虽说近年来大数据工程师数量正在逐年递增，但是市场供需依旧严重不平衡，岗位需求远大于大数据人才的人才输出。
正所谓物以稀为贵，职业也是如此。当下的大数据开发工程师，拥有在这个行业中的绝对竞争力，是一个相当吃香的职业。

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大厂的招聘需求，反映市场招人标准
那些获得大厂 offer 的人，与一般的应聘者区别就在于，他们把握住了核心技能，跟上了大厂的招聘节奏。

对于数据工程师而言，没有 Spark 的技术支持，就相当于一个设计不会用 PS，在工作中可以说是举步维艰。
不少大厂都已经把数据工程师的招聘需求里，增添了必须会 Spark 这一条硬核需求。
Facebook 、Amazon、Uber招 Date Engineer 时，就明确写出需要 Spark 的相关工作经验。


总之，越早学好 Spark 这项技术，就离大厂的 offer越近一点。
反之，如果你因为这个门槛而被挡在大厂门外，且不说当下错过一个好的工作机会，从长远角度来看，还可能失去一个就业市场——跟不上市场的需求，就会被时代淘汰。
02
为什么要学 Spark？
最具影响的大数据框架之一
相较于国内外较多的大数据处理框架，Spark 在处理核心 API 问题时，无论是用 Spark SQL、Spark Streaming、GraphX 还是 MLlib，它们的方法几乎是通用的，处理的数据也可以共享，不仅减少了学习成本，而且其数据无缝集成大大提高了灵活性。
如今，更是成为继 Hadoop 的 MapReduce 之后，最具影响的大数据框架之一。
当一门技术开始普遍应用于并真正做到优化了生产流程时，就是它商业价值实现的时刻。
高出同行的薪资水平
不仅如此，Spark 现在已经是数据工程师的必备技能，更能保证这个职业的薪资收入在当下市场稀缺的情况下，高出别的领域程序员不少。
具有竞争力的工作机会
除了当下的收入要考虑外，工作机会的trend也在就业考虑范围内：
上图中不难看出：
Machine Learning Engineer 位居榜首
吸引用户的产品卖点
作为数据库排老三的 SQL Server，微软在 2019 年爱上了 Apache Spark——官宣的头两个卖点，也都是 Spark：

03
Spark ：一个让人会又恨又爱的东西

讲真，初次学习 Spark 的时候，肯定会被折磨得死去活来：当你头大的时候，说明你正在进步；当然，真正的学习才刚刚开始，你还有很长的路可以去探索。
在探索的过程里，你一路披荆斩棘解决各种问题，这也会给你极大的满足感，能激发你持续进步。
为此，为了帮助更多想要踏足 Data Engineer 行列的同学们，九章算法推出了
《Spark 项目实战课程》
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学习是回报率最高的投资
李逍遥老师拥有丰富的私教经验，曾参加过多个 Spark 的培训，经手的 Lab 也是不计其数。
仅需两周就可以通过手把手的教学，在简历上加上一个漂亮的项目，多一个招聘热门的关键词。
而且，当其他的课程都还只停留在单纯教 Spark 时，逍遥老师则会在Spark的基础上，、教 Scala 和Airflow。
不仅如此，课程还附赠了 Google Cloud Platform上的 Service——这些对于数据工程师来说，也是很重要的经验。
课 程 介 绍
课程安排：
  • 网络直播课，共 10 节，第一节免费试听
课程面向的工作：
  • 大数据工程师（data engineer）
  • 人工智能工程师（machine learning engineer）
  • 数据分析师（Data Analyst）
课程质量是否有保障？
这一定是每个学员心中的疑虑。
无妨，试听一下你就知道！
免费试听内容：
  • 大数据和传统的代码的区别
  • 大数据工程师的就业前景
  • 大数据工程师择业范围
  • 如何确定适合自己求职道路？
免费试听时间：
  • 北京时间10月17日 周四 10：00
  • 美东时间10月16日 周三 22：00
  • 美西时间10月16日 周三 19：00 
报名方式：
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