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程序员如何转型成为大数据工程师?

主要是从两者所要求的能力上来分析。首先，编码能力越强的程序员，越有可能成为，优秀的大数据工程师。

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其次，大数据工程师需要统计学、与应用数学相关的能力背景，数据挖掘与分析，是需要设计数据模型和算法的，应该说程序员，是有这个基础的，厉害的程序员，一般都不是科班出来的，通常是数学专业，因此提高算法设计能力，是程序员转型大数据工程师的关键因素。

第三，大数据工程师需要具备某一行业的业务知识。大数据的挖掘与分析，最终都要服务于市场，并对产品的销售与企业的发展，起到重大推动作用，那才是有价值的大数分析。

在美国，大数据工程师平均年薪，达 17.5 万美元(折合人民币大概 105 万左右)，在中国顶尖的互联网公司里，大数据工程师的薪酬，比同级别的其他职位高出 30% 以上。

DT 时代来得太突然了，国内发展势头很猛，而大数据相关的人才，却非常的有限，在未来若干年内，都会是供不应求的状况，指望大学培养出合格的大数据人才，有如天方夜谭，因此程序员们，你们的春天到了!

关于程序员如何转型成为大数据工程师，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

大数据怎么入行？ 做了两年php研发，现在想转做大数据，没什么经验，想入行的话，hadoop和数据

大数据对于我们这些从业者来说，是不太喜欢说的一个词。所谓内行看门道，外行看热闹，大数据这两年风风火火，大家都争先恐后的讨论着，但说到如何掌握或者运用，很多人是不知所措的。

私以为，大数据的核心在三个地方：数学+计算机知识+业务

先说说题主说到的编程，我在这里将它纳入计算机知识这一部分，因为编程对于我们来说只是大数据的冰山一角。这两年大数据的发展，绝对不是因为编程语言的进步，很大一部分是由于计算机工具的进步或者硬件的提升。 尤其是现在计算机硬件价格的下跌，以及大数据处理工具的发展，如hadoop,spark等，带来了数据处理能力的飞速提升，才导致了现在大数据的越来越火。

至于我们说的数据挖掘知识和编程语言，这些都是很早以前就已经存在的知识，这几年也没有得到很令人惊喜的新进展（我说的是知识本身，不是指应用）。

总之： 大数据之所以得到人们关注，最重要的是数据处理工具的进步以及数据量的累积（尤其是互联网）

那么是不是说明 掌握编程或者计算机工具就是迈入大数据的关键路径呢？

答案：显然不是，数学才是真正的核心知识。

没错，数学是在数据挖掘领域非常重要的甚至是核心的部分，编程只是工具，真的只是工具。 编程语言有好几十种吗，但是数据挖掘理论知识就那儿点。 你用任何一门语言去实现你的数学思想便可以达到数据挖掘的目标。 学术研究甚至可以抛弃编程，完全只研究算法（注意：这样的话会容易造成纸上谈兵）。

程序员转行做大数据有什么优势?

1.市场需求量大

常常查询显现，去年有很多大小互联网公司都在布局大数据。而现在大数据方面的人才仍旧十分紧缺，比方大数据生态Spark需求的Scala工程师。基于Java和Scala等技能密切的联系，有些大数据公司会瞄准JAVA工程师，经过培养转而成为大数据工程师。

2.就业方向广泛

(1)大数据开发工程师

基础大数据服务渠道，大中型的商业运用包括咱们常说的企业级运用(主要指杂乱的大企业的软件系统)、各种类型的网站等。担任建立大数据运用渠道以及开发剖析运用程序。

(2)大数据剖析师

担任数据挖掘作业，运用Hive、Hbase等技能，专门对从事行业数据搜集、整理、剖析，并依据数据做出行业研究、评估和猜测的专业人员。以及经过运用新型数据可视化东西如Spotifre，Qlikview和Tableau，对数据进行数据可视化和数据呈现。

(3)Android工程师

Android是一种基于Linux的自由及开放源代码的操作系统，其源代码是Java。所以市场上见到的手机系统例如MIUI，阿里云，乐蛙等，都是修正源代码再发行的。Java做安卓不单单是指系统，还有APP对于更多的开发人员来说，他们更多的时刻是花在开发APP上面。

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