程序员转行做大数据有什么优势?

1. 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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2. 从事大数据行业需具备哪些特质?

1. 数学能力较强的人
实际上在大数据领域，不管是什么方向，涉及比较多的学科知识大概就是数学，数学厉害的神童们，做软件开发也如鱼得水。
2.喜欢专研的人
为什么说从事大数据行业的人很多人都是喜欢专研的呢?因为不管是学习大数据还是从事大数据这个行业，都是需要会刻苦专研的，里面会涉及到很多重点难点，如果你自身带有刻苦钻研的特质，你会发现对于攻克难题你更能得心应手。所以其实，爱专研是大数据行业。
3.玩竞技游戏厉害的
程序员中其实有很多都是竞技游戏高手，或者曾经是。这说明，玩竞技游戏厉害的人确实适合大数据的，而且容易成为高手。或许这和其追求竞技的精神和思维的敏捷有关。当然还和爱动手有关。不过当然大部分的游戏迷却不是程序员，很多人都是把它当成一种业余爱好来进行。
 

3. 从事大数据行业要掌握哪些知识?

1、数学知识，数学知识是数据分析师的基础知识。对于数据分析师，了解一些描述统计相关的内容，需要有一定公式计算能力，了解常用统计模型算法。而对于数据挖掘工程师来说，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是最高的。
2、编程语言，对于想学大数据的朋友来说，至少需要具备一门编程语言，比如SQL、hadoop、hive查询、Python等均可。

4. IT程序员可以从事大数据开发方面的工作吗

新的想法诞生新的技术，从而造出许多新词，云计算、大数据、BYOD、社交媒体、3D打印机、物联网……在互联网时代，各种新词层出不穷，令人应接不暇。毫无疑问，这些新趋势的到来，会诞生一批新的工作岗位，下面将分别为大家介绍杭州大数据程序员的就业岗位：

一、算法工程师
算法工程师，根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。另外数据挖掘、互联网搜索算法这些体现大数据发展方向的算法，在近几年越来越流行，而且算法工程师也逐渐朝向人工智能的方向发展。
二、商业智能分析师
算法工程师延伸出来的商业智能，尤其是在大数据领域变得更加火热。商业智能分析师往往需要精通数据库知识和统计分析的能力，能够使用商业智能工具，识别或监控现有的和潜在的客户。收集商业情报数据，提供行业报告，分析技术的发展趋势，确定市场未来的产品开发策略或改进现有产品的销售。
三、数据挖掘工程师
数据挖掘工程师，也可以叫做“数据挖掘专家”。数据挖掘是经由分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。数据挖掘专家或者说数据挖掘工程师掌握的技能，能够为其马上创造财富。
四、数据库开发和管理
数据库开发和管理在大数据时代显得尤为重要，相关的数据库管理、运维和开发技术，将成为广大BI、大型企业和咨询分析机构特别看重的技能体现。
比如知名的Hadoop分布式数据库HBase的数据管理，需要借助HRegion、HMaster、HClient组成的体系结构从整体上管理数据。这些也都需要有对Hadoop深刻理解和业务的精通才能胜任。而除此以外的大数据的存储管理、内存计算、包括基于这些应用上的平台开发等等，也得会越来越受市场欢迎。
五、系统架构师
众所周知，云计算和大数据的出现，使得传统的数据中心基础设施难以胜任;另一方面，日益激烈的市场竞争和移动互联等商机的出现，势必会给企业业务带来深刻变革。这种变革和IT架构转型，都会牵扯到IT系统架构这个核心问题。相比之前介绍的那些IT技能和所对应的岗位，系统架构师的规划部署能力显得尤为重要，它牵扯的是整个面而不是某个领域某个点的痛点。
六、系统安全师
同样的，网络、计算、存储还是系统架构，也都需要关注安全问题，而安全在现在的云计算环境下，个人隐私和企业敏感数据的保护也不断被强化。相比传统来说，系统安全师将更多的会结合具体的业务展开，而根植于系统平台和底层基础设施的系统安全，则更多的会出现在运营商、服务商对此类人才的需求上。
当今世界，科技进步日新月异，互联网、云计算、大数据等现代信息技术深刻改变着人类的思维、生产、生活、学习方式，深刻展示了世界发展的前景，学习大数据技术已经成为一股不可阻挡的新潮流。

5. 程序员没有大数据背景，能转行做大数据的工作吗

可以的
转行要趁早
当你萌生要转行的想法时，在考虑清楚的前提下，一定要趁早，因为你在一个行业积累的经验越久，你转行付出的沉默成本越大，你会更没有勇气。
转行不一定是靠着兴趣
我们知道，如果我们从事的是自己喜欢、自己感兴趣的工作，那是最幸福的事。
很多人转行的目的可能是因为觉得自己不喜欢现在这个行业，自己更喜欢 xxxx 之类的，但是我想告诉你们的是，很多时候我们不热爱自己的工作，不感兴趣可能只是借口，本质原因可能是因为你做的不够好。
所以，不要急着给自己下定论说自己不喜欢、不适合做 xxxx...先把这件事做好你才有资格说自己感不感兴趣。
转行尽量选择高技术含量的行业
建议转行选择高技术含量的行业，高技术含量意味着稀缺，回报以及未来的潜力都不一样。
最好参考下近几年的行业趋势，选择一个热门行业，因为转行到很成熟、很传统的方向，跟那些已经工作很长时间的人比，你没有什么优势，如果可以选择一个新兴产业，那么大家起跑线差不多，自己劣势没有那么大,像现在的大数据开发就是这样的行业，甚至最火的人工智能机器学习都是在此基础上进行升级的。

6. 哪些人适合大数据行业?

1. 数学能力较强的人
实际上在大数据领域，不管是什么方向，涉及比较多的学科知识大概就是数学，数学厉害的神童们，做软件开发也如鱼得水。所以，我们可以发现在从事大数据行业的童鞋里，数学这个学科知识一定是比较6的。
2.喜欢专研的人
为什么说从事大数据行业的人很多人都是喜欢专研的呢?因为不管是学习大数据还是从事大数据这个行业，都是需要会刻苦专研的，里面会涉及到很多重点难点，如果你自身带有刻苦钻研的特质，你会发现对于攻克难题你更能得心应手。所以其实，爱专研是大数据行业。
3.玩竞技游戏厉害的人
我发现程序员中其实有很多都是竞技游戏高手，或者曾经是。这说明，玩竞技游戏厉害的人确实适合大数据的，而且容易成为高手。或许这和其追求竞技的精神和思维的敏捷有关。当然还和爱动手有关。不过当然大部分的游戏迷却不是程序员，很多人都是把它当成一种业余爱好来进行
4.理工科毕业的人
这个很简单，理工科经过大学多年的培养，思维方式、学习方式和行事方式与文科生差异很大，而大数据行业大部分的方向都会涉及到是工科或理科的学问，所以自然也就能够适合理工科的人。

7. 大数据分析开发毕业后能够做哪些工作?

一、数据挖掘师/算法工程师
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。有实际建模经验、机器学习算法的实现，对业务理解、熟悉数据挖掘算法、掌握数据库和精通计算机编程。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，也可以用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。
二、大数据分析师
大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。
三、数据产品经理
数据产品经理必须了解不同的公司，在不同的阶段，需要哪些数据产品，并能够制作出来，这是此职位的核心要求。其次，数据产品经理必须有足够的数据分析能力，如果有了数据分析的思维，再跟公司业务结合就会比较容易。最后，数据产品经理是产品经理的一种，所以要同时具备产品经理的能力：了解用户，需求调研，方案设计，协调技术、测试、设计等。
四、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。
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8. 大数据行业现在挺火的，入行难吗，需要掌握哪些技术？

大数据行业前景很不错的，薪资也很可观，大数据相对来说更适合有基础的人学习，零基础学习有一定的难度，懂Java或者是做过Java开发的人学习起来相对容易，大数据需要学习的技术包含8个阶段，按照顺序学习就可以了，希望你早日学有所成。

大数据需要掌握哪些技术