最近，谷歌爸爸又收购了一家公司。长期以来，谷歌致力于推动围绕 GoogleCloud 的企业业务，但在这方面一直被亚马逊和微软吊打，这次的收购正是为了弥补自身的短板。
被收购的 Cask Data 是一家专门提供基于Hadoop的大型数据分析服务解决方案的初创公司。基于此，谷歌进一步加强他的大数据分析能力。
除了谷歌、微软、亚马逊、IBM等国际大佬全力布局大数据外，国内企业也积极投入大数据的怀抱，无论是BAT这样的大厂还是雨后春笋般涌现的创业企业，都纷纷入局。
国内IT、通讯、行业招聘中，有10%都是和大数据相关，且比例还在上升。巨大的人才缺口直接导致各企业纷纷以高薪聘请大数据人才：
（以上数据整理自拉勾网）
高薪的背后是人才的紧缺，有机构对一线城市2018年国内科技领域热门职位薪酬范围及跳槽涨幅进行了预测：大数据方向由于人才稀缺度较高，相同工作年限的情况下，大数据工程师的薪资普遍更高，待遇涨幅也会超过其他岗位。
随着大数据的爆发，中国IT业内环境也将面临新一轮的洗牌，不仅是企业，更是从业人员转型可遇而不可求的机遇。如果将IT人士统一比作一条船上的海员，大数据就是最大的浪潮，借浪潮之势而为之，可成功从IT程序员转型成为大数据专家。
世界正从IT时代走向DT时代，未来是大数据的时代，企业最有价值的资产就是数据，你所拥有的数据越多你就越有说话权，因此未来企业里最牛逼的员工应该是和数据有关的职位，比如CDO（首席数据官）、数据科学家、数据分析师、数据工程师等，这些职位或将成为程序员又一个美好的出路。
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，因此从这一点上来看，程序员是很容易过渡到大数据工程师的。
在美国，大数据工程师平均年薪达17.5万美元（折合人民币大概105万左右），在中国顶尖的互联网公司里，大数据工程师的薪酬比同级别的其他职位高出30%以上。DT时代来得太突然了，国内发展势头很猛，而大数据相关的人才却非常地有限，在未来若干年内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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课程简介
该课程首推业界最先进技术标准，引领行业技术更新：Hadoop3.0、Hive2.0、HBase1.0、Storm1.0、Spark2.2等。完整项目贯穿整个教学体系，提供独家大数据云实验室环境，通过实验室感受 TB级数据分析效果。并有持续 ETL流程，定时ETL流程，多业务并行计算，业务协同管理等场景，做到真实演练。让学员更加深刻体会大数据的独特魅力。
五大项目实战
你可以学到：
Linux实践与Java基础
Hadoop生态体系(HDFS+MapReduce+Pig(选修)+HBase+Zookeeper+Hive+Sqoop+Flume)
Spark核心架构：Scala+Spark 核心、Spark SQL 2.X
流计算引擎：Spark Streaming 2.X＋Storm 1.0＋Kafka
基于Spark的大数据挖掘分析：Spark Mllib(选修))
大数据MPP数据库最佳实践：Impala+Presto(选修)
大数据应用调度工具使用及企业平台实战（Hue+Azakban+Cloudera）
企业级大数据项目实战