时常有人在知乎、百度等平台抛出问题：程序员过了 35 岁（或 40 岁）是不是就失去了竞争力，要转管理岗了吗？
当然不是。
2018年程序员们将有更多的机会和前景。
2018年是新技术爆发年，大数据、区块链、人工智能等行业飞速发展，渗透到我们生活的方方面面。
《华尔街日报》称：数据已经成为一种新的经济资产类别，就像黄金和货币一样！鉴于大数据巨大的商业价值，大数据专家在企业非常受重视，阿里巴巴集团就已设立首席数据官岗位（ChiefDataOfficer），直接向集团CEO汇报工作。
在大数据行业内生存的时间越久，其经验也会越得到肯定，这也是大多数资深IT人士猜测大数据或将带来50、60岁的“老”专家的原因。面对如此光明而诱人的前景，很多IT从业者试图向大数据转型。
麦肯锡全球研究所给出了一个具象的定义：
一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。
具有海量的数据规模（vomule）、快速的数据流转（velocity）、多样的数据（variety）三大特征。
清华大学计算机系教授武永卫去年透露：未来3-5年，中国需要180万数据人才，但目前只有约30万人。
目前的大数据人才供给指数仅为0.05，属于高度稀缺。跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。
大数据应用广泛，下面这些公司都有做大数据业务，并且对人才的需求量也很大。
大数据就业钱景
人才紧缺带来最直观现象就是薪酬的提升。
目前，一个大数据工程师的月薪轻松过万，一个有几年工作经验的数据分析师，薪酬在30万~50万元之间，而更顶尖的大数据技术人才则是年薪轻松超百万。
很多人会问了，那什么样的人适合学习大数据呢？
互联网强调的是速度，是用户体验，金融强调的风险控制，是合规经营，因此，企业发展的过程中就需要大量的复合型人才，需要专业人才具有“自我迭代”能力。
领英中国副总裁于志伟概括为：“在互联网+时代，不断学习、跨界成为常态，因此复合型的跨界人才最受企业青睐”。
大数据行业也是如此。互联网行业发展日新月异，要不要做自我迭代和不断学习的人才决定权在于自己。
据《大数据人才报告》显示
67.4%的大数据人才分布于互联网行业，
5.8%的大数据人才分布于电子通信行业，
其它大数据人才分布于文教传媒、服务外包、能源化工、汽车制造、制药医疗、贸易物流、房地产、消费品等行业。
传统行业也在加速大数据转型。
大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。
目前来看 Java转型大数据是最容易的，如果你不小心懂一点Java，恭喜你，那你一定要珍惜这次机会。
如何学习大数据呢？
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有了编程基础，顺着以下这个思维导图学习即可学会。
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