大数据时代，中国IT环境也将面临重新洗牌，不仅仅是企业，更是程序员们转型可遇而不可求的机遇。
国内大多数大型互联网公司的程序员被称作研发工程师，但实际上国内几乎没有研发项目，只能叫做开发。开发程序员的工作大
多是重复性劳动，容易产生疲惫感，薪资在工作2-5年内就达到了一个峰值，再要提升就比较困难，这样就导致了很多程序员最终
转行做了其他行业。
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此外，大多数程序员都需要长时间加班、熬夜和超负荷的工作，程序员到了一定年龄后在体力上疏于一般年轻人。若想继续在IT
行业内打拼的程序员便只能追求成为更高技术水平的架构师或转至管理层这两个方面。一旦转型失败，意味着只能退出这个为之
奉献青春的行业了。一个行业内没有老员工，这其实是病态的。96年时美国主力工程师以30、40岁为主，而国内开发的主力是35
岁以下的年轻人，近20年过去，情况仍然没有转变。
但是越来越多的IT从业者发现，大数据技术来临之后也许这个现象就能有所改变。
首先，大数据从事的是开源工作，更倾向于“研发”，能够重新激起程序员研发程序的热情，职业生涯有了新的追求，这意味着大
数据会成为值得程序员长期奋斗不断突破的工作；其次，由于大数据属新兴领域，专业人才比较缺乏，高端人才更是企业争抢的
对象。薪资上升容易，职业发展潜力巨大。
那么，程序员如何转型成为优秀的大数据工程师呢？主要是从两者所要求的能力上来分析。首先，大数据工程师是需要有计算机
编码能力的，因为面对海量的非结构化数据，你要从中挖掘出有价值的东西，需要设计算法与编写程序去实现，而程序员最牛的
能力就是编写简洁高效的代码，去实现人们许许多多美妙的梦想，编码能力越强的程序员越有可能成为优秀的大数据工程师。
其次，大数据工程师需要统计学与应用数学相关的能力背景，数据挖掘与分析是需要设计数据模型和算法的，应该说程序员是有
这个基础的，我见过最牛逼的程序员一般都不是科班出来的，通常是数学专业，因此提高算法设计能力是程序员转型大数据工程
师的关键因素。
第三，大数据工程师需要具备某一行业的业务知识，大数据的挖掘与分析最终都要服务于市场，并对产品的销售与企业的发展起
到重大推动作用，那才是有价值的大数据分析，因此大数据是不能脱离市场的，它必须与某一行业的应用想结合起来才容易产生
更大的价值，通常程序员都是在做某一行业的软件，经过多年的学习与磨练，对某一行业的业务知识是有积累的，因此从来这一
点上来看，程序员是很容易过渡到大数据工程师的。
以上都只是粗略的分析，真正要成为一名优秀的大数据工程师，程序员还需要更多的学习与努力。
在美国，大数据工程师平均年薪达17.5万美元，在中国顶尖的互联网公司里，大数据工程师的薪酬也比同级别的其他职位高出
30%以上。在未来若干年内大数据工程师都会是供不应求的状况，指望大学培养出合格的大数据人才有如天方夜谭，因此程序员们，你们的春天到了！
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