一、转岗原因分析

相信有不少人在从事某个行业一定时间之后都有过想要转岗的想法，或许是薪资达不到心理预期，或者是技术上遇到瓶颈等等等等。下面我们来梳理一下一个人工作一段时间后，为什么想要转岗的可能原因吧，从转岗前工作和想转去的岗位两个角度我们来简单总结一下：

转岗前工作情况：

l 行业发展前景不佳，要么过于冷门，要么趋于饱和

l 工作内容重复，枯燥，技能提升不明显

l 薪水涨幅小（重要）

l 目前工作与个人性格相悖，比如性格内向的人从事销售行业

l 目前工作压力太大，想找一份轻松点的工作

l 目前工作毫无挑战，没有意思

l 接触到了自己更感兴趣的行业或者工作

想转去的岗位情况：

l 热门，行业发展有前景

l 薪水待遇高

l 新的岗位更能发挥个人的优势

l 感兴趣

l 新的岗位符合自己的职业规划预期，例如想找份轻松的，于是转岗公务员；

正在考虑转岗的小伙伴们？

二、转岗前的一些小建议

转岗绝相对是一件较轻松的事，关于转岗选择是“自我选择” ，还是 “就业前景的吸引” ，或者是“行业薪资高”？

转岗后的工作都要认真对待，可能对刚刚转行的你来说比较难，但是这个时候，你需要请教目前的同事，在工作中也要尽职尽责、努力上进，与同事和老板相处融洽；

经过理性的分析和了解，十分明确自己需要做出新的职业规划，这些原因包括行业前景薪资待遇等和自我剖析后性格、兴趣点等；

对想转去的岗位做一些了解，对新的职业发展有一定的了解和准备；有的岗位像产品经理、数据分析等均是门槛不高，因为好入门所以转岗要快，因为你要先入这个门，才能接触更多的知识累计更多的经验，实战是最好的老师。所以，像前景这么好的大数据、BI这样的职业，选择一定要趁早。

三、转岗大数据的行业现状

大数据、数据挖掘、机器学习、人工智能，如今很多程序员对这些火热技术跃跃欲试，知乎上[深度学习如何入门？] [普通程序员如何向人工智能靠拢？] 等问题都有很高的关注度。

越来越多的技术候选人在跳槽时会思考，能否从事大数据相关岗位的工作。那么，为什么那么多人愿意投岗数据行业呢？下面跟大家一起来聊一聊转岗大数据目前的行业现状吧。

1）为什么那么多人愿意转型大数据行业？

大数据发展趋势

2019年-2025年，将成为未来20年间大数据及人工智能最佳的产业资本并购整合窗口期，就像2003年-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托，在政策层面已经上升为国家战略，而且迅速进入全面启动实施阶段；技术层面，大数据技术已经基本成熟，并且推动人工智能技术以惊人的速度进步；产业层面，智能安防、自动驾驶、医疗影像等都在加速落地。

人才市场需求大

据美国劳工局预测，2022年美国市场将需要约85万大数据方面的专业技术人员；而国内数据统计《大数据人才报告》显示，预测未来3到5年人才缺口将达到260万之多。

职位薪酬水平普遍较高

据统计，在美国大数据分析师平均每年薪酬在17.5万美元左右；而国内一线互联网公司，大数据分析师的薪酬水平普遍比同一级别的其他职位高20-30%，这也成为国内转岗人员往大数据转型的很重要的理由之一。

高校加大对大数据相关专业的设立

目前，全世界有近170所大学开设了大数据相关专业。近些年，国内教育部也积极采取措施，加强对大数据人才的培养，开设新专业如“数据科学与大数据技术”等。

大军已经进入，全民开始行动了。2019年国内各大高校都将会开设大数据、人工智能专业，真正的竞争压力马上就会来了，已经加入大数据行业的同学很幸运，一定要抓住一切可以抓住机会，全身心的投入。

2）转岗大数据大多来自哪些职位？

从技术层面来说，编程语言（oracle，python，R，Go语言 ，安卓/c++等其他开发岗...）对于大数据开发来讲只是一个工具而已。

java开发

大数据的各类框架如Hadoop，spark，storm，flink，各种中间件如flume，kafka，sqoop等等，这些框架以及工具大多数是用Java或基于JVM的Scala语言编写而成，所以目前转岗大数据最多的来自Java岗。（过程较为复杂，学期时间长，难上手）

oracle开发、ETL开发，帆软报表开发，等其他开发岗

从其他行业岗位转型到大数据的人也不在少数，对转型开发岗的小伙伴来说，编程，只要肯付出努力，有利益，转岗大数据开发的前景依然很可观。

其实只要有点基础的程序员转型大数据，都有天然的进阶优势。

哪怕你没有学过任何一种编程语言零基础，也是完全可以学会的。

不管是初学者还是资深程序员，应该专注于<语言特性>,而不是纠结哪类语言，只有这样才能达到融会贯通，拿起任何语言基本上都会用，并写出高质量的代码来。

四、 转岗大数据的途径

主要有以下几种方式：

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，但是弊端在于没有系统的学习以及实战的教学经验，无法快速掌握及应用。

五、大数据的职业发展

上文给大家提了几点转岗前需要考虑清楚的问题。

其中一项就是一定要对想转去的新岗位的行业前景、职业发展、职位特性甚至工作内容都要有一个认知。

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

以上是大数据开发和BI开发，前景未来趋势。

做BI工程师：都希望有机会进入360，新浪，搜狐，百度，谷歌，用友，金蝶等IT行业知名企业。