程序员在22-32岁这10年属于黄金期，没走好，后面基本废了，所以老铁们，年轻的时候多思考，多跟过来人交流。

虽说人生没有白走的路，新的一年来到，会的还是原来的知识，人的身价就摆在那里，无论怎么折腾，也不会拿到更好的offer。

这样的跳槽其实没有意义，在我看来，只有薪资实现爆炸式增长，或是进入到一个有绝对潜力的行业，才算得上真正意义上的跳槽。

也许就有人问，现在都是互联网寒冬了，哪来这样的机会呢？

要知道，危机是与机遇共存的，只要你有足够的眼力，能看到未来的风口，借用雷军的一句话：站在风口上，猪都会飞。

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大数据是当时时代下一门炙热的IT学科，行情十分火爆，不论是阿里巴巴、百度这样的大公司，还是中小企业都很重视，甚至是第一个纳入国家战略的技术，政府扶持力度大，支持甚多！

面对这样的大环境下，大数据相关岗位薪水高，就业前景好。

因此也吸引了一大批有志之士，想学习并从事大数据相关工作。

那么，大数据就业到底前景怎么样？

壹：大数据人才需求及现状分析

随着国家重视大数据，政府扶持大数据，大数据在企业中生根发芽，开花结果。到2020年，企业基于大数据开发、计算分析存储、数据挖掘、数据分析等数据产业的发展，我国需要更多的大数据人才。

人才紧缺带来最直观现象就是薪酬的提升。

目前，一个大数据工程师的月薪轻松过万，一个有几年工作经验的大数据工程师薪酬在40万~80万元之间不等，而更顶尖的大数据技术人才则是年薪轻松超百万。

高薪只要你敢想，敢付出，还害怕高薪的人不是自己吗？

贰：转型大数据适合的人群

1、Java

Java编程是大数据开发的基础，大数据编程中必备技能！

2、Python

Python往往在大数据处理框架中得到支持。

3、Linux运维

企业大数据开发往往是在Linux操作系统下完成的，因此，想从事大数据相关工作，需要掌握Linux系统操作方法和相关命令。

4、Zookeeper

ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。

5、R

R语言已经成为了数据科学的宠儿。

6、Hadoop和Hive

Hadoop比其他一些处理工具慢，但它出奇的准确，因此被广泛用于后端分析。

7. Kafka

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。

8. Spark

Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点。

技术层面来说，其实只要有点基础的程序员转型大数据都有天然进阶优势,即使你没有学过以上语言上手 Hadoop也是可以的。

叁：大数据开发就业6大热门方向

大数据技术专业可以从事的工作有哪些?常见的食品制造、零售电商、医疗制造、交通检测等等。

人才主要分成三大类：大数据系统研发类、大数据应用开发类、大数据分析类。

热门岗位有：

1.大数据系统架构师

2.大数据系统分析师

3.大数据开发工程师。

4.数据分析师

5.数据挖掘工程师

6.大数据可视化工程师
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