隨著互聯(lián)網(wǎng)事業(yè)的蓬勃發(fā)展，編程語(yǔ)言越來(lái)越火爆。Java編程工程師收入高、業(yè)內(nèi)需求量大，備受人們青睞。不過(guò)隨著大數(shù)據(jù)的爆發(fā)，很多Java工程師想抓住這一趨勢(shì)，轉(zhuǎn)型大數(shù)據(jù)方向。那么，Java程序員轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)工程師容易嗎？該如何學(xué)習(xí)呢？

Java程序員轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)工程師有很好的基礎(chǔ)條件

對(duì)于Java程序員，大數(shù)據(jù)的主流平臺(tái)hadoop是基于Java技術(shù)開(kāi)發(fā)的，所以Java程序員往大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)方向轉(zhuǎn)行從語(yǔ)言環(huán)境上更為順暢，另外很多基于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用框架也是Java的，所以在很多大數(shù)據(jù)項(xiàng)目里Java語(yǔ)言的確是可以派上用場(chǎng)的。所以，Java程序員轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)工程師是具備很好的基礎(chǔ)條件的。

當(dāng)然，hadoop核心價(jià)值在于提供了分布式文件系統(tǒng)和分布式計(jì)算引擎，對(duì)于大部分公司而言，并不需要對(duì)這個(gè)引擎進(jìn)行修改。這時(shí)候除了熟悉編程，你通常還需要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)挖掘的一些知識(shí)。尤其是往數(shù)據(jù)挖掘工程師方向發(fā)展，則你需要掌握更多的工具和知識(shí)。

Java程序員轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)職位的學(xué)習(xí)路線圖：

第一步：分布式計(jì)算框架

掌握 hadoop和spark分布式計(jì)算框架，了解文件系統(tǒng)、消息隊(duì)列和Nosql數(shù)據(jù)庫(kù)，學(xué)習(xí)相關(guān)組件如hadoop、MR、spark、hive、hbase、redies、kafka等;

第二步：算法和工具

學(xué)習(xí)了解各種數(shù)據(jù)挖掘算法，如分類(lèi)、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規(guī)則、回歸、決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，熟練掌握一門(mén)數(shù)據(jù)挖掘編程工具：Python或者Scala。目前主流平臺(tái)和框架已經(jīng)提供了算法庫(kù)，如hadoop上的Mahout和spark上的Mllib，你也可以從學(xué)習(xí)這些接口和腳本語(yǔ)言開(kāi)始學(xué)習(xí)這些算法。

第三步：數(shù)學(xué)

補(bǔ)充數(shù)學(xué)知識(shí)：高數(shù)、概率論和線代

第四步：項(xiàng)目實(shí)踐

1、開(kāi)源項(xiàng)目：tensorflow：Google的開(kāi)源庫(kù)，已經(jīng)有40000多個(gè)star，非常驚人，支持移動(dòng)設(shè)備;

2、參加數(shù)據(jù)競(jìng)賽：Kaggle和國(guó)內(nèi)天池?cái)?shù)據(jù)競(jìng)賽

3、通過(guò)企業(yè)實(shí)習(xí)獲取項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)

如果你僅僅是做大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)和運(yùn)維，則可以跳過(guò)第二步和第三步，如果你是側(cè)重于應(yīng)用已有算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，那么第三步也可以先跳過(guò)。

總結(jié)：

Java工程師可以更容易理解hadoop的框架和生態(tài)，很多大數(shù)據(jù)saas級(jí)產(chǎn)品也是Java技術(shù)開(kāi)發(fā)的，因此Java基礎(chǔ)是轉(zhuǎn)行大數(shù)據(jù)的一個(gè)很好的起點(diǎn)。但大數(shù)據(jù)是一個(gè)更為寬廣的領(lǐng)域，具有跨界知識(shí)和能力的人才會(huì)更受企業(yè)青睞。隨著人工智能時(shí)代的到來(lái)，大數(shù)據(jù)將迎來(lái)黃金發(fā)展的10年，如果你已經(jīng)做好準(zhǔn)備，那么就立即開(kāi)始行動(dòng)吧！