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日前，人力资源和社会保障部等三部门也正式发布了人工智能工程技术人员、物联网工程技术人员、大数据工程技术人员等13个新职业信息，这也是自2015年版国家职业分类大典颁布以来发布的首批新职业。这一调整不仅影响到一些行业和产业的发展，也给就业市场带来了变化。

以上是2018年 BigData & Al Landscape 全景图

在全球各个应用企业，应用行业，开源组织都可以一览无遗 ， 2019年势头正在愈演愈烈 ！

大军已经进入，全民开始行动了。2019年各大高校都将会开设大数据、人工智能专业，真正的竞争压力马上就会来了，已经加入大数据行业的同学很幸运，一定要抓住一切可以抓住机会，全身心的投入，时间不会等我们已经到火烧眉毛的时候了，着实连睡觉都是浪费时间。

正确姿势深耕大数据，编程语言与大数据的关系？ 

从技术层面来说，编程语言（Java，python，R，Go语言 ...）对于大数据开发来讲只是一个工具而已。

如果你已初步掌握以下基本的技能:

java高级(虚拟机、并发)

Linux 基本操作-大数据开发的平台通常在Linux环境
Hadoop（HDFS+MapReduce+Yarn ）
HBase（JavaAPI操作+Phoenix ）
Hive(Hql基本操作和原理理解）
Kafka
Storm/JStorm
Scala
Python
Spark (Core+sql+streaming ）
辅助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)

如果你有以下高阶技能：
机器学习算法以及mahout库加MLlib
R语言
Lambda 架构
Kappa架构
Kylin
Alluxio

其实只要有点基础的程序员转型大数据，都有天然的进阶优势！

哪怕你没有学过任何一种编程语言零基础，也是可以学会的。

不管是初学者还是资深程序员，应该专注于<语言特性>,而不是纠结哪类语言，只有这样才能达到融会贯通，拿起任何语言基本上都会用，并写出高质量的代码来。

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