普通程序员如何更接近大数据和人工智能？工作转移的分析、建议、现状和趋势

/工作调动原因分析/

相信很多人在某个行业工作了一段时间后会有工作调动的想法，可能是工资达不到心理预期，或者遇到了技术瓶颈等。现在让我们来理清一个人工作一段时间后想换工作的可能原因。从岗前工作和他想换的工作的角度来看，让我们简单总结一下:

岗前工作

行业发展前景不佳，要么太不受欢迎，要么趋于饱和

工作内容重复且枯燥。技能提升不明显

加薪幅度小

目前的工作与个人性格相反，例如，性格内向的人从事销售行业

目前的工作压力太大，找一份较轻的工作

目前的工作是没有挑战性的。

接触到他更感兴趣的行业或

想转移到的工作并不有趣。

受欢迎，行业有发展前景。

有很高的工资和福利。

新工作能充分发挥他的个人优势。

对

的新工作感兴趣，符合他职业规划的期望。例如，如果他想找到一份轻松的工作，他会换成公务员。

正在考虑换工作，对吗？

/大数据产业转型现状/

大数据、数据挖掘、机器学习、人工智能。如今，许多程序员渴望尝试这些热门技术，并高度关注这些问题。

越来越多的技术候选人在换工作时会考虑是否可以从事与大数据相关的工作。那么，为什么这么多人愿意加入数据行业呢？现在我们来谈谈大数据行业的现状。

1)为什么有这么多人愿意变革大数据行业？

大数据

2019 -2021的发展趋势将是未来20年大数据与人工智能整合的最佳窗口期，就像2003 -2006年互联网产业整合的窗口期一样。

大数据与人工智能相互依赖，已成为国家政策层面的战略，并迅速进入全面实施阶段。在技术层面，大数据技术已经基本成熟，推动了人工智能技术以惊人的速度发展。在工业层面，智能安全、自动驾驶和医学成像都在加速发展。

人才市场需要庞大

根据美国劳动局的预测，2022年美国市场将需要大约85万名大数据专业人员和技术人员。然而，基于国内统计的“大数据人才报告”显示，未来3至5年，人才缺口预计将达到150万。

大学增加大数据相关专业设置

目前，全球近170所大学设立了大数据相关专业近年来，中国教育部也采取积极措施，加强大数据人才的培养，设立了“数据科学与大数据技术”等新专业

2)大多数关于工作调动的大数据来自哪个职位？

从技术层面来说，编程语言只是大数据开发的工具。

java为

大数据开发各种框架，如Hadoop、spark、storm、flink、各种中间件，如flume、kafka、sqoop等。这些框架和工具中的大多数都是用Java或基于JVM的Scala语言编写的，所以目前从Java post传输的大部分数据

安卓/c++和其他开发帖子

从安卓开发帖子变成大数据的人并不少。对于那些从开发岗位上改变过来的小伙伴来说，他们都是在编程。只要他们有基础并做出努力，转向大数据的前景仍然是可观的。

实际上具有天然的高级优势，只要一些基础程序员转换大数据。

你可以学习任何编程语言，即使你没有学过零基础。

，无论是初学者还是高级程序员，都应该专注于哪种语言，而不是纠结于哪种语言。只有这样，我们才能通过全面的学习达到精通，学会任何语言，基本上使用它，并写出高质量的代码。

/大数据开发高薪必备资源/

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