如今随着环境的改变，大家喜欢谈跨界，转行。
现在移动开发不复当前的火爆，很多朋友都考虑着转型或者是再学一门技术。这其实是一个很聪明的想法，横向发展，拖宽自己的知识广度，未来或许就能把握更多的机遇。
但是如此多的技术，怎么学得过来呢？首先仍然要以你自己的岗位为主，其他为辅，关于自己工作相关的技术，花更多的时间和精力，研究得更深入，其他领域的可以了解和关注，等到需要用到或者感兴趣的时候，再深入学习即可。
譬如做Java开发，除了Java还可以学什么？
大数据开发之路可能是一个不错的方向。
这几年在大厂，总结到几点道理！
● 职业生涯早期有机会去大公司大平台，还是要去大公司见见世面。如果能力不够可以采取曲线救国，只要最终能达到目的就好；
● 技术是根本，没有技术你就没有钱，你很难搞一辈子技术；
● 眼光和机遇很重要，机遇可遇不可求，但是机遇来了，眼光不够没有做出相对准确的预测，做错了选择，那也是很伤；
● 学历和起点不是问题，其实能力和眼界才是程序员核心竞争力，大厂不一定就是铁饭碗；
● 人都需要学习，并能不断敢于挑战自己，才能离成功几率越大。
当下转型大数据需要哪些技能？
如果你初步掌握下面任何一种语言，转型大数据都是非常轻松的。
● Java编程是大数据开发的基础，Java编程是必备技能！
● Python是计算机程序设计语言，在大数据处理框架中得到支持应用。
● Scala是一门多范式的编程语言，类似java的编程语言。
● Go（又称Golang）语法接近C语言，但对于变量的声明有所不同。
● R语言用于统计分析、绘图的语言和操作环境。
● 不管是初学者还是资深程序员，应该专注于<语言特性>,而不是纠结哪类语言，只有这样才能达到融会贯通，拿起任何语言基本上都会用，并写出高质量的代码来。
技术层面来说，它们都是大数据的一个工具而已。其实只要有点基础的程序员转型大数据，都有天然的进阶优势，哪怕你没有学过任何一种编程语言零基础，也是可以学会的。
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阶段一：Java基础。
Java语言基础，此阶段是大数据刚入门阶段，主要是学习一些Java语言的概念、字符、流程控制等。
阶段二是Linux基础和Hadoop生态体系。
此阶段主要掌握Linux操作系统的灵活使用。掌握大数据核心技术之一——Hadoop生态体系。
阶段三是分布式计算。
主要掌握Scala语言的使用、各种数据结构、同时还要深度讲解spark的一系列核心概念比如结构、安装、运行、理论概念等。还有Storm实时开发，Storm主要用来处理实时计算的问题。
阶段四主要是实战项目案例。
这一时期应该将所有知识通汇贯通，通过实战快速培养动手能力，确保一定的工作能力。
阶段五是大数据分析相关的技术知识。
主要是讲解Data Analyze数据分析基础、数据可视化、sklearn中有三类朴素贝叶斯算法等等！
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