之前看到过一个行业招聘难度的对比，在这里列一下：（来源是《2021年互联网人才招聘白皮书》）
无论是DBA还是大数据分析师，和java前端后端相比，都不算是最卷的，甚至还算是挺好的， 你看下面这张图，一年以下的Java工程师139竞争1个岗位，大数据开发工程师只有14个。差了10倍。
所以我觉得大数据分析师还有有前景的。
那么数据分析师和大数据工程师有什么区别呢？
从所需掌握的技能维度来看，数据工程师的工作重点在于数据架构、计算、数据存储、数据流等，所以开发能力和大规模的数据处理能力是作为数据工程师的一些必备技能。
因为数据工程师还负责数据库设计、数据仓储，这就意味着他们必须十分熟悉现有的数据库技术和数据管理系统，比如和大数据有关的Hadoop与HBase 等。
而数据分析师更偏重于解决业务问题，所以了解业务、懂常用的分析方法、会跨部门沟通是他们需要的必备技能。
相对来讲，大数据工程师的工资更高一些，而掌握的知识无非就是多几个大数据框架而已。
我觉得传统的数据分析师确实没什么前景，可以往大数据的方向发展。
而今年的招聘数据显示：人工智能，大数据是招聘需求增长最快的岗位了。
所以数据行业可以入，但最好还是入大数据工程师，起步无需算法、无需数学。
大数据开发学习路线
第一阶段 大数据开发入门
学前导读：从传统关系型数据库入手，掌握数据迁移工具、BI数据可视化工具、SQL，对后续学习打下坚实基础。
1.大数据数据开发基础MySQL8.0从入门到精通
MySQL是整个IT基础课程，SQL贯穿整个IT人生，俗话说，SQL写的好，工作随便找。本课程从零到高阶全面讲解MySQL8.0，学习本课程之后可以具备基本开发所需的SQL水平。
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第二阶段 大数据核心基础
学前导读：学习Linux、Hadoop、Hive，掌握大数据基础技术。
2022版大数据Hadoop入门教程
Hadoop离线是大数据生态圈的核心与基石，是整个大数据开发的入门，是为后期的Spark、Flink打下坚实基础的课程。掌握课程三部分内容：Linux、Hadoop、Hive，就可以独立的基于数据仓库实现离线数据分析的可视化报表开发。
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第三阶段 千亿级数仓技术
学前导读：本阶段课程以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。
数据离线数据仓库，企业级在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）
本课程会、建立集团数据仓库，统一集团数据中心，把分散的业务数据集中存储和处理 ；目从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线，涵盖了项目的完整工序 ；掘分析海量用户行为数据，定制多维数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用。
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第四阶段 PB内存计算
学前导读：Spark官方已经在自己首页中将Python作为第一语言，在3.2版本的更新中，高亮提示内置捆绑Pandas；课程完全顺应技术社区和招聘岗位需求的趋势，全网首家加入Python on Spark的内容。
1.python入门到精通（19天全）
python基础学习课程，从搭建环境。判断语句，再到基础的数据类型，之后对函数进行学习掌握，熟悉文件操作，初步构建面向对象的编程思想，最后以一个案例带领同学进入python的编程殿堂。
全套Python教程_Python基础入门视频教程，零基础小白自学Python必备教程
2.python编程进阶从零到搭建网站
学完本课程会掌握Python高级语法、多任务编程以及网络编程。
Python高级语法进阶教程_python多任务及网络编程，从零搭建网站全套教程
3.spark3.2从基础到精通
Spark是大数据体系的明星产品，是一款高性能的分布式内存迭代计算框架，可以处理海量规模的数据。本课程基于Python语言学习Spark3.2开发，课程的讲解注重理论联系实际，高效快捷，深入浅出，让初学者也能快速掌握。让有经验的工程师也能有所收获。
Spark全套视频教程，大数据spark3.2从基础到精通，全网首套基于Python语言的spark教程
4.大数据Hive+Spark离线数仓工业项目实战
通过大数据技术架构，解决工业物联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于Hive数仓分层来存储各个业务指标数据，基于sparkSQL做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。