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大数据、云计算、物联网、人工智能这些行业的发展崛起，对于大数据人才的需求越来越大，而大数据人才的培养发展周期相对较长，导致了大数据人才短缺，市场供不应求。所以也就出现了大数据开发工程师、数仓工程师、ETL工程师......这些岗位薪资比普通程序开发人员要高很多。

随便打开任何一个招聘的软件都可以看到，具有相同技术经验的，大数据开发人员，比基础的Java、python等开发人员薪资高出许多，大数据开发人员，目前已成为互联网行业的香饽饽。

01 大数据和人工智能以及云计算的关系是什么？

人工智能的优化或者说自我学习，是需要海量数据的输入用于训练的，所以大数据是人工智能的血液，是人工智能的土壤，没有大数据就没有人工智能，人工智能就是大数据的应用。云计算作为IT基础设施，为大数据提供了平台，企业数据全面上云。在未来传统行业一定是在云端用人工智能的方式处理大数据。

02 大数据技术与编程语言的关系？

从技术层面来说，编程语言（Java,python,R,Go语言 ...）对于大数据开发来讲只是一个工具而已。

其实只要有点基础的程序员转型大数据，都有天然的进阶优势！

往大数据方向发展，需要掌握的基本技能有：

• 一门基础编程语言，Java或者Python
• Linux基本操作

大数据相关的工具集：

• Hadoop
• HBase
• Hive
• Kafka
• Storm/Spark
• Sqoop/Flume/Oozie/Hue等

一些高阶技能能让你更进一步：

• 机器学习，算法，mahout，MLlib
• R
• Lambda
• Kappa
• Kylin
• Alluxio

看上去需要掌握的技能很多，但只要你有心，掌握了方法，都绝不会有问题！

不管是初学者还是资深程序员,应该专注于<语言特性>,而不是纠结哪类语言,只有这样才能达到融会贯通,拿起任何语言基本上都会用,并写出高质量的代码。

哪怕你没有学过任何一种编程语言零基础也是可以学会的。

03 要成为一名合格的大数据工程师到底需具备哪些技能？

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