文末有惊喜

前几天有个朋友在群里提问：如何看待大数据的未来？有必要转大数据方向吗？

关于这个问题，谈谈我的思考。伴随公有云厂商的兴起，大数据的应用进入了2.0时代。传统大数据那种需要大量购买机器以及Hadoop发行商版本的时代一去不复返了，企业可以非常便利的按照自己的需要，在云端弹性的分配资源，并按照使用量付费。这使得大数据技术不但进入到了传统意义上的大中型企业，更是深入到了各行各业的小企业和创业者。

大数据基础建设的易用性和按需付费，以及数据驱动业务发展的理念深入人心，让大数据开发从业人员到了一个前所未有的时代。

一方面，基础建设的便利性和低成本，让企业们更愿意投资大数据；另外一方面，数据对业务发展的重要性，也让企业需要越来越多的大数据开发人员。

而数据驱动是这个时代的主旋律，从事大数据开发的人站在时代浪潮之巅，无论工作机会，还是薪资待遇，都在整个互联网从业人员里居于顶端。可以说，大数据最好的从业时间是大数据刚诞生的时间，其次就是现在。

如果你对大数据感兴趣，那么走过路过都不能错过时代的脉搏，和在时代脉搏下高于行业平均水平一大截的薪资。

在从0到1转行大数据开发的过程中，很多人有过这些经历：

1. 大数据的主流框架Hadoop生态圈技术繁杂深奥，初一看不知道如何入手，再一看还是不知道如何入手，第三次去看就猛打退堂鼓；2.很多大数据的书籍和教程，内容往往停留在浅表层面，只是教大家用现成已经装好的工具比如HIVE进行数据查询。这种照葫芦画瓢，却丝毫不讲体系原理的做法，让人误认为大数据很简单。结果一上手，什么都干不了，问题出来后不知道如何处理；3.也有一些大数据的培训，上来就以谷歌三架马车为例，讲述的都是原理性概念性的东西，异常深奥。这种需要大量先验知识积累的培训方式，10个科班出身的人里也有8个听不懂。对初步接触大数据的人来说，更是听的云里雾里......

所以对于从0到1转行大数据的人，更需要一个循序渐进的教程。这个教程从转行人员的基础知识讲起，深入浅出，从Hadoop生态圈和Spark生态圈的原理以及应用，到其他常用架构体系，和常见机器学习算法的讲解，到通过真实商业项目的实战操作，帮助学习者从打下坚实的基础开始，到具备熟练实战、上手解决商业项目的能力。

还有很多独特的优势：

1. 全程干货，理论扎实，实战为王。课程以详实的理论为基石，并按照企业工作流程进行实践，让大家同时掌握理论与企业需要的实战技能。

2. 课程内容详实丰富,一课完整的包含了大数据开发端到端所需要掌握的所有平台和技能，是市面上内容最为齐全，广度和深度都非常好的课程。

3. 课程更是包括了其他地方难得一见的机器学习算法。让学员们能够结合大数据技术和热门的AI技术一起，为转型的大数据开发高级工程师提供跨界工作的能力。

4. 企业架构师亲自讲授Kafka监控实战案例，包括高含金量的消息积压以及消息重复消费的解决方案，更有重磅Hadoop二次开发实战案例，将调优、源码阅读技巧、二次开发融于项目中，对标企业实战。学完之后能从容应对面试，工作中得心应手。

这套全方位、系统化的课程，脉络如下：

学完这4个月的课程，能够获得

1.对Hadoop生态圈从原理到应用的完整经验

2.对Spark生态圈从原理到应用的深度理解

3.熟练掌握其他大数据常用体系架构和机器学习算法

4.通过真实项目实操，掌握使用这些技能完成商业项目的开发和落地

无论你想往Haddop、Spark、ETL、推荐系统开发、数据挖掘、大数据工程师，还是Hive、Flink工程师中的哪一方向深入发展，都可以具备相应的技术储备。

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