大趋势下，传统工科专业的就业，比如说机械、生化环材等专业，因为工作环境、薪资待遇、发展前景等各方面，常常被诟病，很多人都在转行的边缘徘徊试探。但转到一个新的方向，毕竟不易，今天我们就来聊聊，从传统工科到大数据，怎么进行学习规划。
　　互联网IT行业，相比传统工科行业来说，发展的速度是更快的，相应地，技术的更新迭代也非常快，从互联网到移动互联网，数据正在成为一种越来越重要的资产，同时也受到越来越多的重视。
　　大数据在国内的发展，大致从2014年左右开始，经过这几年的发展，在各个行业领域当中的应用，也都有了比较成熟的应用落地，而对专业人才的需求，也在稳定增长当中。
　　从事市场行情来说，大数据相关的工作岗位对数学、编程能力的要求都是比较高的，而从传统工科的教育背景来说，数学、逻辑思维方面都是有不错的基础的，学习入门应该是不难的，重在做好学习路线规划。
　　从传统工科到大数据，可以参考以下路线进行学习规划路线1：服务支持线
　　数据集群运维工程师大数据平台开发工程师大数据系统架构师大数据框架开发工程师
　　掌握技能：Linux、Hadoop集群，Hive、Zookeeper、HBase、Ozzie、Flume、Impala、各种框架源码
　　使用语言：Shell、Python、Java路线2：数据仓库线
　　数据采集工程师ETL工程师数据治理架构师数据服务架构师
　　掌握技能：HiveQL、Spark、Hive、Flink、Kafka、Storm、分布式一致性算法、JVM调优、MapReduce、HDFS
　　使用语言：Scala，SQL，Java
　　路线3：数据挖掘线
　　数据开发工程师数据算法工程师数据分析师
　　掌握技能：可视化技术、SQL、统计学、概率论、智能优化、机器学习工具（Tensorflow、scikitlearn）
　　使用语言：Python，R
　　这里也给大数据的学习者们一条建议，尤其是从传统工科转到大数据，先对行业有一个更加清楚的认知，综合评估自己的基础以及兴趣点，然后再找准一个方向，针对性地去提升，做到有的放矢。
　　关于从传统工科到大数据，怎么进行学习规划，以上就是给到大家的一些建议了。大数据正在快速发展当中，对专业人才的需求在增加，但是同时对专业技能的要求也在提高，入门不易，诸君须努力。

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