从数据库管理员到大数据专家：转型之路(数据库管理员转大数据)

近年来，随着大数据时代的到来，越来越多的企业开始重视数据及其分析的重要性。在这种趋势下，许多从事数据库管理工作的人士开始转型成为专业的大数据专家。本文将探讨如何从数据库管理员转型成为大数据专家，以及这一转型之路的挑战和机遇。

一、为何需要转型

随着时代的变迁，人们使用数据的方式和需求也在悄然发生变化。按照传统的数据库管理方式，数据量往往在几十GB之内，而现在数据量已经成倍增长，往往达到几十TB、甚至几百TB的级别。此外，随着大数据技术的不断发展，数据分析的需求也变得更加精细和复杂。

数据库管理员需要了解常用的关系型数据库，以及SQL语言等技术，但对于大数据领域的新技术和新方法，他们可能并不了解。因此，他们需要转型，掌握更广泛、更深入的数据处理和分析技能，包括大数据处理、数据挖掘、机器学习等。

二、从数据库管理员到大数据专家：需要具备哪些技能

1.大数据技术：了解和掌握大数据处理和存储的技术，例如Hadoop、Spark等。这些技术能够帮助大数据专家处理海量数据、高速处理和启动复杂分析。

2.数据挖掘和机器学习：这种技能可以让大数据专家通过各种算法分析数据，自动发现隐含的信息和知识。

3.分析和预测：大数据专家应该具备良好的分析思维能力，在处理数据时能够提取可行的结论。同时，应该利用数据预测未来的趋势和变化。

4.编程能力：编程是大数据处理和分析的重要部分。对于Python、R等编程语言以及Shell脚本等，大数据专家应该熟练掌握并善于使用。

5.沟通和合作能力：大数据的处理和分析，往往需要多个团队间的协作。因此，大数据专家需要具备良好的沟通和合作能力，能够推动项目的进展和共同完成任务。

三、挑战和机遇

从数据库管理员转型成为大数据专家，虽然有很多好处，但也面临着一些挑战。

转型需要时间和精力。这种转型不可能一蹴而就，需要大量学习和实践。寻找工作机会也是一个挑战。虽然大数据领域的需求越来越大，但是这个领域也有很多高素质的人才竞争。

然而，转型也带来了许多机遇。大数据行业不断发展，用人需求还在持续增长。随着互联网的快速发展，人们使用数据和分析的需求必然会增长。这给了从事大数据行业的人多种施展的机会。

四、如何实现转型

1.了解大数据技术：从最基本的Hadoop开始学习，并逐步扩展到其他技术。这些技术的学习可以通过自学、参加广泛的课程和在线学习资源。

2.认识自己的能力和兴趣：每个人的技能和兴趣都不相同。在大数据领域，有许多不同的职业方向，如大数据开发、数据科学家、大数据工程师等。应该认真思考自己最擅长的领域和兴趣所在，做出合适的选择。

3.寻找经验丰富的导师：在转型过程中，寻找一个有经验的导师可以使其事半功倍。导师可以给出宝贵的指导，帮助人们掌握更多的技能和知识。

4.参加行业活动：通过参加行业的研讨会、会议和网络聚会等，可以与行业内的专家见面，获取最新的信息和发展趋势。这些活动也可以提供人们与行业内其他人互相学习、交流的机会。

五、结论

从数据库管理员转型到大数据专家并不是易事。然而，转型可以给从事数据库管理工作的人带来更多的机会和成就感。此外，数据分析在未来社会、经济和技术的进步中将发挥越来越重要的作用，那些掌握相应技能的人才将具备更多的竞争优势。

转型需要时间和精力的投入，需要大量的学习和实践。通过了解大数据技术、认识自己的能力和兴趣、寻找经验丰富的导师以及参与行业活动，人们可以不断完善自己的技能和知识，不断朝着从数据库管理员到大数据专家的成功转型之路前进。

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大数据在云计算中转换的4个步骤

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如今的企业必须向顾客提供始终如一的高价值体验，否则会失去顾客。他们正在求助于大数据技术。通过大数据分析，组织可以更好地了解他们的客户，了解他们的习惯，并预测他们的需求，以提供更好的客户体验。　　但是，大数据转换的路径并不简单。传统数据库管理和数据仓库设备变得过于昂贵，难以维护和规模化。此外，他们无法应对当今面临的挑战，其中包括非结构化数据，物联网(IoT)，流数据，以及数字转型相结合的其他技术。　　大数据转换的答案是云计算。参与大数据决策的IT专业人士中有64%的人表示已将技术堆栈转移到云端，或正在扩大其实施。根据调研机构Forrester公司的研究，另外23%的企业计划在未来12个月内转向云端。　　利用云计算的好处是显着的。调查对象最常引用的优势是IT成本较低;竞争优势;开拓新见解的能力;建立新客户应用程序的能力;易于整合;有限的安全风险;并减少时间。　　大数据在云端的挑战　　虽然云计算的好处是巨大的，但转移大数据可能会带来一些挑战：具体来说：　　数据集成：66%的IT专业人士表示，数据集成在公共云中变得更为复杂。　　安全性：61%表示关注数据访问和存储。　　传统设施：64%的人表示从传统基础设施/系统过渡过于复杂。　　技能：67%的人表示担心大数据所需技能和建设基础设施的技能。　　克服云计算挑战的4个步骤 组织如何克服这些挑战并将其转化为机会?以下是利用云计算进行大数据转换的四个关键步骤：　　(1)数据集成　　如果组织具有多样化且复杂的数据生态系统，那么并非所有的云或大数据技术都可以无缝地集成数据。选择需要复杂数据转换的目标技术可能并不理想。在选择任何技术之前完成数核燃据管道分析。这样可以降低创建不连贯数据和不兼容系统的风险。　　(2)安全性　　如果组织的数据是机密和专有的，或者需要解决严格的安全和合规性要求，则可能会对数据放在云端有所担心。在这种情况下，具有高度自定义网络和加密功能的单租户的私有云解决方案可以为组织提供所需的大数据功能，以及专用旁返环境的安全性。　　另外，请记住，公共云并不意味着“不安全”。AWS和微软Azure等领先供应商提供云原生安全认证解决方案，并提供包括磁盘级加密和严格的授权，以及认证技术的选项。云计算中的数据安全性正在快速成熟。许多具有严格的安全和合规要求的组织已经成功地利用公共云上的大数据技术。　　(3)原有传统系统　　从原来的传统基础架构的转型总是涉及到数据迁移，通常会涉及这三个路径的其中一个： ·提升和转移：将现有工作负载转移到云基础设施即服务，只是利用云计算，存储和网络功能，无需复杂的应用程序重写，同时提供可扩展基础架构的优势。　　·随着时间的推移，停用原有系统的数据：将现有数据保留在旧系统上，并将新数据直接发送到基于云计算的新平台，无需数据迁移。新功能和功能被设计为云就绪。　　·复杂的数据转换：这涉及数据驱动应用程序的现代化，最适用于应用程序接近生命周期。其示例包括从大型机，AS / 400和较旧的关系数据库管理系统转移到新的数据库，如Hive，Hadoop和HBase。　　(4)技能　　大数据实现取决于不同的技能，包括开发人员，管理人员，云计算和大型数据架构师。市场对这些专家供不应求，所以组织经常要求内部人员或合同人员超越其核心能力进行工作，这会减慢实现的速度。选择以交钥匙为基础提供这些功能的供应商是更为经济的。确保它在专用环境和公其改启虚云上大规模管理多个复杂的大数据环境。　　结论　　大数据的应用已经成为许多行业的巨大差异。成功开展业务的公司已经在行业中脱颖而出，这些公司不能面对落后的风险。云计算提供了最快，最安全，更具前途的大数据转换途径。 不要担心数据集成，安全性，传统系统或技能阻止组织进行正确的移动。这些都比人们想象的要容易得多。

作为一个Java程序员，该怎么转行做大数据分析师

程序员又被人们戏称为“毕局程序猿”，虽然薪资不低却依然掩饰不住悲催的命运：加班、单身成了这一职业的代名词。而最重要的，是职业发展限制性较高，常常有程序员忧虑自手老让己的职业含早只是一碗青春饭。

我也做过好多年Java，去年开始也接触了些大数据的架构。跟你情况类似。我的观点是你可以去动手搭建一下饥吵，玩玩，其实并不像你想象的那样高深莫测。都是些工具，我不太喜欢学如何用这些工具，只要能解决我要解决的问题，去用就是了。如果工烂尘侍具的实现感兴趣就去看看代码。工具本身怎么用就是个fact，只是知道和不知道的区别。不要觉得做Java就比别人低一等。你一样可以做的很出兄缺色。会用那些大数据工具也并不代表能力有多强

想学习大数据分析散好，大致需要学习这些：

1、数据库

学习MySQL、MongoDB、Redis等；

2、算法和工具

了解各种如分类、关联、回归、决策树吵拦等算法；熟练掌握一门数据挖掘工具Python。

3、项目实践

加深对所学知识的理解和应用。

另外，补充一些高数、线性代数等知升掘胡识，会更有帮助哦！

哥们，有答案了吗？我也想转

可以去培训一下!

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