大家好，我是孙玄，前58集团技术委员会主席，前转转首席架构师，腾讯云最具价值专家 TVP......

最近，有很多同学跟我聊，看到数据时代未来的技术发展趋势，说想转行往大数据方向发展，问我有啥好的建议？于是，我约了一位在大数据行业非常资深的技术人 李希沅 老师，为大家详细介绍一下大数据的发展前景。

李老师拥有丰富的行业经验，是前转转公司大数据资深架构师，Hadoop平台负责人，带头研发了公司任务调度平台，即席查询平台等核心平台，曾任东方国信大数据架构师，大数据技术经理，负责《联通全流量查询平台》《联通IP溯源平台》等多个PB级数据知名项目，曾架构管理联通10000+台机器大数据集群。

下面就让李老师跟我们聊聊大数据行业的那些事儿↓↓↓

问：李老师，根据你的经验，你能给大家介绍一下大数据行业的发展前景吗？

李希沅：从整体行业来看，大数据价值主要体现在几个方面：首先，大数据可以为公司提供精准营销，尤其是对为大量消费者提供产品或服务的企业，像快消公司、电商公司等；其次，中小微企业可以利用大数据做服务转型；最后，在互联网的压力之下，传统企业面临转型，这时候，大数据就发挥了数据驱动的价值。总体来看，数据对于各大公司来讲，是非常有价值的，市场对于大数据人才需求也是十分旺盛。

问：李老师，大数据行业的薪资处于什么水平？

李希沅：打开boss直聘等招聘网站，其实可以看到，大数据行业的工程师要比普通的Java工程师的薪水是要高很多的，因为行业新、人才少、人才缺口较大，根据2019年数据统计，数据人才缺口将达到1400万，所以薪资水平整体还是非常可观的。而且大数据工程师的成长路径也是非常清晰，通过努力，晋升路径为初级大数据工程师 —> 高级大数据工程师 —> 大数据专家 —> 大数据架构师，年薪百万并不是天方夜谭。

画外音：只要你一直努力，数据如此重要的时代，年薪百万只是小目标！

问：有很多同学问过我，说想转行做大数据，李老师有没有什么建议？

李希沅：首先要了解，选择做大数据需要具备哪些能力：

1. 大数据开发能力

2. 大数据分析能力

3. 数据仓库架构设计能力

4. 大数据平台构建能力

5. 面对不同数据处理场景给出合理的解决方案

以上这几个能力是循序渐进的一个过程，首先基础要打好，然后通过不断的学习实践，能够达到面对不同的数据处理场景给出合理的解决方案的能力。同学们可以反观一下自己现在具备哪些能力，然后一个模块挨着一个模块的查缺补漏，刚刚入门的同学可以暂时不用想的特别的高深，一定要先打好基础，因为无论是哪个行业的技术开发，都是需要操作系统和开发语言基础的。地基不稳，会面临随时坍塌的风险。

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问：如何才能系统的掌握这些知识呢？

李希沅：可以自学，当然自学所需要耗费的时间成本和试错成本也是比较高的。其次，就是可以报班学习，我与马中华老师、范钢老师共同打磨了一门对标阿里P6级别的《企业级大数据资深研发工程师》课程。

马老师和范老师都是在大数据行业非常厉害的专家，马老师是前Oracle数据开发技术组负责人，动批网数据运营系统负责人，阿里云/腾讯云全球第一位认证金牌讲师；范老师是前航天信息的首席架构师，畅销书《大话重构》的作者，曾主导过国家财政、军工、税务等数十个大型企业PB级大数据平台的落地。

我觉得，在学习的道路上，能有好的导师引导还是非常重要的。

画外音：如此强悍的师资阵容，只为交付最好的课程！

问：那李老师能给有需要的同学详细介绍一下咱们这个课程么？

李希沅：《企业级大数据资深研发工程师》课程深度对标阿里 P6，深度剖析各个基础技术知识和源码（ZooKeeper、Hive、Spark、Flink、Hadoop等等），然后对这些基础技术知识动态的排列组合，连接成大数据全局的架构，并深入讲述大数据全局架构设计的方方面面，打造真正满足企业万亿级海量数据规模的数据中台，真正赋能前台的业务。

最后在企业万亿级真实项目落地环节，将采用高性能、高可用、高扩展的架构设计，技术上更是融合企业级主流的离线架构和实时架构，带领大家构建PB级的大数据中台，落地“企业千亿级的数据仓库中台”，实现“企业PB级X2C电商用户智能画像平台”，搞定“企业千亿级广告统一数据流智能分析平台”，掌握“企业级Hadoop平台全方位二次源码开发”，让学员面对企业各种海量复杂业务场景，能够给出优雅的大数据架构设计方案，从而真正成为企业级资深大数据研发工程师！

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问：那这个课对标阿里P6，会不会很难学或者听不懂？

李希沅：不会的，我们几个讲师会从最基础的内容讲起，其实大数据里面的开发难度并不大，讲师会手把手带着大家做开发，所以很难学或者听不懂这些问题大可不必担心，认真跟着听课是没有问题的。同时，我们也会多录制Java课程赠送给大家，让大家打好语言基础。

问：那这个课程适合什么样的同学来听呢？

李希沅：像刚入门的大数据工程师是非常适合的，其次像Python开发工程师、PHP开发工程师、运维工程师、数仓工程师、Java工程师也都是非常适合的，因为这些岗位的工程师容易遇到岗位天花板，工作到一定程度，发展方向是非常受限的，这类工程师发展到一定阶段会寻求转型，而大数据是非常好的一个方向。最后，寻求数据解决方案的工程师也是非常合适学习这门课程的。

01 / 课程亮点

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PB级企业大数据中台落地实践

构建大数据中台的 Iass 层、Pass 层，企业级大数据平台落地实操，体验企业级大数据中台从 0 到 1 的构建过程。

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千亿级数据真实案例驱动

基于一线大厂的真实需求，实际落地案例进行剖析。项目需求真实，项目背景真实，项目架构真实，让你具备一线大厂研发经验。

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企业级大数据环境，模拟真实平台

课程提供企业级大数据开发环境，企业级完备的基础设施支持，供学员在真实环境下进行实操演练。

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多维度普适性企业级项目实践

从不同角度培养合格的企业级大数据研发工程师，包含源码二次开发实践，企业级数据中台落地实践，数仓实践，离线项目实践，实时项目实践等。

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业界新技术

课程包含Kylin，Druid，DBus，DolphinScheduler，Kudu，数据质量管理，数据治理等知识，课程内容有相关源码作者参与进行QA。

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02 /  真实企业级案例，落地全部源码！