很多年前我很郁闷地写了一篇博客《程序员的出路在哪里?》,之所以郁闷,我记得是看了中国男足的比赛,情不自禁对比自已苦逼的程序员生涯,曾经对中国软件的感情有如对中国男足,绝望到没有任何一丁点希望,但又无路可走,于是埋头苦干默默奋斗无数年,时过境迁,我依然在这条路上奋力拼搏,正如当年我所推荐的第一个出路一样,软件创业,想说爱你不容易,但除了爱你,我还能爱谁?

重新阅读了一下当年的文章,我推荐的程序员出路依次是软件创业、技术管理者、出国、技术资深者、再读书以及技术支持或客户服务,其实还是很有想法的,能想到的都想到了,如今我们当年很多的程序员也差不多是在这些道路上混着,爱好折腾的基本上都在创业,能文能武的基本上都是CTO,口口声声说爱国的基本上都出了国,深爱着代码的技术牛人基本上成了人见人挖的技术超人,社会是多样化的,职业也是多样化的,很难评说这种就一定比那种好,这就是所谓的三百六十行,行行出状元。人啊,关键在于专注与专业,别最终弄得自已样样会样样不精。

程序员是很苦的,技术发展太快,我们需要不断地学习,以更新知识与技能,否则很快这会被时代所淘汰,没有成功的程序员,只有时代的程序员,我们不想象诺基亚那样被时代所抛弃。世界正从IT时代走向DT时代,未来是大数据的时代,企业最有价值的资产就是数据,你所拥有的数据越多你就越有说话权,因此未来企业里最牛逼的员工应该是和数据有关的职位,比如CDO(首席数据官)、数据科学家、数据分析师、数据工程师等,我个人认为这些职位将成为程序员又一个美好的出路。

首先我们来理解一下这几个职位。

CDO主要负责利用数据推进企业与社会的对话,挖掘企业海量数据中潜在的价值,并运营和管理好数据,为企业战略、营销和管理决策提供参考,CDO的能力不仅仅是大数据领域的范畴,他需要同时具有IT、市场营销、运营管理等综合素质。

“数据科学家是指运用统计分析、机器学习、分布式处理等技术,从大数据中提取出对业务有意义的信息,以简单易懂的形式传达给决策者,并创造出新的数据运用服务的人才。

数据分析师能洞悉一个方程式的商业意义,他们知道如何提出正确的问题,非常善于数据分析,数据可视化和数据呈现。

数据工程师是能运行基本数据模型,充分了解文件系统,分布式计算与大型数据库,他们是能提供可建模数据所需平台的人。“ 【以上三个职位的定义来源于互联网】

那么,程序员如何转型成为优秀的大数据工程师呢?主要是从两者所要求的能力上来分析的,首先大数据工程师是需要有计算机编码能力的,因为面对海量的非结构化数据,你要从中挖掘出有价值的东西,需要设计算法与编写程序去实现,而程序员最牛的能力就是编写简洁高效的代码,去实现人们许许多多美妙的梦想,编码能力越强的程序员越有可能成为优秀的大数据工程师。其次,大数据工程师需要统计学与应用数学相关的能力背景,数据挖掘与分析是需要设计数据模型和算法的,应该说程序员是有这个基础的,我见过最牛逼的程序员一般都不是科班出来的,通常是数学专业,因此提高算法设计能力是程序员转型大数据工程师的关键因素。第三,大数据工程师需要具备某一行业的业务知识,大数据的挖掘与分析最终都要服务于市场,并对产品的销售与企业的发展起到重大推动作用,那才是有价值的大数据分析,因此大数据是不能脱离市场的,它必须与某一行业的应用想结合起来才容易产生更大的价值,通常程序员都是在做某一行业的软件,经过多年的学习与磨练,对某一行业的业务知识是有积累的,因此从来这一点上来看,程序员是很容易过度到大数据工程师的。

当然,以上都只是粗略的分析,真正要成为一名优秀的大数据工程师,程序员还需要更多的学习与努力。总而言之,前景是光明的,未来是美好的,在美国,大数据工程师平均年薪达17.5万美元,在中国顶尖的互联网公司里,大数据工程师的薪酬比同级别的其他职位高出30%以上。DT时代来得太突然了,国内发展势头很猛,而大数据相关的人才却非常地有限,在未来若干年内都会是供不应求的状况,指望大学培养出合格的大数据人才有如天方夜谭,因此我们程序员要努力与争气。

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