全栈工程师和大数据工程师，该如何选择？

珍妮王小钰

loud Computing，Big Data以及Information Securithttp://blog.bittiger.io/post217/


Stack Overflow在17年底的数据统计，目前增长快速的技术包括了React, Docker, Apache Spark这些，跟全栈和大数据都是有关联的。
形柱越长，表示求越大于供。所以根据统计，现在需求较多的领域有Cloud Back End领域， iOS, Andro第三个大维度：对应职位

对于Full Stack来说，我们罗列出了一些类似的职位。大家在找工作的时候可以参考，因为其实大家投递的时候一定不要太局限自己，Job Title要去广搜。根据自己具备的技术栈框架去搜索一些Job Opening。比如说Full Stack这边列了很相关的Web Development，Mobile还有Application Engineer；Big Data这边有Data Engineer, Back end, Platform, Infrastructure还有System Engineer。当然在搜索过程中，大家要相对应地去看一下JD，但是这可以打开大家去找Opening的广度。

其实这是非常灵活的，大家都会触类旁通，所以更重要的是按照自己的兴趣去发展。这两个方向都很难，都有很多工具、架构要练，所以兴趣是很关键的。如果你更喜欢研究用户行为，你会想怎样去Present一个数据更Make sense，怎样收集用户行为，跟用户做更多Interaction，那你更适合往全栈发展。如果你热爱数据，特别对系统的Performance有兴趣，认为自己可以Handle大量数据时特别Smooth，那肯定是往Big Data发展。

BigData这块，Handle Service是很多企业需要的。另外，Machine Learning这块也可以走一走，因为这个毕竟是Machine Learning的上游。所以做完上游，再做下游，可以往Machine Learning，AI靠一靠。当然，你得数学比较好，也比较感兴趣。

再往将来说，你越来越了解产品时甚至可以做PM，产品总监。实际上，在酷我做了大量的推荐系统，但是后来他就慢慢地做产品，成为了酷我的产品总监。走这条路绝对是很好的。

往前看，根据已有的技术基础判断自己有一个怎样的Foundation。但千万不要说很喜欢Big Data，但是将就做网站开发。关键还是一个学习动力。有人问哪个算法更难和简单，其实没有什么区别。这都是很Challenging的工作，这也是为什么能挣这么多啦。