在过去的2018年这是数据世界中令人兴奋但复杂的一年 。
数据技术（大数据，数据科学，机器学习，人工智能）继续前进，变得越来越高效，并且在全球企业中得到更广泛的采用。到目前为止，2018年企业界的一个关键主题是“ 数字化转型” ，这绝非偶然。这个词对某些人来说可能有些古怪（这不是过去25年来发生的事情吗？），但它反映出许多更传统的行业和公司现在已经完全融入他们成为真正数据驱动的过程中。
过去的一年中在以下两个方面全球的数据生态发生令人兴奋的大事：
1. 基础设施与分析：很多初创公司正在大规模使用这些技术，并从他们的努力中获得不可否认的价值。
2. 机器学习和AI：在人工智能研究领域，这无疑是一个疯狂的一年，每天都有数以千计的学术论文被提交。
以下是2018年 BigData & Al Landscape 全景图
在全球各个应用企业，应用行业，开源组织都可以一览无遗 ， 2019年势头正在愈演愈烈，我们是这个时代宠儿，也是最幸运的千年难遇的机会 ！
如果能顺应着时代的步伐，一直向前，对它提前了解认知再加深一点，也许可以提前穿越自己的职场瓶颈，自然会有一番别样的风景！
一、当下如何正确姿势转型大数据需要哪些基本技能？
如果你初步掌握下面任何一种语言，转型大数据都是非常轻松的：
Java：编程是大数据开发的基础，Java编程是必备技能！
Python：是计算机程序设计语言，在大数据处理框架中得到支持应用。
Scala：是一门多范式的编程语言，类似java的编程语言。
Go：（又称Golang）语法接近C语言，但对于变量的声明有所不同。
R：用于统计分析、绘图的语言和操作环境。
技术层面来说，它们都是大数据的一个工具而已。其实只要有点基础的程序员转型大数据，都有天然的进阶优势，哪怕你没有学过任何一种编程语言零基础，也是可以学会的。
不管是初学者还是资深程序员，应该专注于<语言特性>,而不是纠结哪类语言，只有这样才能达到融会贯通，拿起任何语言基本上都会用，并写出高质量的代码来。
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