16年跨入大數據領域，從大數據平臺開發做起，基本算是橫跨了離線處理、實時處理等相關平臺架構，隨後逐漸涉及數據挖掘等相關領域，算是半個大數據老鳥吧，稍微的講講我的看法！
首先說一下雲計算、大數據、數據挖掘這三個方向：
1 雲計算：其實偏底層基礎設施，偏分佈式架構，偏存儲；
2 大數據：這個範疇有點大，有點廣，拋開底層基礎設施(即偏雲端)的不說，基本涵蓋爬蟲係數據收集、數據清洗ETL、數據分佈式存儲、數據離線處理、數據實時內存處理、數據應用挖掘、數據業務分析，以及數據可視化等整個數據鏈路的東西；
3 數據挖掘：其實早在大數據出來之前就有這個概念以及行業，但是整體偏傳統模式，包括使用的工具也好，挖掘的模式也好，但隨著大數據概念的鋪開，數據挖掘跟大數據綁定的越來越緊，一方面是大規模的數據挖掘挖掘的需求，另一方面是分佈式挖掘以及算法相關的技術支持的發展。
1 先簡單說一下雲計算
隨著近年雲的發展，雲計算這個概念整體還比較火，但是整體來說偏底層開發，即上面所說的，偏分佈式存儲、對象存儲之類的，所以對於底層技術要求較高，但這兩年整體火熱程度有所下降，而且對於薪酬來說，其實並不算特別高，至於說入門門檻，倒也不是很高。
PS：這裡插一張之前爬的主流招聘網站的大數據相關薪酬分析報告的一張圖。
2 大數據&數據挖掘
這裡將大數據和數據挖掘一起說，至於說偏傳統的數據挖掘就不多說了，整體都在呈下滑趨勢，都在往大規模數據挖掘方面轉，所以就不過多說了。
整個大數據領域，上面也說了，整個數據鏈路，從數據收集，到處理，到最上層的應用，細分很多子方向，五花八門，各自的需求以及入門門檻，甚至是薪酬都是不同的。
整體上說有以下幾個職業方向：
(1)爬蟲工程師，目前大數據領域越來越多的數據是從互聯網上獲取，所以爬蟲工程師也可以算做是大數據領域的一個細分，在未來缺口會逐漸增大，語言偏python，其他相關腳本系，當然java也湊合(越來越多java系的爬蟲框架)，相對入門門檻一般。
(2)大數據平臺開發工程師(或者平臺運維)，這類職業偏平臺開發、運維，語言以大數據領域開源的主語言java為主，輔助linux系統相關知識，以及對應部分腳本知識。這個子方向其實還可以細分，偏平臺維護運維方向，以及普通的數據處理(離線、實時數據處理)等等。再往高了發展，可以是自身的平臺運維，或者大數據架構師，入門門檻一般。
(3)BI數據分析師，這裡的數據分析偏業務，對於業務理解能力需要相當的強，語言方向主要是偏類SQL的語言，以及各種腳本語言，當然還有一些偏傳統的工具等，至於說入門門檻，如果業務理解能力強，技術方面要求倒不是很高。
(4)數據挖掘&算法，這類主要是偏數據的深度挖掘，一方面對於業務應用場景的熟悉，諸如各種推薦，個性化等技術，此外就是對於算法需要有較高的技術存儲，至於說基礎知識，需要對算法、數學等有較好的功底，所以門檻是相對較高的。
(5)數據可視化，基本屬於前端，但是偏數據展示、可視化等，除了前端必備的基礎技能，對於一些數據可視化的框架以及工具等需要很熟練，諸如d3.js, echarts.js等，有前端技術存儲，不難。
最後
對於所有有意轉行或者跨界的朋友：數據挖掘是不推薦，門檻過高，而云計算方面也不是很推薦，主要是薪酬待遇。推薦大數據平臺開發工程師，或者爬蟲相關的子方向可以考慮。還有一點，大數據領域由於涉及大量的開源，以及快速的框架迭代，知識迭代，所以需要對新的知識有更快的掌握能力，其實就是自學能力。
結尾
最後多說一句，小編是一名python開發工程師，這裡有我自己整理了一套最新的python系統學習教程，包括從基礎的python腳本到web開發、爬蟲、數據分析、數據可視化、機器學習等。想要這些資料的可以關注小編，並在後臺私信小編：“01”即可領取。
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