大資料是我的主要研究方向之一，目前也在帶大資料、機器學習方向的研究生，所以我來回答一下這個問題。

首先，從近幾年大資料方向研究生的就業情況來看，當前大資料領域的人才需求量還是比較大的，而且薪資待遇也比較可觀。

從行業發展趨勢來看，目前學習大資料技術是來得及的，而且當前學習大資料知識的時機也比較不錯，原因有以下幾點：

第一：大資料技術體系趨於成熟。根據Gartner報告顯示，大資料和雲計算技術在2016年時已經開始趨於成熟，目前大資料技術正處在落地應用的初期，所以此時學習大資料技術會有一個比較系統的學習過程，相關的知識結構也比較清晰。隨著應用案例的增多，學習大資料技術的效率也會提升。

第二：大資料技術人才崗位需求量較大。隨著大資料開始逐漸落地應用，大資料領域的人才需求開始逐漸從研發級人才嚮應用級人才過渡，這個過程也將釋放出大量的崗位需求。早期的大資料人才需求主要以大資料平臺研發為主，目前大資料崗位多集中在大資料應用開發、大資料分析和大資料運維等崗位。

第三：大資料技術的學習門檻在逐步降低。大資料研發級崗位需要技術人員具有紮實的數學、統計學和計算機基礎，但是隨著大資料技術的落地應用，即使數學和統計學基礎相對比較薄弱的學習者也可以透過各種工具完成大資料相關的工作任務。

對於程式設計師來說，可以從大資料應用開發開始學習大資料技術，具體的學習路線可以分成三個部分，其一是瞭解大資料開發平臺（Hadoop、Spark）；其二是在大資料平臺下進行開發實驗，需要根據不同的場景採用不同的程式語言（Java、Scala、R、Go等）；其三是進行場景大資料開發，需要了解一定的行業知識。

來得及，想要去做的時候就去做，不嫌晚，哈哈。我們公司也是近兩三年開始做的大資料，主要是業務需要，資料量上去了，就有了分析的價值，所以大資料是趨勢，很多公司都會有這個切實的需求，這也從側面說明了對這塊人才的需求量也很大。

我們這邊都是搞Java的轉大資料，這樣相對容易很多，如果有機會還是建議去學習下，多個技能多條路嘛。

1、程式設計師本身有個特點，吃青春飯，很多人都有35歲焦慮症。比如Java，一直寫程式碼寫著寫著就沒了安全感。除了架構師、專案管理，大資料是很多Java程式設計師的另一個選擇，大資料開發是經驗越多越值錢哦。

2、既然是好程式設計師，那就更棒了。大資料Hadoop生態，基本還是Apache開源的那些，我們現在用到Hive、HBASE，基本和sql差不多，可以平滑轉型。Map reduce也很少去實現這些底層的東西，都有現成的框架，spark、storm封裝的已經非常完善了，技術文件也比較多。

3、演算法的話，對於工作多年的人來說是短板，都忘得差不多了，囧。但是可以用Python提供的一些函式庫，非常豐富，站在巨人的肩膀上來完成你挖掘分析的需求，也不錯的。

好了，差不多了，建議有機會就轉吧，程式設計師不能太安逸哈，加油。