我先简单介绍一下自己，本人现在已快年近四十了，在中软国际一下属企业担任技术总监，也算得上是一名IT老兵了。
目前，我已经在IT行业里摸爬滚打了快二十年，期间从事过VB、JAVA、C++、ARM、Linux、VHDL等众多软硬件技术，近两年才开始投入大数据领域的学习和应用研究，也录制了一部分大数据学习相关视频。看到这里，你们肯定会问，你都四十多岁了，为什么还要学习大数据呢？我将从以下三点来为你一一揭晓。
[if !supportLists]一、[endif]大数据乃大势所趋，前景一片大好
移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展使得企业需要面临的数据量成指数增长，数据量的飞速增长带动了大数据技术和服务市场的繁荣发展。
在中国，从互联网企业，到电信、金融、政府这样的传统行业，纷纷采用各种大数据分析技术，开始自己的大数据实践之旅；其次，大数据技术的应用场景也在逐渐拓展，从结构化数据的分析，发展到半结构化、非结构化数据的分析；近几年，尤其是社交媒体信息分析受到用户的更多关注。
我个人觉得，如果我们掌握了以Hadoop、NoSQL数据库以及Spark内存计算技术为代表的大数据相关新型技术，必将为我们在人才市场中增加极大的竞争砝码。
二、大数据行业薪资高
我们可以在拉勾网上通过“Hadoop”或“Spark”或“大数据”等工作职位关键词搜一下，会发现这些职位的月薪一般在15K-30K。然后，再用同样关键字搜索到猎聘网上搜索，会发现大数据高端职位年薪可达50-100万。
之前，我们公司曾想通过猎头招聘挖掘一个大数据专家，猎头给我们公司推荐的几个候选人开价都在年薪60-80万。由此可见，大数据开发人员薪资远高于传统的软件开发人员。为什么？主要是因为大数据技术都较新，掌握大数据技术的成熟开发人员较少，而大数据市场需求又比较大。
所以，现在学习大数据，正当其时。
三、大数据技术门槛较高，职位竞争者较少，职业生命周期长
学习大数据相对于传统软件开发而言，技术难度要大很多，这就需要我们具备Java、数据库、Linux等基础知识。
在一家企业，一个成功的大数据应用项目需要大数据软件工程师、数据挖掘和机器学习算法工程师及业务分析师的配合，因为一个人是难以掌握所有知识的。因此，较高的门槛阻止了大部分初学者进入大数据行业，但也因此减少了我们从事大数据行业的求职竞争者。
为了大数据的前景，我们可以咬咬牙，通过学习“宅客学院”上的“Hadoop大数据实践”等免费课程，入门大数据学习，入行大数据行业。我相信只要我们能够进入大数据行业，以后在工作中就有很多学习机会，因为大数据行业在日新月异地发展，各种新技术层出不穷，在工作中的学习能够做到学习致用，才是最高效地学习，学到新知识了也意味着我们在职场中的价值得到了大幅提升。
况且，大数据是一门“越老越吃香”的行业，其职业生命周期非常长久，绝非“吃青春饭”的普通程序员可比。
“活到老，学到老”是程序员的无奈，也是程序员的幸运。我希望以后专注于大数据相关技术的研究，成为一个真正的大数据极客。
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