对有工作经验想转行大数据开发主要考察三个方面，一是基础，二是学习能力，三是解决问题的能力。 基础很好考察，给几道笔试题做完基本上就知道什么水平了。数据库开发工程师转大数据开发怎么样?
首先给大家普及一下大数据相关知识大数据的4大特征：
1.数据在体量方面很大，比如说文字，有各种各样的来源，有电子书|实体书|杂志|报刊等，它们的数据大吧。
2.数据的类型多种多样，有些是结构化的数据，像存在Oracle,Mysql这些传统的数据库里的数据，一般都是结构化，可以是还有非结构化，比如HTML,WORD，execl等格式。
3.它们的价值密度低，这样说吧，你比如说观看一条数据好像价值也不大，但是分析所有的数据之后呢?总会挖掘出一些 重要的东西。
4.处理这些数据的速度要快。比如像hadoop技术的MapReduce计算框架，相比传统的数据库处理速度要快，它的吞吐量 特别的大，再比如Spark，Spark在内存方面计算比Hadoop快100倍，在磁盘方面计算快10倍。
大数据的方向的工作有 大数据运维工程师、大数据开发工程师、数据分析、数据挖掘、架构师等。
数据工程师的角色愈发地重要。数据工程师一般被定义成“深刻理解统计学科的明星软件工程师”。数据工程师是系统的构建者与优化者，所有公司正常运营的基础之一，数据工程师的职责就是保证数据在接收、转移的准确性，并且保证其它用户对数据的可访问性。
和数据分析师不同，他们不太关注统计、分析技能、建模等。他们的工作重点在于数据架构、计算、数据存储、数据流等。因此，数据工程师必须具备相当强的编程能力—包括编写数据查询程序的能力。也就是说，他们的能力必须达到开发运营高手的级别。
数据工程师还负责数据库设计、仓储数据库、建立数据库等。 这就意味着，他们必须十分熟悉现有的数据库技术和数据管理系统，比如和大数据有关的Hadoop与HBase 等。此外，非功能性的基础设施问题，如数据的可扩展性、可靠性、韧性、有效性，备份等也由数据工程师来负责。
数据工程师所需技能：数学和统计学，程序设计和计算机科学，分析技能，商业战略
对有工作经验想转行大数据开发主要考察三个方面，一是基础，二是学习能力，三是解决问题的能力。
基础很好考察，给几道笔试题做完基本上就知道什么水平了。 学习能力还是非常重要的，毕竟写Javaweb和写mapreduce还是不一样的。大数据处理技术目前都有好多种，而且企业用的时候也不单单使用一种，再一个行业发展比较快，要时刻学习新的东西并用到实践中。
解决问题的能力在什么时候都比较重要，数据开发中尤为重要，我们同常会遇到很多数据问题，比如说最后产生的报表数据对不上，一般来说一份最终的数据往往来源于很多原始数据，中间又经过了n多处理。要求你对数据敏感，并能把握问题的本质，追根溯源，在尽可能短的时间里解决问题。
基础知识好加强，换工作前两周复习一下就行。学习能力和解决问题的能力就要在平时的工作中多锻炼。 社招的最低要求就上面三点，如果你平日还自学了一些大数据方面的东西，都是很好的加分项。
对大数据以及人工智能概念都是模糊不清的，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群：458345782，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家，并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课，给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系 。从java和linux入手，其后逐步的深入到HADOOP-hive-oozie-web-flume-python-hbase-kafka-scala-SPARK等相关知识一一分享！