大数据行业现在工作很难找吗？

工作到底好不好找，市场需求是一方面，更多的还是要看个人成长背景和实际能力~ 抛开两点都不谈就单说好找或者不好找纯属有点耍流氓了~

大数据开发主要是负责大数据挖掘，大数据清洗处理，大数据建模等，负责大规模数据的处理和应用，工作以开发为主与大数据可视化分析工程师相互配合，从数据中挖掘出价值为企业业务发展提供支持。

大数据开发应具备的技能：

目前从事大数据应用开发的语言包括Java、Python、Scala、R等，需要熟悉Hadoop、HBbase、hive、spark、Flink、ES、Presto、Flume、Kafka生态的原理和使用方法，掌握数据开发、数据挖掘的各项流程。

在这里插入图片描述

**根据国内的发展形势，大数据未来的发展前景会非常好。**自 2018 年企业纷纷开始数字化转型，一二线城市对大数据领域的人才需求非常强烈，未来几年，三四线城市的人才需求也会大增。

在大数据领域，国内发展的比较晚，从 2016 年开始，仅有 200 多所大学开设了大数据相关的专业，也就是说 2020 年第一批毕业生才刚刚步入社会，我国市场环境处于急需大数据人才但人才不足的阶段，所以未来大数据领域会有很多的就业机遇。

大数据本质上是海量数据。

以往的数据开发，需要一定的Java基础和工作经验，门槛高，入门难。

如果零基础入门数据开发行业的小伙伴，可以从Python语言入手。

Python语言简单易懂，适合零基础入门，在编程语言排名上升最快，能完成数据挖掘、机器学习、实时计算在内的各种大数据集成任务。

Python+大数据学习路线图详细介绍（均为免费视频教程哈）

第一阶段大数据开发入门

学前导读：从传统关系型数据库入手，掌握数据迁移工具、BI数据可视化工具、sql，对后续学习打下坚实基础。

1.大数据数据开发基础MysqL8.0从入门到精通

MysqL是整个IT基础课程，sql贯穿整个IT人生，俗话说，sql写的好，工作随便找。本课程从零到高阶全面讲解MysqL8.0，学习本课程之后可以具备基本开发所需的sql水平。

学前导读：学习Linux、Hadoop、Hive，掌握大数据基础技术。

2022版大数据Hadoop入门教程
Hadoop离线是大数据生态圈的核心与基石，是整个大数据开发的入门，是为后期的Spark、Flink打下坚实基础的课程。掌握课程三部分内容：Linux、Hadoop、Hive，就可以独立的基于数据仓库实现离线数据分析的可视化报表开发。

学前导读：本阶段课程以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。

数据离线数据仓库，企业级在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）
本课程会、建立集团数据仓库，统一集团数据中心，把分散的业务数据集中存储和处理；目从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线，涵盖了项目的完整工序；掘分析海量用户行为数据，定制多维数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用。

学前导读：Spark官方已经在自己首页中将Python作为第一语言，在3.2版本的更新中，高亮提示内置捆绑Pandas；课程完全顺应技术社区和招聘岗位需求的趋势，全网首家加入Python on Spark的内容。

1.python入门到精通（19天全）

python基础学习课程，从搭建环境。判断语句，再到基础的数据类型，之后对函数进行学习掌握，熟悉文件操作，初步构建面向对象的编程思想，最后以一个案例带领同学进入python的编程殿堂。

2.Python编程进阶从零到搭建网站

学完本课程会掌握Python高级语法、多任务编程以及网络编程。

3.spark3.2从基础到精通

Spark是大数据体系的明星产品，是一款高性能的分布式内存迭代计算框架，可以处理海量规模的数据。本课程基于Python语言学习Spark3.2开发，课程的讲解注重理论联系实际，高效快捷，深入浅出，让初学者也能快速掌握。让有经验的工程师也能有所收获。

4.大数据Hive+Spark离线数仓工业项目实战

通过大数据技术架构，解决工业物联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于Hive数仓分层来存储各个业务指标数据，基于sparksql做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。