JAVA的精密，强大，拥有其它语言不可替代的性能和可维护性，早已经是成为最受欢迎的编程语言之一，很多人想进入IT行业，首选的第一门语言就是JAVA。 
 
 
 
  
  
 
 
 
 
 
 
 
 
 但是，在  未来肯定是大数据的天下  ，人工智能的爆发，将会有大量企业会进入大数据领域，从而产生大量的大数据人才需求。 
 
 
 而从JAVA程序员转Java大数据就会有天然的优势，因为目前大数据的架构基本都是用JAVA语言完成，现在转行是你最好的时机。 
 
 
 为什么会这么说： 
 
 
  1、目前我国并没有科班出身的大数据专业人才（海归除外）  
 
 
 由于大数据行业在我国刚刚兴起，我国高等教育反应相对滞后，因此，直到2017年，我国才通过了35家高校的申请，开通了大数据专业，也就是说，在最近的这2-3年间，我国是没有“国产”的科班大数据人才的。 
 
 
 
  
  
 
 
 
 
 
 
 
 
  近100%的大数据人才都是半路出家  ，因此Java程序员想要转行大数据并不需要有太大的心理压力，相对于其他大多数专业，Java专业已经与大数据十分接近了。 
 
 
  2、Java与大数据相关性强，转行容易  
 
 
 Java转行大数据有着先天的优势。因为Java是大数据技术的基础语言，大数据技术中大多数平台使用的都是Java语言。因此，对于大数据技术的学习来说，Java程序员已经占尽了先机。 
 
 
 在别人都还在研究Java编程时，Java程序员已经可以开始进行大数据核心技术的学习了。加上Java编程学习中所锻炼的程序员专业的思维方式，能帮助Java程序员理解大数据相关知识更加容易。 
 
 
 总而言之，Java程序员学习大数据具有很多别人不具备的先天优势，相信学习起大数据来也是如鱼得水，游刃有余。 
 
 
 
  
  
 
 
 
 
 
 
 
 
 另外，  Java大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛  ，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。 
 
 
 数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚，在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)； 
 
 
 在国内，以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门薪资已经达到了 8K 以上，工作1年可达到 1.2W 以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到 30万—50万。 
 
 
 用一张图让大家了解一下JAVA和Java大数据工程师的平均薪资： 
 
 
 
  
  
 
 
 
 
 
 
 
 
  人才需求大，就业方向多，起步薪资高  ，想要转行大数据的Java程序员不用顾虑太多，时代的机遇稍纵即逝，及时抓住才是硬道理。 
 
 
 这里是程序员秘密聚集地，各位还在架构师的道路上挣扎的小伙伴们速 
 
 
 
 
 
 
 
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你是不是好奇，这些大数据岗位都要做些什么，为什么这么多企业都在用大数据，学完大数据应该怎样就业?学完大数据有没有前途?
 
 大数据是眼下非常时髦的热词，同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业下面我们一起来看看参加大数据培训后可以从事的工作岗位及未来发展方向。
 一、大数据就业前景：
 首先得明确当下市场对大数据人才的需求，大数据技术人才目前在我国的供需状态，是严重的供不应求，虽然近年来，学大数据的人数有所增加，但是这还未满足我国对大数据人才的需求，我国对大数据人才的需求缺口高达20万。
 零基础的朋友也都知道自己可以学大数据，但是想找份好的大数据工作，那么必须自己拥有真材实料，靠自学大数据，太慢并且能不能学成还是个疑问，怎么想也不太靠谱，参加大数据培训虽然贵点，但是物超所值。
 从事大数据工作后无需几个月学费就赚回来了，有时候企业即使频频开出高薪也没有办法招到合格的大数据人才，大数据行业随着安卓、大数据、人工智能的产生发展前景相当可观，就业前景也好，大数据人才的需求也大，自然大数据人才的薪资待遇也是不可小觑。
 二、大数据专业有没有前途
 据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。
 根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。
 三、大数据就业薪资待遇
 在中国，目前出现在各类招聘平台上与数据分析相关的招聘需求比去年同期相比，增长率高达67%；大数据相关高级职位的薪酬与其他同类技术职位相比平均高出43%以上。各行各业对大数据人才的需求，以及技术从业者希望跻身大数据高级人才的需求变得越来越强烈。 
 具体待遇，城市和岗位的不同，薪资也会有所差距，拿北京2017年的薪酬举例来说，北京数据挖掘工程师工资中位数为：￥15166元/月，最低工资8K-10K，最高工资工资30-50K；北京数据工程师工资中位数：￥13156元/月，最高工资20K-30K；北京数据架构师工资中位数：￥23700元/月，最低工资10K-15K，最高工资无法确定。总体来说大数据技术人才的薪资是非常高而且很有发展前景的。
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吸引越来越多的人加入大数据行业，显而易见高薪资起到了至关重要的重要，但大数据就业薪资用笼统的一句话就概括了，是否太没有说服力了，接下来本问从三个维度来分析大数据的薪资情况，第一，摘选科多大数据培训班所有培训学员就业薪资情况进行分析，主要在成都区域；第二，从招聘网站看照片岗位薪资的构成情况，第三，从北京地区大数据各岗位的薪资情况，通过本文科多大数据希望能让大家全面了解大数据的薪资水平。
 
第一，从科多大数据其中一个大数据开发培训班的全体学员的就业情况，进行多维度分析。先看具体就业情况，为保护隐私，隐藏重要信息。
 
大数据就业薪资
 
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1、薪资分析，全班一共30人
 
平均薪资
 
 
 
薪资分析
 
 
 
总结：该批学员初入职场，故为初级（优秀者可达中级）的平均薪资水平11k，有20人集中在10-14K之间。
 
2、年龄分析
 
年龄分析
 
总结：年龄分为三个层面，23岁左右的应届毕业生，24-27岁工作大概2-3年的转行者，28岁以上的行业老司机不畏未知，大胆转型升级
 
3、学历分析
 
学历分析
 
总结：本科从业者高达80以上，但专业也并非没有出路，接近20%的比例，平均薪资也能接近10k。
 
4、专业分析
 
专业分析
 
总结：很多人认为非计算机专业出身肯定学不会，从上图可见，非IT专业占到一半以上
 
第二、招聘网站薪资待遇
 
 
 
下面是从拉勾网上查询的大数据人才的招聘信息，目前对于没有工作经验的大数据人才的薪资也在1万左右，同时携程、滴滴、百度等大型互联网企业也在招聘大数据人才，同时招聘的门槛比较低。
 
 
 
招聘网站相关岗位薪资情况
 
从上图来看，大数据岗位的薪资还是非常不错，集中在15K左右，只要你通过好好学习大数据，掌握了扎实的大数据技能，然后去找一份大数据工作是很轻松的。
 
第三，大数据相关岗位薪资情况，以北京地区为主
 
上面我们分析了第三方的招聘网站上的大数据岗位的招聘信息中的薪资数据，下面以北京为例，来了解下大数据几大相关职位的就业薪资水平。
 
 
 
 
上图中大数据开发工程师培训薪资在3万左右，当然这个薪资一般是需要有过开发经验的就业学员或者是有一定工作年限的人员可以达到，刚毕业的学员只有极少部分可以拿到接近的薪资。
 
 
 
 
数据分析师因为更偏向于数据统计、数据分析这款，对于技术要求不高，相较于大数据开发等技术类职位，薪资略低，但是目前随着大数据可视化的热门，数据分析师如果再具备数据可视化设计的能力，薪资待遇也会进一步提升。
 
 
再来看下hadoop工程师，平均薪资在两万左右，相较于大数据开发，单存的hadoop工程师因为掌握的技术单一，所以薪资待遇会略低点，不过可以通过学习，扩充自己的技能，薪资也会增长较快。
 
 
 
 
数据挖掘作为大数据的核心环节，同样因为在互联网场景中，深挖出有价值的数据，才能够为企业提供有价值的参考。所以目前这块的薪资待遇在两万多左右，也算不错的。
 
 
 
 
相较于单纯的编程开发，算法工程师则要更高端点，因为算法不同于编程，函数的使用，还需要运用到大连的高级数学的知识，相较而言门槛也较高，目前来说可能需求不是很高，但是大数据技术的发展，对于算法工程师的需求会不断增加，薪资待遇也会提高。
 
大数据总结：大数据行业薪资居高不下的原因，和人才供需不平衡有莫大的关系，与此同时，对技术的要求和项目经验也要大有关系，想进入大数据行业，一定要学好相关技术，需要大数据学习视频资料和公开直播免费课程可以加我扣扣群：498856122进群获取永久听课权限，每天分享最新学习资料，零基础到项目实战

 对于想要学习数据分析的同学来说，最重要的应该就是学完之后的就业吧。那么，大数据的就业前景和就业方向是怎样的呢？
 大数据的就业领域是很宽广的，不管是科技领域，还是食品产业，零售业等等，都是需要大数据人才进行大数据的处理，以提供更好的用户体验，以及优化库存，降低成本，预测需求。下面跟厚学网一起看看大数据培训后大家在各个领域可以从事的工作岗位及未来发展方向。
 一、大数据就业前景：
 当前大数据行业真的是人才稀缺吗?答案是肯定的。未来人才缺口150万，数据分析人才最稀缺。先看大数据人才缺口有多大? 根据LinkedIn(领英)发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中数据分析人才最为稀缺、供给指数最低。同时，数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。而清华大学计算机系教授武永卫去年透露了一组数据：未来3-5年，中国需要180万数据人才，但目前只有约30万人。
 二、大数据就业方向：
 1、Hadoop开发工程师
 Hadoop是一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架， 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。所以说Hadoop解决了大数据如何存储的问题，因而在大数据培训机构中是必须学习的课程。
 2、数据分析师
 数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。
 作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。
 3、数据挖掘工程师
 做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。
 经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。
 4、大数据可视化工程师
 随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势，再到阿里云推出县域经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。
 大数据可视化工程师岗位职责:1、 依据产品业务功能，设计符合需求的可视化方案。2、 依据可视化场景不同及性能要求，选择合适的可视化技术。3、 依据方案和技术选型制作可视化样例。4、 配合视觉设计人员完善可视化样例。5、 配合前端开发人员将样例组件化。
 大家能从事的工作岗位并不只是上面的这几个，还有很多细分岗位小编就不一一列举了。想要在工作中立于不败之地还是需要大家不断给自己充电的。
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