2万名开发者的大会上马云给Java程序员讲了这些话

马云曾经在一次演讲中说道:"人类正从IT时代走向DT时代"。大数据行业对人才需求倍增，但由于大数据需要的是复合型人才，而相应的培育体系仍未完善，因此，行业人才极度稀缺。可以预见，大数据行业从业者的薪酬待遇将持续上升；对于广泛的应届生，大数据领域提供了许多黄金就业机会。

研究后发现，2017年的Java程序员的确很风光，具体体现在市场需求和平均工资的上涨上，但这些风光之后，埋伏了一些危机：

市场需求增长远少于Java程序员供应增长，Java程序员面临更加激烈的竞争；

受供应量的大幅增长影响，Java程序员平均跳槽薪资涨薪幅度较低；

需求方对Java程序员提出更加严苛的选材标准。

2017年在招聘市场上求职的Java程序员面临的更加激烈的竞争主要由以下两个原因引起：

Java程序员的供应较2016年增加25%；

Java程序员的需求量涨幅远低于供应涨幅。

在供应量增长的大背景下，Java程序员还出现涨薪幅度较低的情况。

中国IT环境将面临重新洗牌，不仅仅是企业，更是程序员们转型可遇而不可求的机遇。思诚科技大数据课程应运而生!

程序员如何转型成为优秀的大数据工程师呢？

大数据里有三个职能领域

大数据开发工程师（承担整个运营系统的构建与维护、数据准备、平台与工具开发）

大数据挖掘工程师（负责关键模型应用与研究工作）

大数据分析工程师（既是外部需求的接入者，也是解决方案的输出者，很多时候会承担全盘统筹的角色）

Java人员转行大数据拥有先天优势，毕竟拥有了java基础，转行会更快一点。大数据的主流平台Hadoop是基于Java开发的，所以Java程序员往大数据开发方向转行从语言环境上更为顺畅，所以在很多大数据项目里掌握Java语言是有一定优势的。下面我们给出一个思诚New学堂大数据课程的学习线路图，希望能够助力你更加快速的转型。

第一步：分布式计算框架

掌握hadoop和spark分布式计算框架，了解文件系统、消息队列和Nosql数据库，学习相关组件如hadoop、MR、spark、hive、hbase、redies、kafka等。

第二步：算法和工具

学习了解各种数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则、回归、决策树、神经网络等，熟练掌握一门数据挖掘编程工具：Python或者Scala。目前主流平台和框架已经提供了算法库，如hadoop上的Mahout和spark上的Mllib，你也可以从学习这些接口和脚本语言开始学习这些算法。

第三步：项目实践

可以从网上找一些相关的项目，或者比赛等，当然，参加培训也是一个不错的选择。

拥有java基础固然能够让你更加快速的理解大数据，但是，保持一颗谦虚的心，才能够让你真正的成为一名大数据人才，毕竟大数据并不只是java能够支持的，所学习的东西还有很多。过分的自信是很多java开发人员转行失败的原因。

那如何学习才能快速入门并精通呢？

当真正开始学习的时候难免不知道从哪入手，导致效率低下影响继续学习的信心。

但最重要的是不知道哪些技术需要重点掌握，学习时频繁踩坑，最终浪费大量时间，所以有好的老师带着学习是非常有必要的。

再次强调：

1、把数据分析作为一种能力培养，让自己在现在的团队中展现出良好的数据分析能力，为你以后内部转岗做好准备。

2、扎实学好一、两门数据挖掘软件，基于你已有得编程基础，可以学SAS或者R，基本能够满足很大部分企业的需求。

3、多看多想多观察，学习业务职能是这样，细水长流，还需要不断工作积累和广泛的阅读。

最后，希望你能够成为你想成为的人！