2019年最炙手可热的大数据行业学习路线指导

随着国家对大数据政策的倾向越来越多的人听说过这个名词，但对它都可能也是一知半解，今天小编精心为大家整理了大数据相关的所有知识，以及大数据学习的一些资料，希望对大家有所帮助。

什么是大数据

麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

为什么学习大数据？

因为大数据能带给我们的三个关键的观念转变：是全部数据，而不是随机采样；是大体方向，而不是精确制导；是相关关系，而不是因果关系。

（1）全体数据——在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样(随机采样，以前我们通常把这看成是理所应当的限制，但高性能的数字技术让我们意识到，这其实是一种人为限制。

（2）大数据具有混杂性——研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度;之前需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录，随着规模的扩大，对精确度的痴迷将减弱;拥有了大数据，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向即可，适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力;

（3）相关关系——我们不再热衷于找因果关系，寻找因果关系是人类长久以来的习惯，在大数据时代，我们无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉我们某件事情为何会发生，但是它会提醒我们这件事情正在发生。

大数据人才的稀缺

据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。转行学习大数据，成了越来越多人实现职场高薪梦的路径之一。

大数据的就业前景

据职业社交平台LinkedIn发布的《2017年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。

根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。

大数据学习路线和就业方向

(1) 大数据基础与入门学习必备

(2) Hadoop工程师/Spark工程师/大数据开发工程师方向

起步薪资水平为：10-25k

(3)Storm工程师/大数据工程师/大数据实时计算工程师

起步薪资水平为：15-30k

(4)数据仓库工程师/ETL工程师/大数据工程师

起步薪资水平为：10-25k

(5)大数据工程师/搜索工程师/推荐系统工程师

起步薪资水平为：15-30k

(6)数据挖掘工程师/算法工程师

起步薪资水平为：15-30k

目前，一个大数据工程师的月薪轻松过万，一个有几年工作经验的工程师薪酬在40万~160万元之间，而更顶尖的大数据技术人才则是年薪轻松超百万。

高薪只要你敢想，敢付出，还害怕高薪的人不是自己吗？

这是由前陆金所大数据架构师整理出来最为详细的大数据各个层面的组件和应用，有一定的java基础的朋友照着这个路线来学习是完全没有问题的。

今天的惊喜远不止大数据学习路线图这么简单，小编要放大招了：分享大数据的学习资源，并且附送项目实战。

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