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发布时间： 2024-06-06 02:58:19 来源：电竞比分-存储调理
，对于很多工作了三五年的程序员来说，更不想放弃现有的技术基础，去重新学习新领域的技术。但大数据作为一个快速的提升的热门领域，一半以上的专业人才却是转行而来……
很多向大数据方向发展的人，都是看到了这个行业未来无限广阔的前景和“钱景”。大数据并不是新名词，但近几年大数据、人工智能向各行各业逐渐渗透，数据也随之井喷式增长。早年掌握大量用户数据的网络公司，已经向世人展现数据在不同应用场景中的巨大价值：
“天然”大数据公司亚马逊从海量购买数据中获得信息、预测用户行为；谷歌已成为网民的“意图数据库”；LinkedIn的猎头价值；滴滴等出行、物流配送业务利用交易数据来进行实时定价，使利润最大化；还有的借助大数据有关技术，创造出新的业务模式——比如利用算法做个性化内容推荐的今日头条、一点资讯……
“一旦进入大数据的世界，企业的手中将握有无限可能。你会发现数据越大，结果越好。为什么有的企业在商业上不断犯错?那是因为他们没足够的数据对运营和决策提供支持。”
数据人才的旺盛需求源自一个根本性的变化：科技公司现如今都成了数据公司。大到 BAT 等互联网巨头，小到勇于探索商业模式的公司，都在向数据驱动型企业转变，挖掘数据、解读数据、用数据洞察助力企业业务发展变得更重要，导致行业内人才的供给相对不足，薪资也非常可观。
Glassdoor最新多个方面数据显示，美国数据工程师平均年薪为 116k 美金（约合月薪 6w+ 人民币），比数据分析师高出60%。北美就业情况是中国的晴雨表，对比其他数据岗位，国内的数据工程师需求急速上升。
随着企业需求的增长，数据工程师数量也随之急速增长，其中，接近一半的比例是从其他相关岗位转行而来。慢慢的变多的程序员、工程师转而向大数据方向发展，不单单是岗位的高薪，也是为了顺应时代。并且从企业对数据人才的需求量开始上涨来看，这一趋势并不会有所放缓。
* 数据工程师的岗位来源前 10，排名最高的分别是软件工程师（41.67%）、分析师、咨询师、商业分析师。数据来源：Stitch，点击可查看大图
首先，大数据本身的年龄不大。其他岗位动辄“10年开发经验”的要求比比皆是，但大数据相关岗位往往更看重能力，不会对工作年限有过高要求，无形之中为刚毕业的学生、转行人士提供了很多机会。
其次，大多数企业对大数据人才需求并不明确。大数据不是单一的学科，需要多方向的内容支撑。因此当企业需求不明确时，很多人本来在从事软件工程师、后端、甚至是算法等岗位，只需补充对应的技术内容，很容易转型大数据方向，还有很多想成为数据科学家的人，通过数据工程师“曲线
几年前的数据工程师，主要管理数据进出数据库，在 SQL 或 Procedural SQL 中创建管道，并在数据仓库中加载数据，创建统一、标准化的数据集结构以供后期分析。但 2018 年以来，他们不再仅仅为数据的后期分析提供支持，还要负责整个数据流，保证任何数据都能够正常操作，并方便其他使用者获取。
rflow，这些编排引擎本质上是把数据流作为代码。Python是大多数编排引擎的编译语言。机器学习：
2014 年 Spark 发布了用于 python 的 MLlib，也将大数据上的机器学习计算民主化。关于 Hadoop 和 Spark 的选择问题，也一直在讨论中。作为两个顶级的 Apache 项目，Spark 在性能、成本、可用性、安全性和机器学习等多个角度，都比 Hadoop 略胜一筹，或许 Spark 在未来会成为大数据领域更年轻的“统治者”。
