程序员是最需要持续学习的职业
可能在大家眼中，程序员是一群木讷、思维方式单一的物种，但其实，他们才是思维活跃，时刻保持学习力，不甘落后的一群人。
计算机行业每天都会有新的东西出现，程序员们需要关注最新技术动态。快速学习能力，解决问题能力和沟通能力对于程序员来说都是非常重要的基本素质。
优秀的程序员不甘掉队
一方面，随着互联网的发展，现在的数据已经积累到一定程度，另一方面，以Hadoop为代表的生态架构发展日益成熟，大数据市场可以说是遍地开花，人员稀缺，各大公司对大数据相关岗位的需求很大。
为着未来发展和薪资考虑，许多程序员看好大数据这个方向，刚毕业的应届生想做大数据开发，传统的Java后端工程师、web开发工程师也都想转型大数据岗位。
我们优秀的程序员们才不甘在大数据技术发展道路上掉队~
当我们在说大数据开发，其实在说什么
当我们想转投大数据相关岗位，觉得自己搭建过Hadoop集群，用过Hive，会一点MR，就算入门大数据了，可是真正去公司面试时才发现这些根本没有达到公司生产要求。
那大数据工程师到底在做些什么呢？
现在市面上对大数据相关的岗位招聘需求很多，诸如以下的招聘需求：
可以看到，相同的岗位可能会有截然不同的的技能要求。
但是再仔细会发现，这些招聘需求其实可以总结为三个方面：
（1）基础编程能力
至少掌握一门编程语言，Java，Python等深入理解数据结构、计算机网络等。
（2）大数据生态环境
熟悉Hadoop生态架构，了解MR以及分布式计算。
（3）业务抽象能力
数据说到底都是一些业务日志，要求你对数据敏感，并能把握问题的本质，追根溯源，将业务逻辑抽象出来。
也就是说，大数据开发工程师的核心工作，就是抽象业务逻辑，利用技术实现工程自动化，包括数据采集、实时处理、存储等等。
总结：
对于大数据入门，你可能需要掌握的很多技能，比如下图列出的技能条件。
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但是，想要真正入行大数据，避免从入门到放弃，你需要找准一个切入点。
比如，你想专注做大规模离线处理，那你就去深入学习hadoop；
想做实时处理，学习重点就放在Storm或者Spark Streaming上；
想做ETL，你就要熟悉ETL流程。
然后，慢慢再往大领域中扩充自己的大数据知识库存。
大数据开发比传统的开发行业更直接地接触到行业数据，也就能更深入的了解行业业务，这种“技术”与“行业业务”的结合，就像学科交叉，更有发展前景与潜力。
说到这里，是不是对大数据开发很心动，据统计，大数据工程师的收入待遇比同类岗位平均高出20~30%。
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自己单独学习时，没有一个全局观，如同在漫漫迷雾中摸索，很容易被一些困难击倒，且效率低下。有导师带领着你学习，他们会帮助你形成一种大数据思维。这门课的导师都是身经百战的资深大数据工程师，他们将全程带你一起学习，直播编码以及调优，将他们多年的经验倾囊相授。
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课程大纲▼
1.从数据到大数据
数据是什么：数据编年史
大数据是什么：生产资料
2.大数据技术浅谈
计算原理：从并行计算说起
存储原理：海纳百川，有容乃大
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