转行做大数据行业怎么样？

当前大数据应用尚处于初级阶段，根据大数据分析预测未来、指导实践的深层次应用将成为发展重点。各大互联网公司也都在囤积大数据处理人才，从业人员的薪资待遇也很不错。

就业前景

1、大数据应用广泛，未来将覆盖全行业

2、大数据人才缺口巨大（2-3内人才缺口预计达到120万+）

3、随着人工智能、物联网的发展，大数据人才急剧增加

所以，大数据行业的就业前景一片光明，人才缺口不断增加。

就业薪资

1、招聘平台数据统计，大数据人才起薪平均15k/月

2、内部数据统计，2017年毕业学员平均月薪14K，最高月薪27K，最低月薪10K。2018年毕业学员平均月薪17K，最高22K，最低15K。

所以，大数据就业薪资偏高，属于土豪职业之一。

这里介绍一下大数据要学习和掌握的知识与技能：

①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。

②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。

③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。

④Hadoop：分布式计算和存储的框架，需要有java语言基础。

⑤spring cloud：一系列框架的有序集合，他巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发。

⑤python：一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。

互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。

大数据还是偏技术一些，还是要看你之前是从事哪方面工作的，如果也是编程或者开发这种技术岗就比较适合。如果你一点不懂技术，也没有接触过大数据行业，还是不建议你转行进来。因为发展会比较困难。

大数据行业最近几年才大力发展，在国内的布局和发展还不是很成熟，如果是大数据从业人员那么竞争相对其他热门互联网行业会小些，尽早进入才有可能成为此行业的领军人物。

据国内权威数据统计，未来五年，我国信息化人才总需求量高达1500万— 2000万人。以大数据分析为例，我国大数据人才需求以每年递增20%的速度增长，每年新增需求近百万。

从就业方向来看，大数据人才主要有三大就业方向：

1.大数据系统研发类人才

2.大数据应用开发类人才

3.大数据分析类人才

大数据业务流程有4个基本环节，分别是：业务理解、数据准备、数据挖掘、分析应用。

大数据技术正在向各个行业蔓延，大数据与云计算、AI、金融、医疗、物联网、政府公共服务等相结合，缔造了很多就业新岗位，大数据浪潮不仅开始席卷全行业，政府职能、城市规划、安全执法也将需要大数据的支持，所以，大数据在各行业算是通吃的技能 ，基本不用担心就业问题。

市场的供求关系决定了市场的价格，目前我国大数据方面的专业人员还不是很多，这就造就了大数据人才是目前最具前景的高薪行业之一，大数据分析、大数据开发等大数据人才必将成为市场紧缺型人才，发展前景好，薪资水平也水涨船高。

很多新手在转行大数据之前，都在网上或者听到其他人关于学习大数据的言论，很多人认为，大数据属于新兴的技术，且包含的内容很多，对于新手，尤其是没有接触IT相关知识的小白，学习起来难度会很大。此类言论，让很多人打消了入行大数据的积极性，但实际上新手学习大数据开发并没有想象中的那么难。只要注意以下6个点就能够快速学懂大数据开发的相关知识。

　　1、从基础开始学起

　　新手学习大数据开发的知识，一定不要直接去学核心的内容，毕竟没有编程基础，没有接触过IT相关的内容，冒冒然学习会遇到很多问题。所以，新手应该从基础开始学起，比如：java、Linux和mysql等内容。

　　2、熟悉IT行业的一些“软知识”

　　对于此类“软知识”，就好像是一个人的文学素养，不仅能够提升一个人的内涵，还能够提升一个人对于知识的理解能力。所以，新手学习大数据开发的知识，要积极的去为自己补充IT领域的知识，即使很多内容你可能并不是深入的研究，但是，这些内容都将成为新手逐渐成长的“软知识”。

　　3、写程序时要规范化

　　大数据开发的知识虽然并不需要求学者海量的敲代码，但是，在学习的时候也要养成良好的习惯，写程序时一定要规范化。

　　4、学习不仅仅是靠老师

　　对于编程类知识的学习，不仅是需要靠老师，更多的还是需要自己去积极的探索，积极的去学习，如果遇到问题总是第一时间想到老师能不能帮帮我，最好是这段代码都由老师来代写了更好，那么，这种思路会大大降低我们独立解决问题的能力，当然，也不利于自己真正的将知识融会贯通。

　　5、经验丰富的老师指导

　　我们在学习的过程中，应该有经验丰富的导师为自己指导，又或者是有相关工作经验的前辈们来指导自己，不要想着我看看网上的教程，几个月之后就能找到一份好工作，这是不现实的，如果没有好的老师师帮你解决问题，相信对于一个新手来说，我们会走很多弯路，同时也会半途而废，浪费了自己的时间和金钱。

　　6、做真实的实训项目

　　演习千遍不如一场实战，这句话在学习IT类知识的时候尤为适用。对于新手而言，如果没有真实的实训项目去做，那么永远都是假把式，无法真正的将理论付诸于实践，也无法提升自己的实战能力。所以，学习大数据开发一定要做真实的实训项目。

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支zhi撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。

此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。

大数据时代则对从业人员素质的要求越来越高，因为数据处理变得越来越复杂，数据人才的竞争也越来越激烈，很多大公司都在寻找尖端人才。而且，大到国防、金融，小到跟生活息息相关的物流、购物、医疗、交通等，都日益需要大数据的支撑。大数据正在成为一门“显学”。

对于大数据开发的学习，重在掌握基本知识以及实践应用，合理安排基础知识的学习，可以起到事半功倍的效果，以下是比较经典的大数据开发学习路线：

第一阶段：JavaSE+MySql+Linux

Java语言入门 → OOP编程 → Java常用Api、集合 → IO/NIO → Java实用技术 → Mysql数据库 → 阶段项目实战 → Linux基础 → shell编程

第二阶段：Hadoop与生态系统

Hadoop → MapReduce → Avro → Hive → Hbase → Zookeeper → Flume → Kafka → Sqoop → Pig

第三阶段：Storm与Spark及其生态圈

Storm → Scala → Spark → Spark SQL → Spark Streaming → Spark机器学习

第四阶段：其他

Mahout机器学习 → R语言 → Python

第五阶段：项目实战、技术综合运用
希望对您有所帮助！~