有风就跟风，很可能会死在风口上，什么都得不到。但如果是真的看到了价值想要寻求创业，那至少有这几个忠告。
首先一定要坚持长期主义。
大数据注定是个需要积淀和时间的产业，不管是数据的积淀，还是算法模型的演进，都需要大量的时间、金钱的投入。
大数据产业在外界看来就是准不准的问题，没长期的试错验错，优化更新，怎么可能有产出？
所以想要短期进入，赚快钱，还是算了吧。现在不是靠ppt就能忽悠投资的的时候了。
其次，大数据包罗万象，有数据分析、数据营销、数据安全，扎入哪个行业，做哪些产品，要提前想明白。不然就是瞎搞。因为不同行业数据采集的方式都不一样，都没想好从哪里找数据，数据自己编吗？
第三，把前两条想清楚吧。我有个朋友就是跟风破产，现在跟投资人干仗呢。
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相信有不少人在从事某个行业一定时间之后都有过想要转岗的想法，或许是薪资达不到心理预期，或者是技术上遇到瓶颈等等等等。
而对于许多小伙伴来说，大数据可能是一个好的选择。2019年，大数据平均薪资已经超过20000元，一般超过3年经验的大数据工程师，年薪30万都是很普通。
今天我们来具体分析一下，转行大数据，你是否适合？大数据的未来前景如何？
谁适合转大数据？
以下3类小伙伴适合转行大数据：
1、0基础，想入行高薪行业的同学。
2、有Java基础想转高薪方向的同学。
3、其他行业发展遇到瓶颈，想转行的同学。
当然，学习大数据，要求的学历是高中以上，小伙伴可以根据自己的情况斟酌。
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。毕竟，技术由人掌握。
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。
大数据发展趋势
很多人想转的大数据，现在发展趋势如何呢？
2019年-2021年，将成为未来20年间大数据及人工智能最佳的产业资本并购整合窗口期，就像2003年-2006年互联网产业整合的窗口期一样。
大数据与人工智能相互依托，在政策层面已经上升为国家战略，而且迅速进入全面启动实施阶段；技术层面，大数据技术已经基本成熟，并且推动人工智能技术以惊人的速度进步；产业层面，智能安防、自动驾驶、医疗影像等都在加速落地。
人才市场需求大
据美国劳工局预测，2022年美国市场将需要约85万大数据方面的专业技术人员；而国内数据统计《大数据人才报告》显示，预测未来3到5年人才缺口将达到150万之多。
职位薪酬水平普遍较高
据统计，在美国大数据分析师平均每年薪酬在17.5万美元左右；而国内一线互联网公司，大数据分析师的薪酬水平普遍比同一级别的其他职位高20-30%，这也成为国内转岗人员往大数据转型的很重要的理由之一。
高校加大对大数据相关专业的设立
目前，全世界有近170所大学开设了大数据相关专业。近些年，国内教育部也积极采取措施，加强对大数据人才的培养，开设新专业如“数据科学与大数据技术”等。
大军已经进入，全民开始行动了。2019年国内各大高校都将会开设大数据、人工智能专业，真正的竞争压力马上就会来了，已经加入大数据行业的同学很幸运，一定要抓住一切可以抓住机会，全身心的投入。
转行大数据的途径
1）企业内部转岗
通过企业内部途径进行转岗，这是实现转岗的最佳途径，方便快捷、成功率高。
2）借助有实力培训机构再就业
在平时没有利用业余时间朝这个方向进行积累的情况下，参加一个专业培训班短期进行集中充电，很有必要的。再次求职时择业就提高标准，多参加一些面试积累经验，找到一份大数据岗工作还是很容易的。当然，需要有决心和毅力，付出巨大的努力，这是无可厚非的哦！
3）书籍、视频日常积累
没有内部转岗的机会、又不愿花钱参加培训班，那就平时乖乖看书吧，至少大数据的一些基本框架、技术和工具的经典书籍得好好读一读，然后至少要有一套完整的大数据教学视频带着入门。
其次可以多关注关注目前行业的招聘信息，了解下需要符合哪些条件，学完一段时间就出去应聘下，既是给自己一个警醒，又能更精准的把握住面试所需。
大数据职业发展
大数据总体可分为2大方向5大职业。
2大类分别为技术类和业务类，其中，技术方向侧重于怎样处理好数据，业务方向侧重于怎样用好数据；
技术方向
技术类方向是大数据界的码农、程序员。
1）大数据平台研发路线
职责：主要负责大数据技术的产品化，包括开源技术框架的研究、封装和开发
入门：系统性了解大数据技术体系（spark、hadoop、hbase等技术），通读一遍各技术框架的技术文档，知道每项技术能够解决什么问题，其实现原理，优缺点等；能够调用各技术框架API进行功能封装
进阶：能够优化开源框架性能及完善开源技术、作为开源社区的commiter
发展：数据平台研发架构师、数据平台产品经理
2）大数据开发路线
职责：也叫ETL工程师，主要负责使用大数据技术采集、处理、分析数据；
入门：同数据平台研发工程师，并熟练使用SQL、存储过程；
进阶：技术选型、技术架构设计、数据架构设计、平台性能调优
发展：数据架构师、大数据DBA
3）大数据算法路线
职责：俗称调参工程师，主要负责使用机器学习算法建模，处理业务需求，基于算法引擎封装算法工具。
入门：python语言，sklearn、tensorflow等算法引擎，熟悉决策树、SVM、朴素贝叶斯、神经网络等各种算法原理和适用场景；
进阶：业务建模、调参
发展：数据科学家
4）大数据可视化路线
职责：主要负责数据可视化应用开发
入门：各种数据可视化图表适用场景、echarts框架、vue、BI工具
进阶：数据应用可视化UIUE设计、大屏展现设计
发展：数据艺术家
业务类
1）大数据分析路线
岗位：主要负责结合业务问题，使用大数据分析、制作数据分析报告、规划数据应用
入门：熟悉各种分析图表、数据分析工具、具备数据分析报告撰写能力等
进阶：熟悉各种算法概念及使用场景、具备敏锐的业务思维、管理思维和应用规划能力
发展：数据咨询师、数据产品经理
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第一点，你要清楚自己为什么转行到大数据。只有清楚自己转行大数据的原因，才能够一直坚持下去。
第二点，你需要选择一个自己感兴趣的大数据工作方向，比如大数据平台研发、大数据分析、大数据开发等，每个岗位工作的内容都不尽相同。
最后，在选择完具体的大数据方向之后，就要深入地学习你选择方向的专业知识和准备相关的面试，之后可以开始投递简历。
如果你现在有工作，你最好不要轻易的辞职找工作。个人建议你每天还是边工作边找大数据方面的工作，这样即使你最后没有转行成功，你也没有失业，自己的压力也没有那么大，在重新好好准备就是。
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大家不要玩这些数字了EOS柚子生态被推荐人说是真平台，我投资了几十万，几十万血本无归，还有那些老人家辛辛苦苦了一辈子的钱，报警了也不抓那些推荐人社区长!
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