大数据人才需求迫切，高薪资、高福利，因此转行的大数据的人也很多，那么对于一些普通技术开发人员，在进行转行大数据开发时有哪些必要的考虑因素呢？

分享之前我还是要推荐下我自己创建的java架构师： 697558955无论是大牛还是想转行想学习的大学生小编我都挺欢迎，今天的已经资讯上传到群文件，不定期分享干货，包括我自己整理的一份最新的适合2018年学习的大数据教程，欢迎初学和进阶中的小伙伴。

1、丰富的数据开发经验，对数据处理、数据建模、数据分析等有深刻认识和实战经验。

2、熟悉SQL，有一定的SQL性能优化经验。

3、熟练掌握Java语言，MapReduce编程，脚本语言Shell/Python/Perl之一。

4、业务理解力强，对数据、新技术敏感，对云计算、大数据技术充满热情。

5、深入理解Map-Reduce模型，对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验。

这五点因素并代表全部，只是为大家罗列出一些基础的技能，但这也能够给一些转行者提供一些方向。

对于技术人员转行大数据，最为普遍的是java人员的转行，毕竟拥有了java基础，转行会更快一点。大数据的主流平台hadoop是基于Java开发的，所以Java程序员往大数据开发方向转行从语言环境上更为顺畅，另外很多基于大数据的应用框架也是Java的，所以在很多大数据项目里掌握Java语言是有一定优势的。当然，hadoop核心价值在于提供了分布式文件系统和分布式计算引擎，对于大部分公司而言，并不需要对这个引擎进行修改。这时候除了熟悉编程，你通常还需要学习数据处理和数据挖掘的一些知识。尤其是往数据挖掘工程师方向发展，则你需要掌握更多的算法相关的知识。下面我们不妨给出一个java转行大数据的学习线路图，希望能够助力你更加快速的转型。

第一步：分布式计算框架

掌握hadoop和spark分布式计算框架，了解文件系统、消息队列和Nosql数据库，学习相关组件如hadoop、MR、spark、hive、hbase、redies、kafka等；

第二步：算法和工具

学习了解各种数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则、回归、决策树、神经网络等，熟练掌握一门数据挖掘编程工具：Python或者Scala。目前主流平台和框架已经提供了算法库，如hadoop上的Mahout和spark上的Mllib，你也可以从学习这些接口和脚本语言开始学习这些算法。

第三步：项目实践

可以从网上找一些相关的项目，或者比赛等，当然，参加实习也是一个不错的选择。

拥有java基础固然能够让你更加快速的理解大数据，但是，保持一颗谦虚的心，才能够让你真正的成为一名大数据人才，毕竟大数据并不只是java能够支持的，所学习的东西还有很多。过分的自信是很多java开发人员转行失败的原因。

年龄不是问题，很多在技术岗位从事多年的人开始转行大数据，他们考虑最多的就是年龄，毕竟30多岁的年纪，如果转行失败，那么所带来的影响太大了。其实，这一点并不是没法解决，关键是看你如何去对待转行，30岁你的职场生涯也仅仅是开始了一小段，后期你还有很多的路要走，所以，既然你想要学，那么不妨给自己一个机会。学可能有几率不成功，但是不学那么永远不会成功。老年大学都在全国开展了，而你在而立之年还有什么可顾虑的。

其实，普通技术人员转行大数据的优势有很多，跨越了0基础的瓶颈，你将能更快的学懂大数据，而且，多年的职场经历，也能够让你在未来的发展中走的更远。现在大数据正在起步，未来的前景必将非常巨大，普通人员转行大数据开发也必将会成为一波不小的趋势。