程序员都是吃青春饭，40岁以后怎么办？转行大数据是不错的选择
程序员的高薪让很多人羡慕，但是你不知道的是，在你安然入睡，陪伴家人的时候，他们还在电脑桌前加班。你以为大部分程序员都像雷军这样吗？你不知道的是，程序员创业大部分都会失败，因为很多程序员只会技术，不会和人打交道。
如果有一天你去菜市场买菜，或者去小摊上买小吃，你随口问他一句，你以前是干什么的？有这样一种概率，他会告诉你“程序员”。如果你看过清华大学、北京大学等著名高校的毕业生去向，你会发现这样一个事实：除了排名第一的公司华为以外，其余几乎都是银行。
清华大学
成为一名程序员，不仅要承受无休止的加班，还要承受失业之后的各种不确定性风险。正常情况下，国内的程序员如果没有成为公司的管理层，不到40岁就会失业。而成为公司的管理层，对于一般人而言更是“蜀道之难”！因而，很多人认为程序员吃青春饭。综合考虑目前的程序员生存状况来看，笔者十分赞同这种说法。
可是，如果你真的热爱程序员这份工作，该怎么办？你可以选择转行！
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程序员转行有很多方向，大数据工程师是个不错的选择。那么一个程序员要想转行大数据，你需要具备哪些技能呢？ 首先，大数据可以分为以下三种方向：大数据工程师、 数据分析师 、大数据科学家。对于程序员来讲第一种和第二种是不错的选择。
大数据工程师必备技能有如下几条：
- 大数据处理框架
- 数据库
- 编程语言
- 数据可视化
- 人工智能
- 数据分析挖掘
下面介绍其中四种首先应该掌握的技能。
大数据处理框架
大数据开发框架包括批处理框架、流处理框架和混合框架。其中，批处理框架有Hadoop等，流处理框架有Storm、Samza等。Spark和Flink属于混合框架。所谓批处理指的是把很多东西一起处理，或者说按照事先制定好的计划运行，比如BAT文件获取其他脚本文件。Hadoop批处理的过程是，当数据被引入Hadoop文件系统（HDFS）,将任务分解为较小的任务，分别在集群中的每个计算机上计算。当处理完成以后，结果数据返回到HDFS供始发者使用。流式处理是指源源不断的数据经过系统时，系统可以不停地连续计算。Storm支持通过拓扑结构来转换没有终点的数据流，与Hadoop作业不一样的是，它们一直处理源源不断到达的数据，并且转换不会停止。混合框架就是综合两者的优点提出来的一种框架。
数据可视化
数据可视化是一种大数据领域重要的技术。数据可视化能够快速地将信息传递给他人，更直观和方便大脑记忆。百度百科解释，数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。就是以图表或者其他视觉等形式将信息的各种属性表示出来。一般使用的工具有R语言，Echarts, Excel等。
编程语言
关于大数据的编程语言，笔者查看大数据开发工程师的招聘要求，其中大部分提及JAVA是必须精通的。有强大的JAVA语言基础，Scala很快就能上手。Python和R语言入门非常简单，初学者可以先学习python。
人工智能
作为一名大数据工程师，掌握基础的人工智能是必要的。具体包括：聚类分析，推荐系统，回归分析，文本挖掘，决策树，支持向量机，贝叶斯分析，神经网络。除了大数据工程师技能的知识图谱，熟练掌握计算机算法，操作系统，计算机网络，数学等基础知识，是区别一个优秀大数据工程师和普通大数据工程师的分水岭。
最后，大数据工程师的工资有多少？
据每日财经网2018上半年的报道，对于大数据工程师的工资，北京的平均月薪是14k左右，上海的平均月薪约为13k，深圳的平均月薪约为12k。根据行内人士分析，大数据行业的薪酬涨幅和工作年限和工作经验成正相关。那么这意味着，你可以干很多年，并且财富越来越多。转行大数据，对于程序员来说，是一个不错的选择，你准备好了吗？
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