互联网在经历前几年的繁荣之后，现在开始进入寒冬，资本家不再像以前那样大胆地投资，纷纷攥紧自己的口袋。但是从整个互联网行业来看，大数据却一枝独秀，逐渐崛起。

　　我们正处于一个大数据飞速发展的时代，我们所做的一切事，不论是在互联网中或者是互联网之外，都会留下数字的痕迹。比如刷卡购物，网络搜索，手机上网，乃至在网上每一个小小的点击都会被一一记录下来。各行各业，大数据技术应用也越来越广泛，对于大数据人才的需求也越来越大。

　　如果你学的是大数据，那么恭喜你，你的发展良机来了。你将有可能成为大数据工程师，走向人生巅峰。

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　　目前国内大数据工程师工作领域大致可分为四类

　　1、数据开发工程师：负责数据接入、数据清洗、底层重构，业务主题建模等工作;大数据整体的计算平台开发与应用;

　　2、数据分析师：在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询，商务智能，出分析报告。

　　3、数据挖掘工程师：在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析。

　　4、科学研究方向：在高校、科研单位、企业研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用。

　　说说各工作领域需要掌握的技能

　　1、大数据开发工程师：对大数据系统、分布式服务系统有一定了解;拥有扎实的编程能力，熟练掌握常见数据结构，掌握Java/Python语言和常用框架，了解多线程、异步通信处理等;熟练掌握常见SQL、NoSQL数据库原理、数据库设计、查询编写和优化;熟悉大数据处理相关技术，Hadoop、Hive、Spark、Hbase、Mongo、Luc

　　2、数据分析师

　　需要有深厚的数理统计基础，但是对程序开发能力不做要求。需要熟练使用主流的数据挖掘(或统计分析)工具如Business Analytics and Business Intelligence Software(SAS)、SPSS、EXCEL等。需要对与所在行业有关的一切核心数据有深入的理解，以及一定的数据敏感性培养。

　　3、数据挖掘工程师

　　需要理解主流机器学习算法的原理和应用。需要熟悉至少一门编程语言如(Python、C、C++、Java、Delphi等)。需要理解数据库原理，能够熟练操作至少一种数据库(Mysql、SQL、DB2、Oracle等)，能够明白MapReduce的原理操作以及熟练使用Hadoop系列工具更好。

　　4、科学研究方向

　　需要深入学习数据挖掘的理论基础，包括关联规则挖掘 (Apriori和FPTree)、分类算法(C4.5、KNN、Logistic Regression、SVM等) 、聚类算法 (Kmeans、Spectral Clustering)。目标可以先吃透数据挖掘10大算法各自的使用情况和优缺点。

　　任何一项工作都不是那么简单，而那些年薪几十万上百万的大数据工程师，也是一点点学过来的，所以，当你决定了做大数据以后，机会已经来了，剩下的要靠你自己努力了。

　　千锋大数据培训课程的终极目标是将你培养成一名“复合型”研发人才，让你自己在掌握相关大数据技术的同时，也能够赢得一份高薪职位!千锋大数据开发采用“T”字形的思维，以大数据的深度为主，以机器学习、云计算等作为宽度，相辅相成。此外千锋大数据课程定期组织与一线名企的工程师进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发，进而验证所学技术的正确方向。更有免费的千锋视频教程帮助你快速掌握大数据基础技术。