我们来看下面这几组数据：
1、学历层次
从学历层次来看，我国大数据人才的学历层次分为4个大类，分别是硕士及以上、本科、专科、专科以下，其中本科学历的大数据人才最多，占到高达65.45%的比例，其次是硕士及以上，而专科及以下学历的大数据人才仅占一小部分。可以看出，大数据行业作为一个新兴行业，对人才的学历要求普遍较高。
2、专业来源
在专业来源方面，我国大数据人才的专业来源主要由数理类、经济管理类、计算机类及其他专业四大类构成，其中计算机类占比最高，其次是数理类。
3、渠道来源
大数据人才的渠道来源分为4个大类，分别是校招、社招、内部培养和推荐、培训机构招聘。企业大数据人才各渠道来源的人数和占比见下图。
其中社招占比最大，比校招、内培和内推以及培训机构招聘的总和还要高。目前主要依靠社招，说明学校教育与社会需求脱节，内培和培训也不能满足岗位要求。
4、薪资水平分布
当前，大数据人才的薪资处于相对较高水平。薪资在1万元以下，占总人数的34.6%；1万元-2万元占比为35.64%；2万以上占比为29.77%。
5、岗位类型及数量
目前企业提供的大数据岗位按照工作内容要求，可以分为以下几类：
① 初级分析类，包括业务数据分析师、商务数据分析师等。
② 挖掘算法类，包括数据挖掘工程师、机器学习工程师、深度学习工程师、算法工程师、AI工程师、数据科学家等。
③ 开发运维类，包括大数据开发工程师、大数据架构工程师、大数据运维工程师、数据可视化工程师、数据采集工程师、数据库管理员等。
④ 产品运营类，包括数据运营经理、数据产品经理、数据项目经理、大数据销售等。四类岗位的数量和占比见下图。
大数据需求越来越多，国家也在开设相关岗位，从2018年开始就逐年较大的增长。
此时报考大学的学生和家长也对大数据，人工智能非常感兴趣，大数据连续3年进了前5，而且学历主要是本科就可以。
可以预见的将来这几年，这真的是一个朝阳行业，而且现在缺口很大。
大数据工程师的技术要求如下：
1、掌握至少一种数据库开发技术：Oracle、Teradata、DB2、Mysql等，灵活运用SQL实现海量数据ETL加工处理；
2、熟悉Linux系统常规shell处理命令，灵活运用shell做的文本处理和系统操作；
3、有从事分布式数据存储与计算平台应用开发经验，熟悉Hadoop生态相关技术并有相关实践经验着优先，重点考察Hdfs、Mapreduce、Hive、Hbase；
4、熟练掌握一门或多门编程语言，并有大型项目建设经验者优先，重点考察Java、Python、Perl；
5、熟悉数据仓库领域知识和技能者优先，包括但不局限于：元数据管理、数据开发测试工具与方法、数据质量、主数据管理；
6、掌握实时流计算技术，有storm开发经验者优先。
数据工程师的目标着眼于全局和开发。数据工程师建立自动化系统和模型数据结构以使数据得到有效处理。数据工程师的目标是创建及开发表和数据管道，以支持分析仪表板和其他数据客户(如数据科学家、分析师和其他工程师)。与大多数工程师很相似，有很多设计、假设、限制和开发，能够创建某种最终的强健系统。这个系统可能是一个数据仓库和ETL或者流式管道。
大数据学习路线以及资源：
开发入门：Linux入门 → MySQL数据库
核心基础： Hadoop
数仓技术： Hive数仓项目
PB内存计算： Python入门 → Python进阶→ pyspark框架 → Hive+Spark项目
Python+大数据学习路线图详细介绍
第一阶段 大数据开发入门
学前导读：从传统关系型数据库入手，掌握数据迁移工具、BI数据可视化工具、SQL，对后续学习打下坚实基础。
1.大数据数据开发基础MySQL8.0从入门到精通
MySQL是整个IT基础课程，SQL贯穿整个IT人生，俗话说，SQL写的好，工作随便找。本课程从零到高阶全面讲解MySQL8.0，学习本课程之后可以具备基本开发所需的SQL水平。
2022最新MySQL知识精讲+mysql实战案例_零基础mysql数据库入门到高级全套教程
第二阶段 大数据核心基础
学前导读：学习Linux、Hadoop、Hive，掌握大数据基础技术。
2022版大数据Hadoop入门教程
Hadoop离线是大数据生态圈的核心与基石，是整个大数据开发的入门，是为后期的Spark、Flink打下坚实基础的课程。掌握课程三部分内容：Linux、Hadoop、Hive，就可以独立的基于数据仓库实现离线数据分析的可视化报表开发。
2022最新大数据Hadoop入门视频教程，最适合零基础自学的大数据Hadoop教程
第三阶段 千亿级数仓技术
学前导读：本阶段课程以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。
数据离线数据仓库，企业级在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）
本课程会、建立集团数据仓库，统一集团数据中心，把分散的业务数据集中存储和处理 ；目从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线，涵盖了项目的完整工序 ；掘分析海量用户行为数据，定制多维数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用。
大数据项目实战教程_大数据企业级离线数据仓库，在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）
第四阶段 PB内存计算
学前导读：Spark官方已经在自己首页中将Python作为第一语言，在3.2版本的更新中，高亮提示内置捆绑Pandas；课程完全顺应技术社区和招聘岗位需求的趋势，全网首家加入Python on Spark的内容。
1.python入门到精通（19天全）
python基础学习课程，从搭建环境。判断语句，再到基础的数据类型，之后对函数进行学习掌握，熟悉文件操作，初步构建面向对象的编程思想，最后以一个案例带领同学进入python的编程殿堂。
全套Python教程_Python基础入门视频教程，零基础小白自学Python必备教程
2.python编程进阶从零到搭建网站
学完本课程会掌握Python高级语法、多任务编程以及网络编程。
Python高级语法进阶教程_python多任务及网络编程，从零搭建网站全套教程
3.spark3.2从基础到精通
Spark是大数据体系的明星产品，是一款高性能的分布式内存迭代计算框架，可以处理海量规模的数据。本课程基于Python语言学习Spark3.2开发，课程的讲解注重理论联系实际，高效快捷，深入浅出，让初学者也能快速掌握。让有经验的工程师也能有所收获。
Spark全套视频教程，大数据spark3.2从基础到精通，全网首套基于Python语言的spark教程
4.大数据Hive+Spark离线数仓工业项目实战
通过大数据技术架构，解决工业物联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于Hive数仓分层来存储各个业务指标数据，基于sparkSQL做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。