近几年，随着互联网应用技术飞速发展，从物联网、云计算、大数据、VR/AR、人工智能、自动驾驶，再到如今的区块链，每一次技术浪潮来临，都受到资本和市场的极度热捧。大量的程序员也加入了热门技术的创业大军中，这无疑加剧了身边朋友的焦虑。
其实类似这样的焦虑很正常，人无远虑必有近忧嘛，也是人之常情。古人有云：“居安思危，思则有备，有备无患，敢以此规。”
但人的精力毕竟有限，不可能跟随每一波技术热潮，到底该如何选择，想必大家心里也充满了疑问。
从长远考虑，肯定是那种淘汰慢，能够与经验积累成正比，容易形成知识壁垒，不容易被取代的技术最好了。但实际上，想找这种技术领域其实是蛮难的，这也是程序员普遍缺少安全感的原因，以Java语言开发为例，工作5年与工作3年的差距大不大呢？
同时，根据相关调查数据显示，大数据人才就业薪资普遍较高。以北京为例，大数据开发月平均薪资30230、数据分析师月平均薪资11130、Hadoop工程师月平均薪资20130、数据挖掘月平均薪资21740、算法工程师月平均薪资22640，是不是非常诱人？
此外，数据还显示，在工龄三年以下的人群中，大数据工程师、AI工程师、全部工程师的平均年薪分别为29.22万元、29.98万元、23.73万元；在工龄8-10年的人群中，三者的平均年薪分别达到了44.23万元、45.71万元、39.91万元。可见，在大数据领域，随着工作年限的增长，薪资增幅较大。
大数据之所以被寄予厚望，是因为数据已经逐渐成为企业的核心竞争力，通过分析、挖掘数据的价值，企业可提前获知客户需求，预测其消费习惯和趋势。让管理者的一切决断都有据可依，不再盲目，降低企业风险。
近两年，数字化转型浪潮席卷各行各业，越来越多的传统行业开始认识到数据的价值。Informatica前主席兼首席执行官苏哈比·阿巴斯曾坦言，信息时代唯一最有价值的资产就是数据，想要更好地了解客户、提高企业运营效率及业务灵活度都离不开数据的支撑。
据第三方机构预测，到2020年，每一位互联网用户每日就能产生1.5GB的流量，一家智能工厂每天将产生1PB的数据，而云视频服务提供商每日则将产生高达750PB的视频数据。
可见，未来数据规模将达到前所未有的数量级，企业对于数据的管理需求也将极大的提升，对于大数据人才更是如此。
在去年（2017），CSDN做了一次开发者大调查，调查结果显示，企业构建大数据平台面临的主要问题是人才的缺失。当然，大数据应用规划与技术选型也是困扰企业的现实问题。
但初期接触大数据的朋友，往往比较迷茫，大数据包含的技术繁多，常见的框架非常多，如Hadoop、Spark、Storm、Scikit-learn、Mahout、TensorFlow等等，究竟应该从哪里学起，对自身的职业生涯更有帮助呢？
对此，笔者还真不敢乱说。
从目前的人才需求来说，火多久不应该是你关心的，值得你关心的是如何进行，因为如今的社会发展之快速，是你无法想象到的。在n多年前谁能想到如今会有智能手机呢？在今天的你，也很难想象到数据如此庞大，如今人之聪明，未来又会有什么新的智能产物，谁也不知道。但值得相信的就是各大企业都在重视这一部分。
不要让你的犹豫，耽误了你前进的脚步。
市场需求如此多，薪资如此高。小编怎么可能不给大家送资源福利呢！
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