首先转行一定要慎重，老弟，一定要经过评估，如果你基本条件满足适合转行，那么可以走，卷卷收入还不错，毕竟大数据，java等社招基本起薪10k。如果条件不满足，那对不起迎接你的将是久久无法上岸，去哪个机构都一样，甚至一直找不到工作，甚至白花钱，这种我见过太多了。高薪应该被追求，但是不能凭借一腔热血。我基本每个月会劝退50人+想从事大数据的的。

今年的行情是历史最差的一年，整个it行业，当然其他行业也很差。

注意这个评估不是培训机构客服的评估你合不合适，那些是靠拿人头提成的人本身没有做过大数据的人，效果可想而知，需要评估的私信我？如果我觉得你不合适，就不要考虑转行了？如果我觉得你合适，我甚至可以给你推荐不错的线下机构，告诉你如何学习，重点学习哪些？这些数据都是根据我们辅导上岸数百人外面各个培训机构学员的经历总结。

1. 学历（大专，本科，研究生，学校是否211,985）判断硬性条件？

2. 毕业年限（1,2,3..）判断转行长期是否合适，是否容易就业？

3. 专业(判断是否计算机相关，是否转行，综合学历给出评估)

4. 当前工作岗位（是否相关岗位，转行难度？）

5. 当前薪水范围（判断短期，长期转行是否划算，涨薪如何？）

6. 准备工作城市（判断城市岗位是否多，求职是否容易，学习侧重点？）

7. IT相关基础知识存储（是否自学过，有基础，理解能力如何，判断学习课程规划？）

下面这就是某top2机构今年最真实的就业情况：5月带的他们学员简历面试辅导反馈的。

我们最近每个月带10-20人外面机构的简历面试辅导，有些甚至是工作过的人，基本条件差，技术很烂的人。有些人甚至需要补充学习很多东西。

根据我们辅导过的外部几百人简历求职面试的，带过各个机构简历面试的同学，线下机构目前来看XXX还可以，线下推荐这个，具体可以联系我哈，这里放了会被diss的哈，线上大数据课程我们最好吧。

但是去线下也不要啥都学，没必要，不建议全栈学习；走社招要术业有专攻，要能干活，尤其包装几年工作经验的，可以参考的我们的路线图选个方向突破，不然出来会很惨，因为每个月我们都会带很多外面学员简历面试辅导，尤其今年特别多。

工作几年月薪还不到20k的小伙伴们要注意了，大数据学习最新路线图_哔哩哔哩_bilibili

大数据近年来这么火，越来越多的人想要进入大数据行业，你真的了解大数据吗？大数据前景如何，好不好就业？今天就跟大家聊聊大数据行业：

什么是大数据？

关于大数据的解释，比较官方的定义是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。简单来说，大数据就是结构化的传统数据再加上非结构化的新数据。

那么传统数据和新数据又是什么呢？传统数据就是IT业务系统里面的数据，如客户资料、财务数据等。这些数据是结构化的，量也不是特别大，一般只是TB级。对比传统数据，还有一种叫“新数据”，是来源于社区网络、互联网等渠道，包括文本、图片、音频、视频等非结构化的数据。目前全世界75%以上都是非结构化数据，而且还一直呈现爆炸性的增长。

先来个彩蛋：

本公司目前在招聘一些大数据分析师，我们欢迎所有对数据分析感兴趣的人来试试，符合条件的可以投递简历（可培养！！！）投递方式见下方，更多岗位信息关注本公司公众号，欢迎主动与我们联系。（1、签订正式合同、五险一金；2、须本科及以上学历（优秀者可放宽条件）；3、无经验者有项目经理带；4、在京工作一年后要求回当地的工作的，可申请调回当地省会城市的分公司或合作企业工作；5、每日简历投递量非常大，欢迎主动与我们联系！！

大数据前景如何？

1、大数据的重要性

“大数据”是近年来IT行业的热词，大数据在各个行业的应用逐渐变得广泛起来，进入2012年，大数据（bigdata）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。

大数据的意义在于变革经济的力量：生产者是有价值的，消费者是价值的意义所在。有意义的才有价值，消费者不认同的，就卖不出去，就实现不了价值;只有消费者认同的，才卖得出去，才实现得了价值。大数据帮助我们从消费者这个源头识别意义，从而帮助生产者实现价值。

大数据的意义表现在变革组织的力量：随着具有语义网特征的数据基础设施和数据资源发展起来，组织的变革就越来越显得不可避免。大数据将推动网络结构产生无组织的组织力量。

2、人才需求量大

根据国内的发展形势，大数据未来的发展前景会非常好。自 2018 年企业纷纷开始数字化转型，一二线城市对大数据领域的人才需求非常强烈，未来几年，三四线城市的人才需求也会大增。

在大数据领域，国内发展的比较晚，从 2016 年开始，仅有 200 多所大学开设了大数据相关的专业，也就是说 2020 年第一批毕业生才刚刚步入社会，我国市场环境处于急需大数据人才但人才不足的阶段，所以未来大数据领域会有很多的就业机遇。

3、大数据行业薪资待遇好

众所周知，IT含薪资待遇非常不错，在各行各业都是顶尖的，而大数据行业由于人才的紧缺，人才缺口非常大，对于技术的要求也比较高，所以薪资待遇非常可观，可以说是IT行业的佼佼者。我们以数据分析师为例，根据职友集最新数据统计，全国大数据分析师的平均薪资高达20-30k之间，确实是大家所羡慕的。

大数据行业有哪些岗位？

1.大数据开发工程师

基础大数据服务平台，大中型的商业应用包括我们常说的企业级应用(主要指复杂的大企业的软件系统)、各种类型的网站等。负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序。

2.大数据分析师

负责数据挖掘工作，运用Hive、Hbase等技术，专门对从事行业数据搜集、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。以及通过使用新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau，对数据进行数据可视化和数据呈现。

大数据，作为信息时代的核心驱动力之一，正日益成为各行各业中不可或缺的一环。它的出现不仅带来了庞大的数据量，更引领了新的商业模式和技术变革。随着大数据技术的迅速发展，

人们对于大数据行业的就业前景也产生了浓厚的兴趣，那么大数据现在好就业吗？

首先，大数据行业的快速发展为就业创造了巨大的机会。

大数据技术的应用已经渗透到了各个行业，包括金融、制造、医疗、零售等等。越来越多的企业意识到，通过挖掘和分析海量的数据，可以获得市场洞察、优化运营和提高效率。因此，企业对于懂得运用大数据技术的专业人才需求量不断增加。拥有相关技能和知识的人员，尤其是掌握数据分析、数据挖掘和机器学习等技术的专业人士，将会在就业市场上获得更多的机会。

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其次，大数据行业的广阔发展前景也意味着丰厚的薪酬待遇。

随着大数据技术的不断成熟，对于掌握相关技能的人才需求量增加，这导致了行业内的人才供需失衡。在这种情况下，企业为了吸引和留住优秀的大数据人才，愿意提供更高的薪资和福利待遇。与此同时，大数据行业的工作性质通常需要高度的技术能力和专业知识，相对而言，拥有这些技能的人才数量相对较少，因此他们通常能够获得比较可观的薪酬。

大数据发展趋势如何？

第一：大数据自身能够创造出更多的价值。大数据相关技术紧紧围绕数据价值化展开，数据价值化将开辟出广大的市场空间，重点在于数据本身将为整个信息化社会赋能。

第二：大数据推动科技领域的发展。大数据的发展正在推动科技领域的发展进程，大数据的影响不仅仅体现在互联网领域，也体现在金融、教育、医疗等诸多领域。

第三：大数据产业链逐渐形成。经过近些年的发展，大数据已经初步形成了一个较为完整的产业链，包括数据采集、整理、传输、存储、分析、呈现和应用，众多企业开始参与到大数据产业链中，并形成了一定的产业规模，相信随着大数据的不断发展，相关产业规模会进一步扩大。

第四：产业互联网将推动大数据落地。产业互联网的发展空间非常大，而大数据则是产业互联网发展的一个重点，大数据能否落地到传统行业，关乎产业互联网的发展进程，所以在产业互联网阶段，大数据将逐渐落地，也必然落地。

大数据就业方向

大数据的就业范围广，可以选择岗位很多。

如：大数据发展工程师，操作工程师、大数据架构师、工程师、BI工程师、数据挖掘工程师、ETL开发工程师、Spark开发工程师等等。

大数据适合女生吗

大数据专业更适合女生。大数据的逻辑编码比较复杂，尤其是数据的准确性。女生细腻、耐心，更注重细节，所以非常适合学习。此外，大数据开发和分析是客户的重要项目，双方的沟通非常重要。女性的亲和力会提高顾客满意度。

许多女孩会拒绝大数据的复杂性。其实，大数据的学习不会像网络后台开发或系统编程那样枯燥乏味。在大数据分析的学习过程中，我们不断地对数据进行清理、筛选、重新加载、分析和可视化，最终得到科学的结果，因此，学好大数据将是一项非常有成就感的技能。

自学：如果自己的学习能力比较强，B站上有很多全套免费的大数据视频，认准了一个，义无反顾的拼命学，学习是枯燥的，一定要咬牙坚持下来，千万不能半途而废！还有一点非常重要，学习编程一定要多敲多练，千万不能只听不练！

培训：现在市面上也有不少的大数据培训机构，良莠不齐，交钱之前一定要多考察，多比较，慎重选择，最重要的是师资、课程内容和项目，毕竟学费都2万多，不能花了钱，浪费了时间，到头来又没找到工作！！！培训的好处是有一个好的学习环境和氛围，线下面授，可以感受到老师上课时的激情，不容易犯困，遇到问题老师可以及时帮你解决，每天都会安排一些作业，即使自己懈怠了，氛围也会推着你向前的！

目前大数据课程的主要学习以下的内容：

1.掌握一门编程语言：例如Java、Python（如果是大数据开发，建议学Java，因为目前流行的大数据分布式框架大多是基于Java开发的或运行在JVM平台上的，例如：Hadoop、Hive、Hbase、Flink、Spark等；如果是想走算法方向，可以选Python，因为Python的算法库多一些），但是不要为选那种编程而纠结，编程语言都是相通的，学会了其中一个，再学其他的也会很快上手！重要的是先搞起来！

2.熟练使用Linux：因为公司的大数据项目都是部署在Linux服务器上的，所以需要数量掌握Linux的常用命令，并且可以编写一些Shell脚本！

3.掌握一种关系型数据库：因为公司的业务数据一般是保存在关系型数据库中的（例如MySQL、Oracle、PostgreSQL等），做大数据开发，经常会将一些关系型数据库中的数据迁移到HDFS分布式文件系统中，然后在使用大数据框架数据分析，而且计算好的结果有时候也会保存到关系型数据库中！就是数量使用SQL，而且大数据框架中的Hive SQL、SparkSQL、Doris与这些关系型数据库的SQL都是差不多，触类旁通的！

4.掌握Hadoop框架：Hadoop框架是目前公司大数据使用比较多的，主要用HDFS分布式文件系统解决海量数据的存储；使用YARN作为资源调度；MapReduce虽然现在使用的比较少，但是这种分布式的思想还是很重要的。

5.熟练Hive SQL：大数据离线项目，一遍都是将非结构化的数据，进行预处理后，转成结构化的数据，然后进行数仓建模，剩下大部分的工作都是使用SQL对数据进行处理和计算，所以必须熟练使用SQL。

6.熟练使用Spark：大数据公司一般使用Spark做离线计算、图计算、机器学习。复杂的业务，无法用SQL完成的，就需要编写Spark程序完成，如果仅会SQL那只能做一个SQL Boy/Girl，如果想有更好的发展，拿更高的薪水，就必须会编程！

7.掌握Kafka消息中间件：如果公司有实时的业务，通常是将数据保存到Kafka这种消息中间件中的，如何高效、快速、安全、保证数据的一致性，就必须熟练掌握Kafka的操作和原理，并且还要有一定的优化的经验。

8.熟练使用Flink：现在大数据实时计算，最流行的就是Flink了。Flink也可以写SQL完成实时计算，但是复杂的场景，SQL搞不定，还是需要编程来实现。

9.掌握一种OLAP引擎：例如Doris、ClickHouse等（还是SQL）

10.有大数据项目经验：找工作，大数据项目的经验最重要了！

如果你对大数据感兴趣，可以看看下面的内容：

2023截止到7月，多易大数据就业总览

2023截止到7月，多易大数据就业详情