大数据的时代已经来临，众多企业，特别是BAT等一线互联网公司，纷纷成立大数据部门，每天都在处理着TB级别的数据。大数据部门已成为这些企业的核心，数据被视为最宝贵的资产。
大数据领域的专业人才却存在着巨大的缺口。目前，全国的大数据人才仅46万，预计未来3-5年内，这一缺口将扩大至150万。大数据工程师的薪资也相较于其他职位更为优越。以北京为例，1-3年的大数据工程师平均年薪为30-50万，而拥有3-5年经验的大数据工程师年薪则可达到50-80万。
这一诱人的前景也吸引了众多Java程序员的目光，他们渴望转型进入大数据领域，但却常常困惑于该掌握哪些Java知识。
其实，Java程序员转型大数据并不像想象的那么困难。掌握两大知识点即可：
一、Linux。作为后端开发程序员，Linux知识是必备的。在大数据领域，服务器环境往往是集群形式，多台服务器上需要部署大数据分布式开发环境。对Linux基本命令、软件安装以及写shell脚本来提交大数据作业等知识需要有所涉猎。
二、Java SE。很多大数据技术都是用Java语言编写的，如Hadoop。一些大型的大数据项目的主要开发语言也是Java。懂得Java知识在学习大数据时具有得天独厚的优势。
转型大数据是一个明智的选择，发展方向众多，如大数据开发工程师、数据挖掘分析工程师、大数据运维工程师等。
在此，特别推荐两位拥有多年一线互联网TB级别数据处理经验的老师：林夕和李金泽。他们不仅拥有丰富的实战经验，还对hadoop、spark、hive、storm等大数据技术有深刻研究。
林夕，百度大数据高级工程师，曾在百度从零开始构建60台大数据集群，每日处理数据TB级别，保障业务稳定运行。他拥有中国科大硕士学位，并发表论文4篇，获得发明专利4项，还在华为杯中荣获全国一等奖。
李金泽，清华大学硕士研究生，拥有发明专利及实用新型，在大数据和机器学习领域具有多年实战经验。他曾参与多个军工单位和国家级课题的研究，主导过工业级大数据容器云平台解决方案的部署与研发。
还有徐威这位拥有8年上市互联网公司软件研发经验的专家，曾任职猎豹移动担任大数据Team Leader，带领团队开发了多个重要的大数据系统。
大数据领域前景广阔，值得Java程序员们深入探索和学习。掌握必要的技能，相信你能在这个领域找到属于自己的发展之路。李金泽与徐威：大数据与机器学习的佼佼者
今天我们要介绍两位在大数据和机器学习领域大放异彩的人物——李金泽和徐威。他们不仅在学术上有着深厚的底蕴，更在实战中积累了丰富的经验。
李金泽，这位清华大学硕士研究生的佼佼者，手握一项发明专利和两项实用新型专利。在大数据和机器学习的浪潮中，他犹如一艘稳健前行的航船，多年的一线实战经验让他对这片领域有了深入的理解和独到的见解。
参与过多个军工单位和国家级课题的研究，李金泽曾主导工业级大数据容器云平台解决方案的部署与研发，展现了他卓越的领导力和技术实力。他对hadoop生态、hive、storm、spark等大数据工具以及各大机器学习算法均有深入研究，能够用简洁明了的语言解释复杂的问题，这正是他热爱开源技术的表现。
而徐威，拥有8年上市互联网公司软件研发经验的他，曾在猎豹移动担任大数据Team Leader，带领团队开发了一系列重要的系统。从海外舆情监控系统到数据采集平台，再到olap数据分析平台和数据仓库，他的每一次尝试都是为了更好地应对大数据时代带来的挑战。
PB级数据检索系统的研发更是他技术实力的集中体现。在这个数据驱动的时代，徐威用他的技术和智慧为企业带来了无数的可能性。
这两位在大数据和机器学习领域都有着杰出贡献的人才，用他们的实力和热情为我们展示了这个时代的精彩。无论是深入研究的学术背景还是实战中的丰富经验，他们都展现出了不凡的才华和潜力。在机器学习各大算法及推荐系统原理架构及实现方法等方面，他们都有着自己独到的见解和贡献。 |
