比起掉头发,我更害怕掉队

2018 年 9 月 19 日 大数据技术

程序员是最需要持续学习的职业


可能在大家眼中,程序员是一群木讷、思维方式单一的物种,但其实,他们才是思维活跃,时刻保持学习力,不甘落后的一群人。


计算机行业每天都会有新的东西出现,程序员们需要关注最新技术动态。快速学习能力,解决问题能力和沟通能力对于程序员来说都是非常重要的基本素质。



优秀的程序员不甘掉队


一方面,随着互联网的发展,现在的数据已经积累到一定程度,另一方面,以Hadoop为代表的生态架构发展日益成熟,大数据市场可以说是遍地开花,人员稀缺,各大公司对大数据相关岗位的需求很大。


为着未来发展和薪资考虑,许多程序员看好大数据这个方向,刚毕业的应届生想做大数据开发,传统的Java后端工程师、web开发工程师也都想转型大数据岗位。

我们优秀的程序员们才不甘在大数据技术发展道路上掉队~



当我们在说大数据开发,其实在说什么


当我们想转投大数据相关岗位,觉得自己搭建过Hadoop集群,用过Hive,会一点MR,就算入门大数据了,可是真正去公司面试时才发现这些根本没有达到公司生产要求。


那大数据工程师到底在做些什么呢?


现在市面上对大数据相关的岗位招聘需求很多,诸如以下的招聘需求:


可以看到,相同的岗位可能会有截然不同的的技能要求。

但是再仔细会发现,这些招聘需求其实可以总结为三个方面:


(1)基础编程能力

至少掌握一门编程语言,Java,Python等深入理解数据结构、计算机网络等。


(2)大数据生态环境

熟悉Hadoop生态架构,了解MR以及分布式计算。


(3)业务抽象能力

数据说到底都是一些业务日志,要求你对数据敏感,并能把握问题的本质,追根溯源,将业务逻辑抽象出来。

也就是说,大数据开发工程师的核心工作,就是抽象业务逻辑,利用技术实现工程自动化,包括数据采集、实时处理、存储等等。


总结:

对于大数据入门,你可能需要掌握的很多技能,比如下图列出的技能条件。

(思维导图原文件,扫码入群后即可领取)


但是,想要真正入行大数据,避免从入门到放弃,你需要找准一个切入点

  • 比如,你想专注做大规模离线处理,那你就去深入学习hadoop;

  • 想做实时处理,学习重点就放在Storm或者Spark Streaming上;

  • 想做ETL,你就要熟悉ETL流程。

  • 然后,慢慢再往大领域中扩充自己的大数据知识库存。


大数据开发比传统的开发行业更直接地接触到行业数据,也就能更深入的了解行业业务,这种“技术”与“行业业务”的结合,就像学科交叉,更有发展前景与潜力。


说到这里,是不是对大数据开发很心动,据统计,大数据工程师的收入待遇比同类岗位平均高出20~30%。


想要入门大数据,推荐网易云课堂联合浙大、云展科技推出的《大数据开发工程师》微专业课程,“完整”和“真实”是这门课最大的特点。“完整”是这门课将会贯穿整个大数据平台技术栈,你可以将Hadoop生态组件融会贯通。“真实”是其中的案例是网易实际一线案例。


这门课程提供了在线实操平台,全程提供网易云分布式集群环境,学员可以随时登录练习。这是一个非常好的硬件条件,你可以体验到企业级的集群平台,随时在上面时间练习。


课程的学习安排如下:


为了让大家更好的了解大数据,现在推出限时免费的直播课程:



除此之外,还有免费体验课程

课程大纲

1.   从数据到大数据

数据是什么:数据编年史

大数据是什么:生产资料


2.   大数据技术浅谈

计算原理:从并行计算说起

存储原理:海纳百川,有容乃大

大数据技术架构


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