主要是從兩者所要求的能力上來分析。首先，編碼能力越強的程序員，越有可能成為，優秀的大數據工程師。
其次，大數據工程師需要統計學、與應用數學相關的能力背景，數據挖掘與分析，是需要設計數據模型和演算法的，應該說程序員，是有這個基礎的，厲害的程序員，一般都不是科班出來的，通常是數學專業，因此提高演算法設計能力，是程序員轉型大數據工程師的關鍵因素。
第三，大數據工程師需要具備某一行業的業務知識。大數據的挖掘與分析，最終都要服務於市場，並對產品的銷售與企業的發展，起到重大推動作用，那才是有價值的大數分析。
在美國，大數據工程師平均年薪，達 17.5 萬美元(摺合人民幣大概 105 萬左右)，在中國頂尖的互聯網公司里，大數據工程師的薪酬，比同級別的其他職位高出 30% 以上。
DT 時代來得太突然了，國內發展勢頭很猛，而大數據相關的人才，卻非常的有限，在未來若干年內，都會是供不應求的狀況，指望大學培養出合格的大數據人才，有如天方夜譚，因此程序員們，你們的春天到了!
關於程序員如何轉型成為大數據工程師，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
Ⅱ Java工程師轉大數據難度高嗎
Java程序員轉大數據工程師有很好的基礎條件
對於Java程序員，大數據的主流平台hadoop是基於Java開發的，所以Java程序員往大數據開發方向轉行從語言環境上更為順暢，另外很多基於大數據的應用框架也是Java的，所以在很多大數據項目里Java語言的確是可以派上用場的。所以，Java程序員轉大數據工程師是具備很好的基礎條件的。 當然，hadoop核心價值在於提供了分布式文件系統和分布式計算引擎，對於大部分公司而言，並不需要對這個引擎進行修改。這時候除了熟悉編程，你通常還需要學習數據處理和數據挖掘的一些知識。尤其是往數據挖掘工程師方向發展，則你需要掌握更多的工具和知識。
Java程序員轉大數據職位的學習路線圖：
第一步：分布式計算框架
掌握hadoop和spark分布式計算框架，了解文件系統、消息隊列和Nosql資料庫，學習相關組件如hadoop、MR、spark、hive、hbase、redies、kafka等;
第二步：演算法和工具
學習了解各種數據挖掘演算法，如分類、聚類、關聯規則、回歸、決策樹、神經網路等，熟練掌握一門數據挖掘編程工具：Python或者Scala。目前主流平台和框架已經提供了演算法庫，如hadoop上的Mahout和spark上的Mllib，你也可以從學習這些介面和腳本語言開始學習這些演算法。
第三步：數學
補充數學知識：高數、概率論和線代
第四步：項目實踐
1)開源項目：tensorflow：Google的開源庫，已經有40000多個star，非常驚人，支持移動設備;
2)參加數據競賽：Kaggle和國內天池數據競賽
3)通過企業實習獲取項目經驗
如果你僅僅是做大數據開發和運維，則可以跳過第二步和第三步，如果你是側重於應用已有演算法進行數據挖掘，那麼第三步也可以先跳過。
總結：
Java工程師可以更容易理解hadoop的框架和生態，很多大數據saas級產品也是Java開發的，因此Java基礎是轉行大數據的一個很好的起點。但大數據是一個更為寬廣的領域，具有跨界知識和能力的人才會更受企業青睞。隨著人工智慧時代的到來，大數據將迎來黃金發展的10年，如果你已經做好准備，那麼就立即開始行動吧！
Ⅲ 程序員可以轉行數據分析師嗎
許多程序員會覺得自己會編程、能開發，轉行數據分析師不成問題。一般來說，數據分析師可以分為兩個方向。一個是偏技術方面，在這一方面，各位程序員可謂是優勢十足。編程代碼，不成問題，也要著重提高自己的數據挖掘以及數據可視化能力，最重要的是要培養自己的數據思維，通過數據發現問題解決問題。
另外一個方向就是偏業務方面，這需要很強的業務理解能力。程序員小夥伴如果選擇這一方向的話，就需要加強對相關行業市場以及企業業務進行更加深入地了解，通過數據分析，幫助企業建立起統一的業務指標，發現企業運營中的問題，預測未來的發展方向並做出正確決策。
可以說，程序員轉行數據分析師的優勢還是很大的，但轉行之前，還是需要確定自己的發展方向，為將來做一個大體的職業規劃，才能朝著方向不斷努力。大家轉行找工作之前，先對照目標公司的招聘要求，看自己的實際能力是否與要求相匹配。
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Ⅳ 如何轉型成為大數據工程師
隨著大數據技術體系的逐漸成熟，大數據產業鏈上需要大量的大數據工程師，由於不同崗位面臨著不同的任務，所以大數據工程師的知識結構也會有所不同。目前大數據領域內的主要工作崗位涉及到大數據採集工程師、大數據分析工程師、大數據開發工程師和大數據運維工程師，如果想轉型為大數據工程師，可以根據自身的知識結構和能力特點選擇一個具體的發展方向。
大數據採集工程師主要的工作任務是完成數據的採集、整理和存儲，雖然整體的技術含量並不算太高，但是涉及到的知識面卻比較廣泛。由於目前大數據的主要數據採集渠道包括物聯網、互聯網和傳統信息系統，所以大數據採集工程師也需要掌握這些相關技術，比如要掌握如何通過程序設計來完成網路信息提取等。另外，數據的整理和存儲還需要掌握各種資料庫知識(包括NoSql資料庫)，以及雲計算相關知識。對於具有網路基礎的IT行業從業者來說，轉型大數據採集工程師或者大數據運維工程師是不錯的選擇。
大數據分析工程師主要的工作內容是進行大數據分析和呈現，大數據分析目前有兩種主要方式，分別是統計學方式和機器學習方式，所以要想從事大數據分析工程師崗位，需要具有扎實的數學基礎和程序設計基礎。不少數學專業和統計學專業的職場人，可以考慮轉型大數據分析工程師崗位，目前該崗位的人才需求量還是比較大的。
大數據開發工程師主要完成兩方面任務，其一是進行大數據平台開發，其二是進行大數據應用開發。在當前大數據技術體系逐漸成熟的情況下，大數據應用開發的崗位需求量會更大一些，相對於大數據平台開發來說，大數據應用開發更注重與應用場景的結合。對於廣大程序員(Java程序員、Python程序員)來說，轉向大數據開發工程師崗位會更容易一些。
Ⅳ 怎麼才能轉行大數據工程
1、大數據分析工程師主要的工作內容是進行大數據分析和呈現，大數據分析目前有兩種主要方式，分別是統計學方式和機器學習方式，所以要想從事大數據分析工程師崗位，需要具有扎實的數學基礎和程序設計基礎。不少數學專業和統計學專業的職場人，可以考慮轉型大數據分析工程師崗位，目前該崗位的人才需求量還是比較大的。
2、大數據開發工程師主要完成兩方面任務，其一是進行大數據平台開發，其二是進行大數據應用開發。在當前大數據技術體系逐漸成熟的情況下，大數據應用開發的崗位需求量會更大一些，相對於大數據平台開發來說，大數據應用開發更注重與應用場景的結合。對於廣大程序員(Java程序員、Python程序員)來說，轉向大數據開發工程師崗位會更容易一些。
Ⅵ 作為一個Java程序員，該怎麼轉行做大數據分析師
我也做過好多年Java，去年開始也接觸了些大數據的架構。跟你情況類似。我的觀點是你可以去動手搭建一下，玩玩，其實並不像你想像的那樣高深莫測。都是些工具，我不太喜歡學如何用這些工具，只要能解決我要解決的問題，去用就是了。如果工具的實現感興趣就去看看代碼。工具本身怎麼用就是個fact，只是知道和不知道的區別。不要覺得做Java就比別人低一等。你一樣可以做的很出色。會用那些大數據工具也並不代表能力有多強