转行大数据的途径
1）企业内部转岗
通过企业内部途径进行转岗，这是实现转岗的最佳途径，方便快捷、成功率高 。
2）借助有实力培训机构再就业
在平时没有利用业余时间朝这个方向进行积累的情况下，参加一个专业培训班短期进行集中充电，很有必要的 。再次求职时择业就提高标准，多参加一些面试积累经验，找到一份大数据岗工作还是很容易的 。当然，需要有决心和毅力，付出巨大的努力，这是无可厚非的哦！
3）书籍、视频日常积累
没有内部转岗的机会、又不愿花钱参加培训班，那就平时乖乖看书吧，至少大数据的一些基本框架、技术和工具的经典书籍得好好读一读，然后至少要有一套完整的大数据教学视频带着入门 。
其次可以多关注关注目前行业的招聘信息，了解下需要符合哪些条件，学完一段时间就出去应聘下，既是给自己一个警醒，又能更精准的把握住面试所需 。
大数据职业发展
大数据总体可分为2大方向5大职业 。
2大类分别为技术类和业务类，其中，技术方向侧重于怎样处理好数据，业务方向侧重于怎样用好数据；
技术方向
技术类方向是大数据界的码农、程序员 。
1）大数据平台研发路线
职责：主要负责大数据技术的产品化，包括开源技术框架的研究、封装和开发
入门：系统性了解大数据技术体系（spark、hadoop、hbase等技术），通读一遍各技术框架的技术文档，知道每项技术能够解决什么问题，其实现原理，优缺点等；能够调用各技术框架API进行功能封装
进阶：能够优化开源框架性能及完善开源技术、作为开源社区的commiter
发展：数据平台研发架构师、数据平台产品经理
2）大数据开发路线
职责：也叫ETL工程师，主要负责使用大数据技术采集、处理、分析数据；
入门：同数据平台研发工程师，并熟练使用SQL、存储过程；
进阶：技术选型、技术架构设计、数据架构设计、平台性能调优
发展：数据架构师、大数据DBA
3）大数据算法路线
职责：俗称调参工程师，主要负责使用机器学习算法建模，处理业务需求，基于算法引擎封装算法工具 。
入门：python语言，sklearn、tensorflow等算法引擎，熟悉决策树、SVM、朴素贝叶斯、神经网络等各种算法原理和适用场景；
进阶：业务建模、调参
发展：数据科学家
4）大数据可视化路线
职责：主要负责数据可视化应用开发
入门：各种数据可视化图表适用场景、echarts框架、vue、BI工具
进阶：数据应用可视化UIUE设计、大屏展现设计
发展：数据艺术家
业务类
1）大数据分析路线
岗位：主要负责结合业务问题，使用大数据分析、制作数据分析报告、规划数据应用
入门：熟悉各种分析图表、数据分析工具、具备数据分析报告撰写能力等
进阶：熟悉各种算法概念及使用场景、具备敏锐的业务思维、管理思维和应用规划能力
发展：数据咨询师、数据产品经理
数学专业硕士研究生以上211和985的
第一点，你要清楚自己为什么转行到大数据 。只有清楚自己转行大数据的原因，才能够一直坚持下去 。
第二点，你需要选择一个自己感兴趣的大数据工作方向，比如大数据平台研发、大数据分析、大数据开发等，每个岗位工作的内容都不尽相同 。
最后，在选择完具体的大数据方向之后，就要深入地学习你选择方向的专业知识和准备相关的面试，之后可以开始投递简历 。
如果你现在有工作，你最好不要轻易的辞职找工作 。个人建议你每天还是边工作边找大数据方面的工作，这样即使你最后没有转行成功，你也没有失业，自己的压力也没有那么大，在重新好好准备就是 。

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