本文目录一览：
做了这么多年Java开发，如何快速转行大数据
java转大数据是非常有优势的，如果想转入大数据开发领域，选择数仓开发是个捷径。千锋教育拥有线上免费Java线上公开课。如果特别想做更底层的开发，也可以选择从数仓开发切入，先接触，再曲线救国。那么数仓开发需要学啥？ 1、会一门基础语言：java/python/scala：如果是java相关开发转大数据，那实在是太容易了，这一项就可以略过了。2、分布式存储及调度理论：hdfs、yarn的理论要理解且熟记，这些对于学习spark 或者hive 以及sql的优化是最最基础的知识。
3、sql 框架要会一个：spark sql/hive sql ：如果对hive和spark都不懂的话，那就选择学spark，现在离线数仓越来越多的公司切spark了。Spark 相关主要学习spark core 和spark sql；要求sql要写的熟练，调优参数及原理，能懂一些源码就更好了。4、数仓建模、分层理论：这个是数仓的方法论，是一定要掌握的，理论都在《维度建模权威指南-kimball》这本书里，好书是好书，看起来比较枯燥，在看的时候多思考，结合自己正在做的业务，想象一下如果要为现在的业务划分主题该怎么划、业务矩阵该怎么设计等等，大胆想象就ok。5、其它需要了解：大数据相关的架构理论、olap、数据湖等等，知道越多越好，不需要太深入，主要作用是帮助理解大数据的那一套东西；网上的其它公司数仓的架构是啥样子，要知道架构里每个组件的作用是啥。还有一些其它的框架组件：kafka、presto、druid、flink 等了解，写个demo跑跑，知道流程就可。如果想了解更多相关知识，建议到千锋教育了解一下。千锋教育目前在18个城市拥有22个校区，年培养优质人才20000余人，与国内20000余家企业建立人才输送合作关系，院校合作超600所。
零基础可以学习Java大数据吗?Java大数据主要学习什么?
零基础可以学习Java大数据开发吗?对于进入进入新的行业，尤其是IT行业，每个人都会有担忧，这很正常，不论你有没有过经验都不免有些担忧。一方面，是因为你在此之前总听流言说编程如何如何难，工作是多么多么累，但它们就像老奶奶讲的吓人故事，是用来唬孩子们去学习社会科学而已。
而另一方面，人们对于未知的事情总是充满着“恐惧”。其实无论是学习IT还是学习Java大数据开发，大家都是从零开始的，即使你没有基础也无需担心，毕竟大家最开始都是从小白度过的。
Java、python等等IT领域的开发人员如今都纷纷转型大数据，究其原因无非是大数据开发领域薪资高，且因为他们有编程基础，所以转型比较快。
那么零基础可以学习Java大数据吗?Java大数据主要学习什么?如何摆脱零基础的困境呢?
第一、零基础学习Java大数据开发，心态很重要
对于陌生的知识领域，大家最开始接触的时候都不免有些困惑，会对自己产生怀疑，就像我们打游戏一样。刚开始总是操作不当、找不到该按的按钮、也不懂的团队配合，而当我们玩过几局之后就很快能够和大家一起进行游戏了。
所以零基础学习Java大数据开发，心态一定要摆正，要相信自己，刚开始我们要学习Java大数据开发所需的语言、语法，因为他是计算机语言，我们需要一定的时间适应、摸索，等我们掌握基础之后就会感受到它的乐趣，自然也就不会觉得难了。
第二、零基础学习Java大数据开发，课程安排很重要，有计划学习
零基础学习Java大数据开发，最忌讳盲目的没有计划的学习，摆脱了系统学习计划，结果必然“一塌糊涂”。所以建议零基础学习大数据开发最好还是参加大数据培训班效果更好。比如昆明北大青鸟，就为学生制定了详细的课程安排，从Java开始一步步深入到大数据开发的各个知识点。与学习其他知识一样，有计划性能够快速的直达目的地。
昆明北大青鸟Java大数据课程分为6个阶段，从Java基础到大数据实战项目。
首先，需要明确的是，学大数据必须要有Java基础。
但是，零基础也可以学习Java大数据。为什么?
因为我们的课程是从Java基础开始讲起。先打Java语言基础，等基础打好，再开始学大数据课程，中间贯穿网站后台和大数据分析项目，让你在学习中就掌握项目经验，符合企业用人标准。
课程时间：
在这里说一下，我们的课程，需要5个多月。
课程人群：
1、零基础想入行高薪大数据的同学。
2、有Java基础想转大数据的同学。
3、其他行业想转行的同学。
第三、零基础学习Java大数据开发，互帮互助，在实训中提升自己
一人为孤，三人为众，独自学习往往让人感到困惑，而如果能够找到一群志同道合的人一起学习，那么学习更有动力，这也就是“氛围”的重要性。
所以，建议小白去培训班进行学习。在这里不仅有共同努力的同学，还有大牛老师为你指导，相信学习效率一定会得到巨大的提升。而且，大数据培训机构一般都会为学员提供实训项目，让学员在实际操作中提升自己，当然，实训的目的之一是让大家将知识融会贯通，另一个目的却是让大家在实训中体会到团队协作的重要性，这在以后的工作中意义重大。
第四、零基础学习Java大数据开发，习惯的保持
无论学习什么，都不能有三分钟热度的心态，不能有“三天打鱼两天晒网”的心理。在终身学习的年代里，如果你不能够真正的养成一个良好的学习习惯，那么最后受伤的还是自己。
零基础学习Java大数据难度其实并不高，关键是看你想不想学，每个人都是从小白过渡而来，别人能做好，相信你也可以。所以，零基础并不是学习大数据的限制，也不是你学不好的理由，只要你能够持坚持学习，那么你一样可以学懂大数据开发，成为一名专业的人才。
昆明北大青鸟零基础Java大数据开发培训班免费体验营开始报名啦!如果你是没有编程基础的小白，可以来昆明北大青鸟让昆明北大青鸟老师免费为您制定Java大数据学习路线规划图，让你的学习更轻松。
Java程序员如何转型做大数据
1、技术日渐成熟，应用空间得以拓展
大数据技术，最早于1980年被首次提及，却在近几年才获得突飞猛进的发展。相较于几十年前神经网络算法捉襟见肘的计算能力，如今处理器对大规模数据的高速处理能力无疑发挥了关键性的作用。借助于处理器的高性能，使我们短时间内完成PB 级数据的机器学习和模型训练成为可能，由此为高度依赖深度学习的图像、语音识别产品的快速迭代奠定基础，大数据应用空间得以拓展，也由此催生了提供相关产品与服务的技术公司。
2、重视数据资产，数据挖掘已成必然
现代信息技术使每日产生的数据量呈指数级增长，企业发展再也无法回避对数据价值的挖掘与利用。电商平台利用画像做个性化推荐，互联网金融公司利用高危识别技术管控金融风险，滴滴出行利用交易数据通过实时定价优化利润……这些都是对大数据价值的发掘和利用。随着数据资产意识的加强，数据挖掘也将获得越来越多结合具体行业场景的重视。
3、技术催生业务新模式，蕴含创业新契机
大数据产业链，催生出针对不同版块提供产品和服务的业务组合新模式，无论是利用推荐算法做内容服务的今日头条，还是基于数据整合提供监测服务的 TalkingData，或者是提供底层架构支持的阿里云，无不是发觉了大数据产业链条所蕴含的创业先机。
大数据创业，时至今日热度不减，虽难出BAT那样巨头独大的局面，其提供的相对公平的竞争机会，依然在吸引着新的创业公司加入。
4、市场供不应求，岗位挑战空间大
翻看大数据相关招聘岗位，一方面是供不应求的招聘局面，另一方面是腾讯、华为等大牌互联网公司开出的诱惑薪资，都让普通岗位的程序员跃跃欲试。
再加上这些岗位相比于传统的软件工程，有更高的挑战空间和更大的难度，自然引得更多人才进入到这个领域。
大数据相关岗位有哪些？
1. 偏技术的“算法工程师”
利用算法手段，构建机器学习模型，解决诸如“人脸识别”、“支付风险管控”等高难度问题。它往往既需要工程师在具体问题上有足够的专注力，也需要对相关的算法有足够深度的了解。
2. 偏业务的“数据挖掘工程师”
结合计算机知识，重点攻克复杂业务的算法化和模型化难题。与算法工程师的要求不同，它往往不需要工程师在算法上探索得足够深入，却对知识的广度和技能的交叉度有较高的要求，还需要工程师具备相当和快速的业务理解能力。当然了，对数据的高敏感性也必不可少。
技术 Leader 最想要什么样的人？
1、最好，你是个独当一面的全才
基础条件：扎实的计算机基础、逻辑能力、英文等素质
保障条件：聪明、学习能力强
加分条件：大规模集群开发经验；上层数据应用优化经历；熟悉聚类、分类、推荐、
NLP、神经网络等常见算法；会数据处理，还熟悉聚类、分类、推荐、NLP、神经网络等各种常见算法……
2、退而求其次，有配合团队的长板优势
全才难得，退而求其次，针对不同岗位吸收具有不同特长的人才，以追求团队整体配合的平衡，也不失为一个策略。
计算机视觉领域的大数据公司，往往需要自己的团队中同时具备如下特长的成员。比如精通算法的人才：把图像识别相关算法模型调整到极致；工程实力型人才：高性能实现训练好的算法模型，或者帮团队搭建一整套视频图像数据采集、标注、机器学习、自动化测试、产品实现的平台。
即便同一算法工程团队内部，成员的技能侧重点也要合理搭配，以互为补充。比如，有人专注核心算法研究，就要有人擅长业务分析，专注业务算法模型的实现。
因此，对于想转型大数据的普通程序猿来说，梳理清楚自己现有技能对于新团队的价值非常重要，这是促使新团队决定吸收自己的关键。比如，发挥硬件和底层系统工作经历在算法高速实现上的优势，一旦通过自身擅长的技能切入新团队之后，就有了更多横向发展的机会，帮助自己在大数据相关领域建立更强竞争力。
3、相较当前技能水平，扎实的基础和成长空间更被看重
当前技能水平好比是术，而扎实的计算机基础则处于道的层面，诸如Spark等工具性知识通过后期学习便能轻易掌握，而如果缺少了C++/Java基础想进步却绝非易事。比如，如果算法、数据结构比较强，编程语言上对 C++ 理解较深入，在应用层的学习上，就可能会比其他人快很多。
有人将程序猿能力抽象为一个金字塔模型，虽然对计算机语言的精通是每个工程师都注重的能力，但越基础的素养越蕴含了更多的发展潜力。相比单纯苛责当前技能，能利用基础素养胜任一部分基础工作，然后通过1-2年锻炼接受更复杂问题的程序猿，反而更受企业青睐。
TalkingData 大数据招聘负责人曾直言道，相比于对 Spark 了解更多的人，他们更愿意招收那些 Java 学得好的人。因为 Spark 的接口学习起来相对容易，但是要想精通 Java 是一件很难的事情。如果把 Java 或者 C++ 学透了，那么对计算机技术的认识将很不一样。
转型大数据，要点归纳
1、重视基础
2、发挥专长
3、准备充分
4、首选公司内部转岗
