在大数据越来越普及的今天，我们的生活当中已经遍布大数据的影子，而相应地大数据时代下的人才需求，也在发生着变化。很多人看到了大数据的发展前景，想转行到大数据，但是因为对行业缺乏深入了解，也不免存在疑虑：要不要转行大数据？零基础转行能找到工作吗？

大数据、数据挖掘、机器学习、人工智能，这些受到越来越普遍关注的技术名词，很大程度上来说，也代表着技术趋势的更新。以大数据来说，符合行业趋势，前景是值得肯定的，但是要不要转，还要结合到实际来考量。

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一、要不要转行大数据？

大数据发展趋势

2019年-2021年，将成为未来20年间大数据及人工智能最佳的产业资本并购整合窗口期，就像2003年-2006年互联网产业整合的窗口期一样。

大数据与人工智能相互依托，在政策层面已经上升为国家战略，而且迅速进入全面启动实施阶段；技术层面，大数据技术已经基本成熟，并且推动人工智能技术以惊人的速度进步；产业层面，智能安防、自动驾驶、医疗影像等都在加速落地。

二、零基础转行大数据能找到工作吗？

根据最近几年的就业市场行情来说，大数据需求最为旺盛的三类工作岗位分别是：大数据分析岗位，大数据系统研发岗位，大数据管理岗位。

大数据分析类：

包括算法工程师、大数据分析师、数据标注师、数据处理/分析工程师、数据架构师等。

大数据系统研发类：

包括大数据架构工程师、大数据开发工程师、大数据运维工程师、机器学习/深度学习工程师、自然语言处理工程师、推荐系统/算法工程师、计算机视觉/图像算法工程师等。

大数据管理类：

包括大数据产品经理、大数据运营、AI产品经理、算法测试工程师等。

零基础转行大数据，能不能找到工作，与自身的技术实力相关，大致来说，大数据相关岗位的技能要求如下：

大数据主流开发语言：Java，Python，R

大数据分布式计算及存储技术：Hadoop，Spark，Flink等

数据挖掘应用全流程核心能力：数据采集与预处理，数据分析与挖掘，机器学习以及数据可视化等。

大数据思维：大量行业应用实践。

从不同的就业岗位方向来说——

偏重于大数据开发方向：

编程语言：Java，Python

分布式计算及存储技术：Hadoop，Spark，Flink等。

偏重于大数据分析方向：

编程语言：Java，Python

数据分析工具：Pandas，Matplotlib，Scikit-learn，Ggplot2……

数据分析方法：机器学习、统计学

要不要转行大数据？零基础转行能找到工作吗？相信大家看完也已经有了答案，大数据作为一个新的技术方向，发展前景可期，但同时也要求足够的技术实力才能在行业当中立足发展。