@程序员，同样编程，为何做大数据的月薪竟然比我高出好几万！

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作为程序员，都有一种相同的焦虑——即当一次又一次的新技术浪潮袭来，总会不由自主的拼命跟随，总是担心如果不紧跟新技术的潮流，将会被时代所抛弃。



尤其近几年，技术浪潮一波接着一波，从物联网、云计算、大数据、VR/AR、人工智能、自动驾驶，再到如今的区块链，每一次技术浪潮来临，都受到资本和市场的极度热捧。而大量的程序员也加入了热门技术的创业大军中，这无疑加剧了身边朋友的焦虑。



其实类似这样的焦虑很正常，人无远虑必有近忧嘛，也是人之常情。古人有云：“居安思危，思则有备，有备无患，敢以此规。”

但人的精力毕竟有限，不可能跟随每一波技术热潮，到底该如何选择，想必大家心里也充满了疑问。



从长远考虑，肯定是那种淘汰慢，能够与经验积累成正比，容易形成知识壁垒，不容易被取代的技术最好了。但实际上，想找这种技术领域其实是蛮难的，这也是程序员普遍缺少安全感的原因，以Java语言开发为例，工作5年与工作3年的差距大不大呢？



但实际上，有一门技术领域就具备这样的潜力，这就是大数据技术。金山软件资深大数据架构师与大数据专家高扬就曾表示，对于项目管理以及更高级别的职场人而言，大数据能够助其更多的思维层面和辩证看待数据的逻辑，并且在普及性学习工作中，能够了解哪些技术能做什么，优势有哪些。这样的知识对于一个管理者对当前技术形式作出判断，估算难度和成本，以及对开阔创新中的想象力都是大有裨益的，有着重要的积累意义。

同时，根据相关调查数据显示，大数据人才就业薪资普遍较高。以北京为例，大数据开发月平均薪资30230、数据分析师月平均薪资11130、Hadoop工程师月平均薪资20130、数据挖掘月平均薪资21740、算法工程师月平均薪资22640，是不是非常诱人？



此外，数据还显示，在工龄三年以下的人群中，大数据工程师、AI工程师、全部工程师的平均年薪分别为29.22万元、29.98万元、23.73万元；在工龄8-10年的人群中，三者的平均年薪分别达到了44.23万元、45.71万元、39.91万元。可见，在大数据领域，随着工作年限的增长，薪资增幅较大。

大数据之所以被寄予厚望，是因为数据已经逐渐成为企业的核心竞争力，通过分析、挖掘数据的价值，企业可提前获知客户需求，预测其消费习惯和趋势。让管理者的一切决断都有据可依，不再盲目，降低企业风险。

近两年，数字化转型浪潮席卷各行各业，越来越多的传统行业开始认识到数据的价值。Informatica前主席兼首席执行官苏哈比·阿巴斯曾坦言，信息时代唯一最有价值的资产就是数据，想要更好地了解客户、提高企业运营效率及业务灵活度都离不开数据的支撑。

据第三方机构预测，到2020年，每一位互联网用户每日就能产生1.5GB的流量，一家智能工厂每天将产生1PB的数据，而云视频服务提供商每日则将产生高达750PB的视频数据。

可见，未来数据规模将达到前所未有的数量级，企业对于数据的管理需求也将极大的提升，对于大数据人才更是如此。

在去年（2017），CSDN做了一次开发者大调查，调查结果显示，企业构建大数据平台面临的主要问题是人才的缺失。当然，大数据应用规划与技术选型也是困扰企业的现实问题。



但初期接触大数据的朋友，往往比较迷茫，大数据包含的技术繁多，常见的框架非常多，如Hadoop、Spark、Storm、Scikit-learn、Mahout、TensorFlow等等，究竟应该从哪里学起，对自身的职业生涯更有帮助呢？



对此，笔者还真不敢乱说，毕竟专业的事情必须交给专业的技术大牛来解答更稳妥。

而由CSDN学院精心打造的《大数据就业训练营》由楚门智能数据学院创始人钱老师亲自带队，为想进入大数据行业的程序员们倾情献上，大数据就业特训课程，将可以帮助想学习大数据技术的学生攀升事业的高峰。



课程简介

该课程首推业界最先进技术标准，引领行业技术更新：Hadoop3.0、Hive2.0、HBase1.0、Storm1.0、Spark2.2等。完整项目贯穿整个教学体系，提供独家大数据云实验室环境，通过实验室感受 TB级数据分析效果。并有持续 ETL流程，定时ETL流程，多业务并行计算，业务协同管理等场景，做到真实演练。让学员更加深刻体会大数据的独特魅力。

你可以学到

Linux实践与Java基础、

Hadoop生态体系(HDFS+MapReduce+Pig(选修)+HBase+Zookeeper+Hive+Sqoop+Flume)、

Spark核心架构：Scala+Spark 核心、Spark SQL 2.X、

流计算引擎：Spark Streaming 2.X＋Storm 1.0＋Kafka、

基于Spark的大数据挖掘分析：Spark Mllib(选修))、

大数据MPP数据库最佳实践：Impala+Presto(选修)、

大数据应用调度工具使用及企业平台实战（Hue+Azakban+Cloudera）、

企业级大数据项目实战。

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