本科在大資料專業就讀進入大廠的機會還是比較多的，不論是在計算機學院就讀，還是在數理學院就讀，只要做好規劃，就能夠保證自己的就業競爭力，畢竟當前大資料領域的人才缺口還是比較大的。

從行業人才需求的基本面來看，未來大資料領域的人才需求會呈現三個趨勢，其一是人才需求會逐漸從開發崗向演算法崗過渡，其二是更注重行業場景知識，其三是更注重創新能力，所以要想提升自己的就業競爭力，要從這三個方面入手。

從近兩年大廠的人才需求情況來看，還是以開發崗居多，這與當前大資料技術正處在落地應用的初期有密切的關係，更多的行業需求都是以功能來驅動的，而不是以資料來驅動的，這種情況還會持續較長一段時間，所以本科生目前一定要重視開發能力的培養。

但是對於大資料專業的同學來說，未來要想充分發揮出自己的專業優勢，一定要重視演算法相關知識的學習，而且未來在產業網際網路時代，資料的價值會逐漸得到體現，大量的開發人員也會逐漸轉向從事資料價值化相關的崗位，比如做大資料預測。

實際上，不僅是本科生，對於不少主攻大資料方向的研究生同學來說，往往也是立足開發崗展望演算法崗，因為目前演算法崗的競爭依然比較激烈，如果一味地追求演算法崗往往會錯失進入大廠的機會。

對於要想進入大廠的本科生來說，要在本科期間重視三件事，其一是要構建相對完善的知識結構，同時還要有自己的主攻方向，其二是要重視實踐能力的培養，可以透過專業比賽和科研活動來實現，其三是積極參加實習。

目前管理學院也開設了大資料專業，但是在管理學院就讀往往會更側重管理學相關的知識，要想進入大廠從事技術崗位，一定要重視給自己營造一個較好的實踐場景。

現在兩套體系比較吃香spark和阿里大力支援的Flink體系

一些大資料開發相關的小夥伴：

主要是Hadoop、Kafka、Hive，也要會MySQL~~目前工作中我接觸到的有hive，Spark，shell，Kafka，presto，flink，clickhouse。其他像什麼Druid，hbase的也有，但是基本沒接觸過。spark佔大部分。7月26號截止今天，已學java，mysql，maven，hive，hadoop，spark，scala，採集，數倉4.0，hbase，flume，kafka，linux，shell，zookeeper，git，redis，全程敲程式碼

搞大資料大體分為做資料處理和基礎架構。前者重業務，後者重技術基礎。無論哪個都需要先學好技術。

大資料粗略可以分為hadoop系列的離線處理，flink一類的實時處理，部分公司也包含elasticsearch。還有其他元件暫不列舉。無論是hadoop系列，spark系列，flink系列還是elasticsearch系列，皆是JVM上執行的。所以程式設計最好學Java。大資料的要求普遍偏高，至少得把Java做到很瞭解（包括底層原理），至少其中一個系列很瞭解（比如elasticsearch的底層原理），再加上不錯的演算法能力，才有競爭力。