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你是不是曾无数次下定决心要做大数据工作，但因为不知如何开始而放弃？
是不是曾经去面试过大数据工作，但因为没有经验缕缕碰壁？
你在公司里表现很好，布置的任务总是能又好又快的完成，但两年来你的工资一直是1万3，多次跟领导提出加薪，结果领导每次都是哦哦哦知道了。
你心里知道，现在的工作遇到了瓶颈，薪资想要有50%以上的增长已经很难了，能做的也只有转行。
最近，身边几个程序员朋友都在学Spark、Hadoop等相关知识，仿佛不紧跟时代步伐，就会被随时甩出半条街的节奏；而打开知乎，诸如“怎样进行大数据的入门学习”“Java Web 程序员如何转型大数据”之类的话题也屡受关注。
麦肯锡公司报告指出，大数据、人工智能方面人才紧缺，需求量激增。自己有技术优势，而且大数据行业也非常缺人，现在入行正是最合适的时候。
那么大数据之火热依赖于什么？
1.技术日渐成熟，应用空间得以拓展
大数据技术，最早于1980年被首次提及，却在近几年才获得突飞猛进的发展。相较于几十年前神经网络算法捉襟见肘的计算能力，如今处理器对大规模数据的高速处理能力无疑发挥了关键性的作用。借助于处理器的高性能，使我们短时间内完成PB 级数据的机器学习和模型训练成为可能，由此为高度依赖深度学习的图像、语音识别产品的快速迭代奠定基础，大数据应用空间得以拓展，也由此催生了提供相关产品与服务的技术公司。
2.重视数据资产，数据挖掘已成必然
现代信息技术使每日产生的数据量呈指数级增长，企业发展再也无法回避对数据价值的挖掘与利用。
3.技术催生业务新模式，蕴含创业新契机
大数据产业链，催生出针对不同版块提供产品和服务的业务组合新模式，无论是利用推荐算法做内容服务的今日头条，还是基于数据整合提供监测服务的 TalkingData，或者是提供底层架构支持的阿里云，无不是发觉了大数据产业链条所蕴含的创业先机。
4.市场供不应求，岗位挑战空间大
根据主流数据媒体调查，全国目前的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据的人才缺口将高达150万。有机构对一线城市2018年国内科技领域热门职位薪酬范围及跳槽涨幅进行了预测：大数据方向由于人才稀缺度较高，相同工作年限的情况下，大数据工程师的薪资普遍更高，待遇涨幅也会超过其他岗位。
目前，普通的Hadoop大数据工程师起薪也在20K/月，稍有经验薪资就会高许多，数据挖掘、机器学习、人工智能相关人才薪资更高。
（以上数据整理自拉勾网）
对于普通程序员来说，从事Hadoop大数据、数据挖掘相关工作是最佳选择，原因有三：
1、门槛较低，有编程基础就能学会；
2、相比其他开发岗位薪资要高10-20万，年薪25万只是最低水平。
3、Python是人工智能领域最主流的编程语言，现在掌握Python大数据技术更有利于日后无缝进入AI领域。
如何学习才能快速入门并精通呢？
当你真正开始学习的时候总是不知道从哪入手，导致效率低下影响继续学习的信心，甚至影响当下的工作。
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其实最重要的是你不知道哪些技术需要重点掌握，学习时频繁踩坑，最终浪费大量时间，所以有一套实用的视频课程用来跟着学习是非常有必要的。