一般來說年后的這段時間是大廠招聘、就業者求職跳槽的黃金時期，但今年因為疫情的原因，很多人的辭職計劃被擱淺了下來，有些年前已經辭完職坐等年后復工找新工作的程序員陷入了遲遲找不到工作的焦慮中。

但是也有一些小伙伴在這種困境下也拿到了BATJ等互聯網大廠的offer，比如說下面這位同學，就在最近成功跳槽到了騰訊大數據崗，我和他簡單地聊了一下。

他年前辭了職，準備在家過個年后，趁著求職的黃金季再找工作。也是趁著這段時間不斷學習，提升自己競爭力，夯實基礎，才能最終拿到騰訊大數據開發崗的offer。

花了兩個月，將離線數據處理、實時數據處理、數據倉庫ETL、推薦系統、實時交易系統等模塊分知識點去梳理，摸索出由淺入深的學習路徑，夯實基礎，整理項目經驗，他才能在裁員困境中激流勇進拿到大廠offer。

今天邀請到了這位成功跳槽鵝廠，擔任大數據開發工程師的大佬給我們數據科學家聯盟的粉絲們分享他當時的學習路徑和技術棧，不管是對想精進業務，還是打算跳槽轉型都有幫助！

學習路徑

1.大數據基礎及工具這一部分設計為大數據入門學習，讓你清晰的掌握Linux必備知識，熟悉Python的使用與爬蟲程序的編寫，學完之后大數據技術進入筑基階段。

2.HADOOP這一部分讓你對Hadoop生態體系有了系統的了解，由淺入深，結合理論和實踐，全方位地介紹Hadoop這一高性能處理海量數據集的理想工具。學完能掌握離線數據處理的流程、架構及相關技術的運用。應對公司中購物網站用戶行為分析系統的開發需求。騰訊、阿里、百度和新浪等公司在用戶行為分析系統中較為領先。

3.SPARK學完能使你從理論到核心源碼全面掌握主流通用大數據處理框架：Spark，達到能解決云計算大數據的如流處理、圖技術、機器學習、NoSQL查詢等方面的所有核心問題的水平。

4.實時計算帶你了解實時通用處理框架、Flink及實時主流技術組件。學完之后能應對實時處理的應用場景，掌握實時數據處理的流程、架構及相關技術的運用。完成實時交易監控系統這一業務需求。電商平臺如淘寶、京東、拼多多需求應用廣泛。

5.數倉本版塊對數據倉庫背景知識，常用數倉模型有了基本認知，學完能掌握數據倉庫搭建過程及具體技術的應用，完成用戶畫像系統的構建。幫助公司收集用戶點擊、瀏覽、收藏、購買行為，建立用戶畫像，從而進行之后的內容分發與推薦。

6.搜索與推薦

學完能了解了搜索和推薦兩大互聯網公司必有的大數據應用系統的通用架構，完成推薦系統的構建。根據推薦算法來給用戶智能推薦達到千人千面的推薦效果，阿里系、頭條系、美團、網易等一線大廠都在使用這一技術。

7.機器學習算法

機器學習為現階段大數據重要處理方式，學完能掌握常用機器學習算法思想、過程和在實際問題中的應用，完成金融信貸需求預測項目，各大銀行、京東金融、螞蟻金融都在應用。

大家最需要的是對自己的知識體系進行梳理，從技術廣度和深度上下手，但前提是，你必須選一個朝陽技術領域才行。

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