“不参与大数据建设，10年后一定后悔”。早在几年前，马云就在某次峰会中提到，未来30年，是从IT时代到DT时代的变革。
大数据发展态势
从上世纪60年代到现在，我们对数据的处理能力越来越强，概括起来，主要经历了四个阶段：从数据处理时代到微机时代，再到互联网络时代，现如今是大数据时代，量变引发形态变化。
有这样一句话叫数据重构商业，流量改变未来。数据作为企业的核心资产，对企业的业务创新发展越来越重要，企业也非常重视大数据人才的培养。
大数据人才缺口巨大
信息技术的高速发展与高校人才培养之间的矛盾日异突出，导致大数据人才的缺口巨大，从四个维度来分析：
1、据国内知名企业调查发现，目前大数据人才需求在200万左右，而大数据人才从业者才50万左右，整体大数据人才缺口在150万；
2、大数据人才集中在互联网行业，占了2/3，行业分布极不均衡；
3、大数据人才集中在北京、上海等发达区域，区域分布级不均衡；
4、大数据人才跳槽率是传统IT科技人才的2倍，因为稀缺，物依稀为贵。
所以学习大数据开发，是非常急迫的事情，抓住机遇，努力拼搏，必有成就。
大数据工程师职业发展路径
大数据工程师职业发展路径分为5个阶段，每个阶段对应职位和薪水是不一样的：
第一阶段
实习工程师，工作第一年，月薪大于6K；
第二阶段：
助理工程师，有1-2年工作经验，月薪8K-12K；
第三阶段：
初、中级工程师，3年工作经验，月薪15-20K；
第四阶段：
高级工程师3-5年工作经验，月薪20-40K；
第五阶段：
首席工程师/架构师，月薪大于50K；
这个薪水非常的有竞争力，这也是为什么这么多学生要学习大数据开发技术。
作为大数据岗位中的 “大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。
大数据开发工程师技能图谱
作为人少钱多的高薪岗位，大数据开发工程师需要掌握的技能图谱也是非常有挑战性的。如果做成思维导图的话，大概是这个样子：
（思维导图原文件，扫码后即可领取）
目前，无论是Facebook, Twitter, Google, 百度，腾讯，阿里，网易，这些国内外知名的互联网巨头公司，还是国内处于成长期的小公司，都在使用Spark。
Spark主要的业务场景包括：数据ETL处理、数据仓库建设、流式计算、欺诈检测、风险评估、图关系建设和分析、机器学习等。
当然，有了思维导图后，还需要辅以资料以及大牛的指导！这里还为你准备了免费的大数据专题讲解直播和全面的学习资料！
3.10-3.12 晚上8点免费看
专题直播视频包含：
1、使用HUE玩转大数据可视化
1 |
业务场景，通过使用Hue组件，让操作大数据不在困难 |
2 |
工具介绍，Hue图形化工具箱安装和配置 |
3 |
利用Hue快速操作HDFS等大数据组件 |
2、使用Pig玩转大数据ETL
1 |
业务场景，通过使用Pig组件，快速创建大数据业务流 |
2 |
工具介绍，Pig工具的安装和配置 |
3 |
利用Pig工具快速搭建企业数据业务流 |
3、大数据实时计算引擎Storm
1 |
什么是实时计算？大数据的离线计算和实时计算 |
2 |
Storm的体系架构 |
3 |
Demo演示：使用Storm执行WordCount Storm的数据处理流程 |
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