有一定程式設計基礎的程式設計師轉大資料開發挺好的，想要學習大資料開發，是要精通至少一門程式語言的，而且有基礎，也好學習。

對於學習方面肯定是沒問題的，再說大資料就業方面吧！

大資料技術現在被炒的很火的，而且未來的網際網路，應該是人工智慧、大資料、雲計算等三大技術三足鼎立，如果有這方面的想法，可以自己嘗試學習一下，畢竟學習無止境的！

程式設計師想轉行大資料，可行嗎？為什麼？大資料相關有很多工種的，其中就包括了程式設計師，如果是程式設計師做大資料開發類工作相對就容易很多。當然要轉向大資料分析之類的理論性較高的工種，就要相對難一點了。

如果做大資料開發，程式設計師就不存在轉行之說，只是說開發的專案是關於大資料相關而已。但大資料開發也有一些特殊的地方，所以還得要多學習才行。對於大資料開發還是要掌握比較多的技能：開發語言比如Java、Python等等，Linux、Hadoop、Hive、Storm&Kafka、MapReduce、Oozie Azkaban、Hbase、Nutch Web.Magie分散式爬蟲框架、MongoDB&Redis等NoSql資料庫、Zookeeper、Spark&Scala、Sqoop、Flume等，還有大資料的視覺化，也需要學習一些比如：Echarts、D3.js、Vue.js等，雖然列出的不一定全部要懂，但基本的還是要學習很多才行。

而對於理論要求較高的大資料分析師，則要學習數學、統計學、K均值演算法、聚類演算法等知識，同時使用一些分析工具，比如Excel、PowerBi、SQL等等，還要掌握一些開發語言比較好，比如說Java、Python、R語言之類的，掌握一門資料分析軟體比如SPSS、STatistic、Eviews、SAS等，掌握構建模型的數學軟體比如Matalab、Mathmatics等，不一定全要掌握但至少每一個門類都能掌握一門。

有很多程式設計師搞大資料相關的專案開發，轉到這個方向實際上是比較快的。而對於轉到大資料分析師與挖掘、大資料運維等，相對要稍微陌生一點兒但經過一段時間的學習再加上一段時間實踐，基本都能勝任。

大資料這幾年方興未艾，不只是單純資料分析結果作為決策參考，也與人工智慧等密切相關，轉到這個方向應該還是不錯的。

可行。一般說的大資料培訓是指大資料開發培訓。

轉行學習大資料首先要了解大資料的學習路線，首先搞清楚先學什麼，再學什麼，大的學習框架知道了，剩下的就是一步一個腳印踏踏實實從最基礎的開始學起。這裡給大家普及一下學習路線：hadoop生態圈——Strom——Spark——演算法。

所以學習hadoop是第一步，在這裡宣告一下，在學習hadoop之前需要有java基礎，因為hadoop底層全是用java寫的；還需要系統層面學會使用linux的基本shell命令，因為你學習hadoop得首先會安裝hadoop。

Hadoop在大資料技術體系中的地位至關重要，Hadoop是大資料技術的基礎，對Hadoop基礎知識的掌握的紮實程度，會決定在大資料技術道路上走多遠。