知識星球前幾天，網易雲音樂公佈了一份年度音樂總結。
結果中有暖心的，自然也有扎心的。
然而，讓我更驚嘆的是在這個大資料時代底下，比起我們自己，大資料似乎更懂得我們。
如果科技更進一步，就像《奇葩說》中一集辯題裡所說的，它有可能可以幫我們匹配到那個靈魂相契的人。
有人覺得這個現象很恐怖，但在我看來，人的恐懼是源自於未知。
如果能順應著時代的步伐，一起向前，對它瞭解再加深一點，也許我們就會愛上它。
不僅是為了我們的求知慾考慮，更是為了生活。
大資料是當時時代下一門炙熱的IT學科，行情十分火爆，不論是阿裡巴巴、百度這樣的大公司，還是中小企業都很重視，甚至是第一個納入國家戰略的技術，政府扶持力度大，支援甚多！
面對這樣的大環境下，大資料相關崗位薪水高，就業前景好。因此也吸引了一大批有志之士，想學習並從事大資料相關工作。
那麼，大資料應該如何學習呢？大資料就業到底前景怎麼樣？
前程無憂大資料崗位搜尋，共29854個職位滿足條件；智聯招聘大資料崗位搜尋，共27627個職位滿足條件；獵聘網大資料崗位搜尋，共1000+個職位滿足條件；拉勾網大資料崗位搜尋，共500+個職位滿足條件。
人才緊缺帶來最直觀現象就是薪酬的提升。
目前，一個大資料工程師的月薪輕鬆過萬，一個有幾年工作經驗的資料工程師薪酬在40萬~80萬元之間不等，而更頂尖的大資料技術人才則是年薪輕鬆超百萬。
來源：獵聘APP裡搜尋“大資料”相關職位及BAT大企業招聘資訊。
有的時候成功就是這樣，方向和平臺選擇對了，只要付出足夠的汗水，選擇大於努力
1、Java
Java程式設計是大資料開發的基礎，大資料中很多技術都是使用Java編寫的，如Hadoop、Spark、mapreduce等，因此，想要學好大資料，Java程式設計是必備技能！
2、Python
Python往往在大資料處理框架中得到支援。
3、Linux運維
企業大資料開發往往是在Linux操作系統下完成的，因此，想從事大資料相關工作，需要掌握Linux系統操作方法和相關命令。
4、Zookeeper
ZooKeeper是一個分散式的，開放原始碼的分散式應用程式協調服務，是Google的Chubby一個開源的實現，是Hadoop和Hbase的重要元件。它是一個為分散式應用提供一致性服務的軟體，提供的功能包括：配置維護、域名服務、分散式同步、組服務等。
5、R
R語言已經成為了資料科學的寵兒。
6、Hadoop和Hive
Hadoop比其他一些處理工具慢，但它出奇的準確，因此被廣泛用於後端分析。它和Hive——一個基於查詢並且執行在頂部的框架可以很好地結對工作。
7. Kafka
Kafka是一種高吞吐量的分散式釋出訂閱訊息系統，它可以處理消費者規模的網站中的所有動作流資料，透過Hadoop的並行載入機制來統一線上和離線的訊息處理，透過叢集來提供實時的訊息。
8. Spark
Spark 是專為大規模資料處理而設計的快速通用的計算引擎，擁有Hadoop MapReduce所具有的優點，但不同於MapReduce的是Job中間輸出結果可以儲存在記憶體中，從而不再需要讀寫HDFS，因此Spark能更好地適用於資料挖掘與機器學習等需要迭代的MapReduce的演演算法。
技術層面來說，其實只要有點基礎的程式員轉型大資料都有天然進階優勢,即使你沒有學過以上語言上手 Hadoop也是可以的。
大資料作為一門基礎科學，無論在大資料開發及分析、物聯網和人工智慧演演算法訓練領域，都有著核心技術和職位訴求，那麼開發方向都有哪些對口的工作職位呢？
方向❶：大資料工程師，大資料開發工程師，大資料維護工程師，大資料研發工程師，大資料架構師等；
方向❷：大資料分析師，大資料高階工程師，大資料分析師專家，大資料挖掘師，大資料演演算法師等；
方向❸：大資料運維工程師等。
大資料開發這塊年齡影響比較小，因為搞大資料不是簡單的程式設計，程式設計的份量連1/6都不到，很多時候需要你從伺服器、儲存、計算、運維等多個方面來分析問題解決問題。
在大資料行業內生存的時間越久，其經驗也會越得到肯定，這也是大多數資深IT人士分析大資料或將帶來50、60歲的“老”專家的原因。面對如此光明而誘人的前景，有遠見的人，早已給自己安排了後路。
如果你對大資料開發感興趣，沒有大資料基礎也沒有關係，如果有程式設計基礎將對學習大有裨益。現在聯合號主免費對”大資料開發“感興趣的朋友開放我們的大資料工程師精英計劃！
如果你不想錯過這次科技大變革，那就立即行動起來吧！
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對於大多數人來說，只有透過系統高效參加大資料培訓後，才能成為大資料領域專業精英人士。
2018年是潭州教育ITSTAR和阿裡雲大學深入合作的第二年，作為國內領先的 IT 技術學習社群，經過長時間的積累和沉澱，聯合阿裡雲不斷打磨整理出最新高效的學習體系。
由於ITSTAR培訓的內容體系非常龐大，這裡無法完全展開來向大家詳細闡述。
