程序員如何轉型成為熱門的大數據工程師？
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作為IT類職業中的“大熊貓”，大數據工程師這個職業在國內人才市場可謂是一顆閃耀的新星。由于剛剛出于萌芽階段，這個領域出現很大的人才缺口。隨著大數據的爆發，中國IT業內環境也將面臨新一輪的洗牌，不僅是企業，更是從業人員轉型可遇而不可求的機遇。如果將IT人士統一比作一條船上的海員，大數據就是最大的浪潮，借浪潮之勢而為之，可成功從IT程序員轉型成為大數據專家。
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國內四五十歲的程序員去哪兒了？
中關村，被稱為中國硅谷，此間程序員比比皆是。然而一眼望去，大多數一線程序員的年齡均在20至30歲左右，40、50歲的人在這個行業內頗為罕見。相較于國外五六十歲仍奮斗在一線崗位的老程序員，國內為什么會出現這種現象？
造成這種現象的原因是多方面的。首先，程序員的工作大致可劃分為兩類：****開發和研發，相對應的崗位則是開發工程師和研發工程師。開發工程師直接為產品貢獻代碼，以達成產品功能為主要目的，有比較多重復性工作。而研發工程師則更注重研究工作，任務目標一般沒有前車之鑒，多數情況下要靠自身研究創新。
此外，程序員多處于長時間加班、熬夜和超負荷的工作狀態，而年紀大的程序員往往在體力上疏于年輕人。若想繼續在IT行業內打拼的程序員便只能追求成為更高技術水平的架構師或轉至管理層這兩方面尋求職業生涯的突破。一旦轉型失敗，也只能黯然退出這個為之奉獻青春的行業了。
但是越來越多的IT從業者發現，大數據技術來臨之后也許這個現象就能有所改變。
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大數據時代，程序員的春天？
大數據從事的是開源工作，更傾向于“研發”，能夠重新激起程序員研發程序的熱情，職業生涯有了新的追求，這意味著大數據會成為值得程序員長期奮斗不斷突破的工作；其次，由于大數據屬新興領域，專業人才比較缺乏，高端人才更是企業爭搶的對象。薪資上升容易，職業發展潛力巨大。
在大數據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人士猜測大數據或將帶來50、60歲的“老”專家的原因。面對如此光明而誘人的前景，很多IT從業者試圖向大數據轉型。
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大數據的幾個職位
CDO主要負責利用數據推進企業與社會的對話，挖掘企業海量數據中潛在的價值，并運營和管理好數據，為企業戰略、營銷和管理決策提供參考，CDO的能力不僅僅是大數據領域的范疇，他需要同時具有IT、市場營銷、運營管理等綜合素質。
數據科學家是指運用統計分析、機器學習、分布式處理等技術，從大數據中提取出對業務有意義的信息，以簡單易懂的形式傳達給決策者，并創造出新的數據運用服務的人才。
數據分析師能洞悉一個方程式的商業意義，他們知道如何提出正確的問題，非常善于數據分析，數據可視化和數據呈現。
數據工程師是能運行基本數據模型，充分了解文件系統，分布式計算與大型數據庫，他們是能提供可建模數據所需平臺的人。“【以上三個職位的定義來源于互聯網】
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如何轉型為大數據工程師？
那么，程序員如何轉型成為優秀的大數據工程師呢？主要是從兩者所要求的能力上來分析。首先，大數據工程師是需要有計算機編碼能力的，因為面對海量的非結構化數據，你要從中挖掘出有價值的東西，需要設計算法與編寫程序去實現，而程序員最牛的能力就是編寫簡潔高效的代碼，去實現人們許許多多美妙的夢想，編碼能力越強的程序員越有可能成為優秀的大數據工程師。
其次，大數據工程師需要統計學與應用數學相關的能力背景，數據挖掘與分析是需要設計數據模型和算法的，應該說程序員是有這個基礎的，我見過最牛逼的程序員一般都不是科班出來的，通常是數學專業，因此提高算法設計能力是程序員轉型大數據工程師的關鍵因素。
第三，大數據工程師需要具備某一行業的業務知識，大數據的挖掘與分析最終都要服務于市場，并對產品的銷售與企業的發展起到重大推動作用，那才是有價值的大數據分析，因此大數據是不能脫離市場的，它必須與某一行業的應用想結合起來才容易產生更大的價值，通常程序員都是在做某一行業的軟件，經過多年的學習與磨練，對某一行業的業務知識是有積累的，因此從來這一點上來看，程序員是很容易過渡到大數據工程師的。
當然，以上都只是粗略的分析，真正要成為一名優秀的大數據工程師，程序員還需要更多的學習與努力。
DT時代來得太突然了，國內發展勢頭很猛，而大數據相關的人才卻非常地有限，在未來若干年內都會是供不應求的狀況，指望大學培養出合格的大數據人才有如天方夜譚，因此程序員們，你們的春天到了！
