大数据是个与时俱进的时代的产物，是便民的一个好东西。但是有句老话说的好，师傅带进门，修习靠个人，就业金榜上亦有高薪酬和低工资之分，有没有前途，还是看你如何运用及学习。
为什么说大数据是个好东西?我们简单举例做个说明。大数据可以说已经融入了大家的生活，或许我们不曾注意它的存在，但它却实实在在的发生在我们身边。早上出门打车，如果出租车公司想要统计一天的客流量，一天当中何时何地的出租车需求量，甚至是对于个别出租车司机的工作表现，这些数据既复杂又难以收集，但是，现今发达的打车软件APP就能够做到这一点，通过数据的收集，企业可以简单迅速地得到这些所需的数据，而且，通过收集来的这些数据，还可以进行更多的数据分析，如根据某时刻某得的客流量推测常客的出租车需求，从而对出租车供应量进行调整。再或者，出租车公司还可通过数据进行乘车价格的调控，或是开展一些乘车的优惠活动。种种例子皆可表明，数据真的是个好东西。
大数据需要的语言
Java
java可以说是大数据基础的编程语言，据我这些年的经验，我接触的很大一部分的大数据开发都是从Jave Web开发转岗过来的(当然也不是绝对我甚至见过产品转岗大数据开发的，逆了个天)。
一是因为大数据的本质无非就是海量数据的计算，查询与存储，后台开发很容易接触到大数据量存取的应用场景 二就是java语言本事了，天然的优势，因为大数据的组件很多都是用java开发的像HDFS,Yarn,Hbase,MR,Zookeeper等等，想要深入学习，填上生产环境中踩到的各种坑，必须得先学会java然后去啃源码。
说到啃源码顺便说一句，开始的时候肯定是会很难，需要对组件本身和开发语言都有比较深入的理解，熟能生巧慢慢来，等你过了这个阶段，习惯了看源码解决问题的时候你会发现源码真香。
Scala
scala和java很相似都是在jvm运行的语言，在开发过程中是可以无缝互相调用的。Scala在大数据领域的影响力大部分都是来自社区中的明星Spark和kafka,这两个东西大家应该都知道(后面我会有文章多维度介绍它们)，它们的强势发展直接带动了Scala在这个领域的流行。
Python和Shell
shell应该不用过多的介绍非常的常用，属于程序猿必备的通用技能。python更多的是用在数据挖掘领域以及写一些复杂的且shell难以实现的日常脚本。
现如今，企业的营销模式都从粗犷式营销转型向精准式营销进行转移，因此，大数据的应用范围愈加广泛。也由此而引发了人才需求量的暴涨。利用大数据进行科学的数据分析，找到目标的消费群体，减少营销费用，获得更大的企业利润，如此运营之下，足见大数据存在的市场价值，真正的社会意义。
所以，我们说大数据培训学习到底有前途吗?更直接的问题，大数据的普遍就业薪资有多高?
于企业而言，通过微信连接用户和商家已是企业重要的发展方向，毋庸置疑，此种运营模式必定为企业节约资本，带来更多的受益。在这里，大数据的作用愈发明显，主要表现为两个方面。第一，数据的分析使用。第二，在第一作用基础上的二次开发项目得使用。显而易见，大数据的运用，将进一步的推动时代的步伐，同时激励人们对更高深的大数据领域进行探索和研究。
综上介绍，我们不难看出，只要企业有盈利的需求，大数据就业就有非常广阔的前景，还有人问大数据到底好不好，大家可以仔细衡量，但是必须提醒大家的是，时不我待，机遇再此，是否能够抓住时机做第一批吃螃蟹的人，还在于大家的选择!
至于大数据就业薪资，想必也是想要学习大数据的朋友普遍关心和犹豫的问题。前边的发展前景大家已是了然，那么在当今大数据人才供不应求的客观背景下，大数据人才的薪资待遇自然是不错的，就好程序员大数据的学生就业薪资来看，平均薪资在一万五以上是基础的保证，所以大家大可不必为此犹豫，错过佳的学习期和就业期，放心大胆的追逐自己的高薪梦想!
