撸码两三年,这是值得你去进阶的方向

菜鸟窝 梦见 2018-12-07

前言


我叫Jesson,到现在已经有11年研发和架构经验。我的关键词很多,我所经历的每个公司都能成为我的标签,例如百度、华为、平安,再过1个多月,我将拿到北大的博士学位,比起“读书”这样的字眼,我更愿意称为学习。


目前我在某家喻户晓的互联网公司担任高级架构师、图像算法预研工程师,主要涉及的技术包括微服务、hadoop、storm、分布式rpc……,主导电商大数据分析,推荐系统建模等等业务,对于系统解耦、高性能、高可用架构有丰富的经验。


在我的从业经历中,从程序员到管理者,我参与和主导过各式各样的项目,同时见证了整个IT界所发生的翻天覆地的变化。从 .net,到Java、再到安卓、云计算、大数据,再到 AI,VR,……


最近也有很多朋友来问我类似的问题:现在很迷茫,很纠结,活多人累,想换方向不知道怎么选,是要继续往原有技术方向深入钻研,还是转学其他方向的内容呢?


关于java进阶的建议


技术创新的浪潮一波接一波的过来,如果不持续学习新知识新技术的话,很容易被掌握新知识、更年轻能干的新人所替代。不断的学习,保持竞争力才是王道。在激烈的竞争中,有时候选择比努力更重要,你肯定也想快速拿到30万+年薪,不是吗?


从现在大环境浪潮来看,很明显,大数据正是你的机会。java程序员转大数据有天然优势,目前大数据的架构基本都是用java语言完成。随着人工智能的爆发,将会有大量企业会进入大数据领域,中国IT环境面临重新洗牌,这也是程序员们转型可遇而不可求的机遇。


处于行业风口的大数据,对学历要求不高,而且岗位溢价让人咋舌,普通Hadoop开发起薪也在20K/月,经验丰富后很容易达到40-50万。

大数据领域人才分布极不平衡,全球人才约30万,而市场需求在100万量级,目前全行业都在使用大数据技术,国家的扶持也在不断加大,人才短缺非常严重。


而且学大数据技术并没那么难,只要下面三个方法你都能做到。

1、找到一套好的视频课程,紧跟大牛梳理好的知识框架进行学习。(视频优势是直观清晰,容易集中注意力。)

2、多练,硅谷 CTO 都要常常上阵写代码,更何况你我!

3、多和高层次的技术大咖交流,往往一句话就能让你获益良多。


资源分享,且用且珍惜


大数据技能的高回报,吸引着越来越多的人跃跃欲试,但是成为一名专业的大数据工程师之路上也暗含着无数的坑,我之前在线下做过很多分享,结识了不少大数据方向的专家。现在我联合四位技术大咖录制了一套大数据视频限时免费开放给大家,如果你们想深入了解大数据,那就肯定会需要!


(仅展示部分视频内容)

这套课程是我们几位老师历经3个多月的研发,18年8月份录制完成的,视频内容非常新,课程内容包括:linux、hadoop、redis、Spark、Mapreduce、Hive、算法、图数据库和综合实战项目,系统全面,逻辑严密,清晰细致,并穿插许多大企业内部的技术信息,对新手十分友好。获得视频的同时,还能下载该课程的PPT、源码和安装包等资料!

最重要的是,课程内容紧贴企业的实际生产环境:通过BATJ等公司的招聘要求就能看出,课程涉及的都是公司要求的必备技术,也就是实际场景使用的技术。


比如Spark,现在90%以上企业都在使用,包括BAT等巨头公司。 当前百度的Spark集群由上千台物理主机(数万Cores,上百TBMemory)组成,日提交App在数百,已应用于凤巢、大搜索、直达号、百度大数据等业务。


我建议,你现在就应该领取这套课程。如果它不符合你的需求,你不会有任何损失,因为今天它是免费的;而如果今天你没有领取,很可能就错过了一套实际上非常需要的资料。


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录制这些视频的技术大咖,目前都就职于一线互联网公司,项目经验丰富,他们所面对的数据量和问题,普通企业很难遇到,这些经验非常宝贵和稀缺,是一般公司大数据架构师所不具备的。所以讲课过程中,以实战为核心,结合业务逻辑,让你看一讲视频,胜过你看十篇技术文!

为了让基础差的同学能快速搭建集群环境,资料中准备了详细的集群搭建教程、需要的安装包和镜像文件的下载地址。你甚至不需要做准备,拿到资料后就可以着手搭建集群,正式开始学习大数据


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