7月到济南华育学大数据，入行人才缺口150万的大数据行业
大数据作为时下火热的IT行业的词汇，随着大数据时代的来临，大数据开发也应运而生。
有些同学并不太了解大数据开发工程师这个职位，所以简单介绍一下什么是大数据开发工程师，当前互联网公司的数据开发到底是什么样子的？
什么是大数据
想要真正的理解大数据(Big Data)，我们应该从三个方向去理解。高速(Velocity)、大量(Volume)、多样化(Variety)、真实性(Vractiy)、低价值密度(value)称之为“5V”特性。
总的来说，大数据就是数据越来越大、越来越复杂的这样一个概念。大数据计算单位一般有(小到大)：B、KB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、NB、DB。一般大数据要求数据达到PB级以上才能称之为大数据，1PB就等于1024TB。
大数据开发薪资如何
*数据来源于职友集
大数据开发需要掌握哪些技术
阶段一：Linux&Hadoop生态体系基础知识、原理
Linux体系、Python编程语言核心用法、Hadoop离线计算原理、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、Flume分布式日志采集、zookeeper全局分布式锁、kafka分布式发布-订阅消息系统、spark分布式计算框架。
阶段二：分布式计算框架和Spark&Strom/flink生态体系
(1)分布式计算框架优化与实战
Scala编程语言核心用法、Spark(sql、shell)大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习)大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、hive数仓实战、hbase实战。
(2)Storm/flink技术架构体系
Storm/flink原理、基础、调优 消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解
阶段三、数据挖掘与机器学习。
结巴+隐马尔科夫、维特比算法+userCF、spark实现userCF+itemCF+LR+商品预测、决策树+随机森林+GBDT、支持向量机SVM、神经网络与深度学习、word2vec + lstm、als算法、kmeans + spark应用 + 交叉特征、贝叶斯 + 新闻分类 + saprk应用。
转型大数据适合的人群
1、Java
Java以及基于Java的框架，被发现俨然成为了硅谷最大的那些高科技公司的骨骼支架。如果你移动到过去的原型制作并需要建立大型系统，那么Java往往是你的最佳选择。
2、Python
Python往往在大数据处理框架中得到支持。
3、R
R语言已经成为了数据科学的宠儿。
4、Hadoop和Hive
Hadoop比其他一些处理工具慢，但它出奇的准确，因此被广泛用于后端分析。它和Hive——一个基于查询并且运行在顶部的框架可以很好地结对工作。
技术层面来说，其实只要有点基础的程序员转型大数据都有天然进阶优势，即使你没有学过以上语言上手Hadoop也是可以的。
大数据开发就业方向
大数据作为一门基础科学，无论在数据开发及分析、物联网和人工智能算法训练领域，都有着核心技术和职位诉求，那么开发方向都有哪些对口的工作职位呢？
方向1：大数据工程师，大数据开发工程师，大数据维护工程师，大数据研发工程师，大数据架构师等;
方向2：大数据分析师，大数据高级工程师，大数据分析师专家，大数据挖掘师，大数据算法师等;
方向3：大数据运维工程师等。
大数据开发这块年龄影响比较小，因为搞大数据不是简单的编程，编程的份量连1/6都不到，很多时候需要你从服务器、存储、计算、运维等多个方面来分析问题解决问题。
在大数据行业内生存的时间越久，其经验也会越得到肯定，这也是大多数资深IT人士分析大数据或将带来50、60岁的“老”专家的原因。面对如此光明而诱人的前景，有远见的人，早已给自己安排了后路。
目前，一个大数据工程师的月薪轻松过万，一个有几年工作经验的大数据工程师，薪酬在40万~60万元之间，而更顶尖的大数据技术人才则是年薪轻松超百万。
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