大数据时代，国内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。相信很多小伙伴选择学习大数据的原因之一就在于，希望能够找到一份满意的工作，除了要求有一定的专业技能外，有这些技能一定能让技术leader眼前一亮。

　　1、独当一面的全才

　　基础条件：扎实的计算机基础、逻辑能力、英文等素质

　　保障条件：聪明、学习能力强

　　加分条件：大规模集群开发经验;上层数据应用优化经历;熟悉聚类、分类、推荐、NLP、神经网络等常见算法;会数据处理，还熟悉聚类、分类、推荐、NLP、神经网络等各种常见算法……

　　2、退而求其次，有配合团队的长板优势

　　全才难得，退而求其次，针对不同岗位吸收具有不同特长的人才，以追求团队整体配合的平衡，也不失为一个策略。

　　计算机视觉领域的大数据公司，往往需要自己的团队中同时具备如下特长的成员。比如精通算法的人才，把图像识别相关算法模型调整到极致;工程实力型人才，高性能实现训练好的算法模型，或者帮团队搭建一整套视频图像数据采集、标注、机器学习、自动化测试、产品实现的平台。

　　即便同一算法工程团队内部，成员的技能侧重点也要合理搭配，以互为补充。比如，有人专注核心算法研究，就要有人擅长业务分析，专注业务算法模型的实现。

　　因此，对于想转型大数据的普通程序猿来说，梳理清楚自己现有技能对于新团队的价值非常重要，这是促使新团队决定吸收自己的关键。比如，发挥硬件和底层系统工作经历在算法高速实现上的优势，一旦通过自身擅长的技能切入新团队之后，就有了更多横向发展的机会，帮助自己在大数据相关领域建立更强竞争力。

　　3、相较当前技能水平，扎实的基础和成长空间更被看重

　　当前技能水平好比是术，而扎实的计算机基础则处于道的层面，诸如Spark等工具性知识通过后期学习便能轻易掌握，而如果缺少了C++/Java基础想进步却绝非易事。比如，如果算法、数据结构比较强，编程语言上对 C++ 理解较深入，在应用层的学习上，就可能会比其他人快很多。

　　有人将程序猿能力抽象为一个金字塔模型，虽然对计算机语言的精通是每个工程师都注重的能力，但越基础的素养越蕴含了更多的发展潜力。相比单纯苛责当前技能，能利用基础素养胜任一部分基础工作，然后通过1-2年锻炼接受更复杂问题的程序猿，反而更受企业青睐。

　　千锋不仅仅注重学生的大数据培训，还注重学生的素质培养，开班第一天起，每节课的课前十分钟分享，锻炼学员的沟通表达能力，在工作中减少沟通成本即是提高工作效率。加上毕业前的就业指导课和专业的素质培养课，帮你规划未来的就业方向，模拟面试，营造真实的面试环境，提高学员的求职成功率。

　　大数据学习，千锋有专业的技术指导，是值得每一个小伙伴去学习!