云计算学习路线，简论云计算学习的重要性

其实很早就注意到了云计算学习的重要性，而现在，更多多的企业开始吞下了缺乏云计算人才的苦果。

根据云计算和数据中心供应商Rackspace公司近期的一份报告，“近四分之三(71%)的企业IT决策者认为，由于缺乏云计算专业知识，很多企业遭受了实际收入的损失。平均而言，这些损失占到全球总收入的5%，即每个企业损失258,188,279美元。”

这是一个十分严重的问题，它开始受到企业领导层，甚至股东的注意。

说实话，这些机会成本很少被考虑。考虑使用次级数据分析的成本，不合标准的网络，甚至是自动化本身。企业做什么和应该做什么来最大化收益总是有区别的。或者，更多的情况下，企业不能实施，因为他们的员工缺乏相应的技能。

虽然并没有得到确切的指标，但是很多企业和技术人员在寻求各种培训计划。

这些组织中没有人看到这种需求的到来，当损失的费用超过这种需求的时候，企业开始反应。尽管一些企业主动积极收购云计算技术，但是大多数企业都处于积极的态度，现在处于恐慌之中。如今合格的求职者将会面临25-50个职位。

那么想往云计算/大数据方向发展,请问学习路线是什么?对此有网友表示称,我特别理解你现在在大学的迷茫,因为10年前的我和你一模一样。迷茫是正常的,人生每个阶段都是迷茫的,等你过了这个迷茫还有很多个迷茫。工作几年后会有跳槽转行还是创业的迷茫,都是一样的。看到国内大学云计算、大数据的课表还是如此地"落后",或者说并不与时俱进,默默地感觉有些悲哀。

喜欢大数据和云计算方向很好,你只有自己喜欢才会坚持学下去。运维更多的是一些杂活或者是支持性的工作,而且在校园里练手的机会并不多,并不有助于学习,毕竟学习的一个重要的环节就是练习。Java和Python都是很重要的。各有各的用处 - Java用于Hadoop、Spark的生态圈,Python更适合于以后机器学习的一些框架类的学习。

大数据和云计算分为很多方向,比如大数据工程师,机器学习工程师,数据分析师等等很多。虽然名字叫起来多种多样,职责分配也有不同的侧重,但是作为大学生可以注重他们的交叉点着重学习。有这几个交叉的方面,或者说可以着力在大学无聊的时候不要浪费时间的时候多下点功夫。