出必然的規律，而這些規律即是價值的體現。
《華爾街日報》稱：數據已經成為一種新的經濟資產類別，就像黃金和貨幣一樣！如對於商家來說，通過大數據可實現精準營銷，沃爾瑪超市分析銷售數據時發現，顧客消費單上和尿布一起出現次數最多的商品是啤酒。跟蹤調查後發現，有不少年輕爸爸會在買尿布時，順便買些啤酒，發現這一規律後，搭配促銷啤酒+尿布，銷量大幅增加。
鑑於大數據巨大的商業價值，大數據工程師在企業非常受重視，目前大數據開發工程師儼然已是當今技術行業中最受歡迎的工作之一，在程序員圈子當中，經常聽到某些大數據工程師已經年薪50W，100W.......真的是這樣嗎？
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揭秘來了！以BAT為例，
看看他們的大數據技術崗位薪資統計：阿里巴巴：
騰訊：
大數據崗位隨著職能等級的變化，薪資非常可觀
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對於BAT普通中等級別的工程師年薪能拿到50W，同時會有不同額度的股票分紅。為什麼大數據的薪資如此之高呢？技術的競爭就是人才的競爭：
大數據人才缺口極高
大數據人才缺口巨大，信息技術的高速發展與高校人才培養之間的矛盾日異突出，導致大數據人才的缺口巨大，從四個維度來分析：
- 據國內知名企業調查發現，目前大數據人才需求在200萬左右，而大數據人才從業者才50萬左右，整體大數據人才缺口在150萬；
- 大數據人才集中在互聯網行業，佔了2/3，行業分佈極不均衡；
- 大數據人才集中在北京、上海等發達區域，區域分佈級不均衡；
- 大數據人才跳槽率是傳統IT科技人才的2倍，因為稀缺，物依稀為貴。
因此未來企業裡最牛逼的員工應該是和數據有關的職位，比如CDO（首席數據官）、數據科學家、數據分析師、數據工程師等，這些職位或將成為程序員又一個美好的出路。
並且在BAT企業招聘的職位裡，60%以上都在招大數據人才，未來5年，94%的公司都會需要數據科學家。所以對於轉型大數據工程師，進軍大數據領域程序員不失為一種好的選擇。
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入門大數據工程師需掌握哪些技能？
目前最火的大數據開發平臺是Hadoop，而Hadoop則是採用java語言編寫。一方面由於hadoop的歷史原因，Hadoop的項目誕生於一個java高手；另一方面，也有Java跨平臺方面的優勢；基於這兩個方面的原因，所以Hadoop採用了Java語言。但是也因為Hadoop使用了java所以就出現了“Java大數據”。
Java是我們耳熟能詳的編程語言，大數據更是當今科技的明星技術。而java大數據則是java和大數據的結合產物，也可以說是java程序員向大數據程序員的過渡階段。
從入門到進階，小編大致羅列了8大學習階段：
第一階段 Java語言基礎
第二階段 HTML、CSS與JavaScript
第三階段 JavaWeb和數據庫
第四階段 Linux&Hadoopt體系
第五階段 實戰（一線公司真實項目）
第六階段 Spark生態體系
第七階段 Storm生態體系
第八階段 大數據分析 —AI（人工智能）
Java是入門大數據必學的語言。
當然還有Zookeeper、Sqoop、Hive、Oozie、Hbase、Spark等，在大數據行業裡，需要學習的東西有很多，大數據工程師也需要與時俱進，不斷提升更新自己，才能達到社會的要求。大數據工程師需要有專業技能和學習應變的能力，才能真正保持自己不會被社會所淘汰。
如何快速進軍大數據領域？
隨著大數據行業的快速發展，也隨之出現了一些問題，比如大數據人才的缺失就是目前急需解決的一個問題，那麼很多學大數據的人又出現了一些問題，就是大家普遍擔心的就是零基礎能不能學習大數據，會不會不好學？
零基礎的人要不要去大數培訓機構學習大數據開發嗎？答案是可以的去。大數據學習並不是高深莫測的，雖然對於零基礎學員來說不是那麼簡單，但是隻要你認真學習，加上有專業老師的指導和針對性的訓練，相信你也是可以完全掌握大數據的。
最快的學習方法，就是師從行業專家，畢竟老師有多年積累的經驗，自己少走彎路達到事半功倍的效果。
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