1、門檻

大資料比 Java 高一點，除了對資料庫的操作之外，還需要學習大資料生態的東西，分散式、數倉、中介軟體等知識。大資料比機器學習低一些，不用會太多的演算法和高等數學知識，這是需要長時間的磨練和沉澱，所以做這方向的研究生和博士居多。

也正是因為大資料的學習門檻比 Java 高，目前市場上相關的正規的培訓機構較少，讓你學學 Python 爬爬資料然後自稱大資料培訓。

2、高校專業設立大資料專業

計算機專業都會接觸到Java、資料、C、C++等，但大資料專業設立以來，第一批大資料專業的學生也還在校，目前社會上的大資料崗位的人幾乎都是自學的，談不上對口，但是再過兩年就不一定了，所以「早，就是優勢」。

3、薪資待遇

這是吸引大部分人學習的原因，普通開發崗和大資料開發薪資還是會差一個檔次的，具體多少視公司而定。

4、積累性和挑戰性

很多IT從業者對自己的職業前景感到迷茫和擔憂，在許多大資料的學習群裡經常討論一些分散式，Redis、Zookeeper等知識之時顯得不太合群，學習大資料是件具有挑戰性的事。

為什麼說大資料開發是積累性又有挑戰性的呢？

瞭解過大資料的應該知道大資料的「4V理論」，隨著時間的發展，企業產生的資料量肯定越來越大。在以前，我們對資料是不重視的，但是隨著機器學習的發展，資料是越來越重要的。如果只是進行一些資料庫的增刪改查或者一些頁面展示什麼的，這些套路都是可複用的，講究能用就行。但是大資料不一樣，無論你是做平臺的建設，數倉，計算等，一些場景一些機制都是需要你去思考的。

大資料面試中面試官經常問一個問題：「你為什麼不做 Java，要去做大資料？」

你們有仔細想過為什麼嗎？

5、推動你現有崗位的發展

很多人問，我從事前端的學大資料有什麼用？我從事運維，學大資料能幫我什麼？等等。

大資料+現有崗位是一個趨勢。大資料來臨的時候，你前端不用做一些靜態化，或者一些快取機制嗎？會一些 Hive、Hadoop，做視覺化或和後端對接的時候是不是更有優勢呢？後端學一些大資料的覺得是必要的，例如Kafka、Zookeeper等分散式、快取相關的資料儲存和傳輸是進階 Java 必會的，讓你在現有企業需要轉型的時候可以直接就上。而運維呢？分散式叢集運維，各個大資料平臺上的節點運維，這不是一個趨勢嗎？

什麼都不學，認為現在的公司用不到，等公司要用到的時候，你會，可能就是升職加薪的好機會啊。

6、過渡到機器學習人工智慧的捷徑

隨著科技的進步，包括硬體和軟體，機器學習的使用門檻會越來越低，為什麼這裡強調使用。因為研究部門在每一家公司都是極少數的，更多的是在調庫，調參。而隨著硬體的進步，很多演算法都是封裝好的，可以進行傻瓜化操作，我們只需要給他大量的資料。

大資料時代各種技術日新月異，想要保持競爭力就必須得不斷地學習。寫這些文章的目的是希望能幫到一些人瞭解學習大資料相關知識 。加米穀大資料，大資料人才培養機構，喜歡的同學可關注下，每天花一點時間學習，長期積累總是會有收穫的。