大數據人才需求迫切，高薪資、高福利，因此轉行的大數據的人也很多，那麼對於一些普通技術開發人員，在進行轉行大數據開發時有哪些必要的考慮因素呢？
關於從事一個行業的要求，最簡單的方式莫過於從求職網站上查看信息，下面就是針對於大數據行業的一些職業要求，而這也是轉行大數據人必須要考慮的。
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1、豐富的數據開發經驗，對數據處理、數據建模、數據分析等有深刻認識和實戰經驗。
2、熟悉SQL，有一定的SQL性能優化經驗。
3、熟練掌握Java語言，MapReduce編程，腳本語言Shell/Python/Perl之一。
4、業務理解力強，對數據、新技術敏感，對雲計算、大數據技術充滿熱情。
5、深入理解Map-Reduce模型，對Hadoop、Spark、Storm等大規模數據存儲與運算平臺有實踐經驗。
這五點因素並代表全部，只是爲大家羅列出一些基礎的技能，但這也能夠給一些轉行者提供一些方向。
對於技術人員轉行大數據，最爲普遍的是java人員的轉行，畢竟擁有了java基礎，轉行會更快一點。大數據的主流平臺hadoop是基於Java開發的，所以Java程序員往大數據開發方向轉行從語言環境上更爲順暢，另外很多基於大數據的應用框架也是Java的，所以在很多大數據項目裏掌握Java語言是有一定優勢的。當然，hadoop核心價值在於提供了分佈式文件系統和分佈式計算引擎，對於大部分公司而言，並不需要對這個引擎進行修改。這時候除了熟悉編程，你通常還需要學習數據處理和數據挖掘的一些知識。尤其是往數據挖掘工程師方向發展，則你需要掌握更多的算法相關的知識。下面我們不妨給出一個java轉行大數據的學習線路圖，希望能夠助力你更加快速的轉型。
第一步：分佈式計算框架
掌握hadoop和spark分佈式計算框架，瞭解文件系統、消息隊列和Nosql數據庫，學習相關組件如hadoop、MR、spark、hive、hbase、redies、kafka等；
第二步：算法和工具
學習瞭解各種數據挖掘算法，如分類、聚類、關聯規則、迴歸、決策樹、神經網絡等，熟練掌握一門數據挖掘編程工具：Python或者Scala。目前主流平臺和框架已經提供了算法庫，如hadoop上的Mahout和spark上的Mllib，你也可以從學習這些接口和腳本語言開始學習這些算法。
第三步：項目實踐
可以從網上找一些相關的項目，或者比賽等，當然，參加實習也是一個不錯的選擇。
擁有java基礎固然能夠讓你更加快速的理解大數據，但是，保持一顆謙虛的心，才能夠讓你真正的成爲一名大數據人才，畢竟大數據並不只是java能夠支持的，所學習的東西還有很多。過分的自信是很多java開發人員轉行失敗的原因。
年齡不是問題，很多在技術崗位從事多年的人開始轉行大數據，他們考慮最多的就是年齡，畢竟30多歲的年紀，如果轉行失敗，那麼所帶來的影響太大了。其實，這一點並不是沒法解決，關鍵是看你如何去對待轉行，30歲你的職場生涯也僅僅是開始了一小段，後期你還有很多的路要走，所以，既然你想要學，那麼不妨給自己一個機會。學可能有機率不成功，但是不學那麼永遠不會成功。老年大學都在全國開展了，而你在而立之年還有什麼可顧慮的。
其實，普通技術人員轉行大數據的優勢有很多，跨越了0基礎的瓶頸，你將能更快的學懂大數據，而且，多年的職場經歷，也能夠讓你在未來的發展中走的更遠。現在大數據正在起步，未來的前景必將非常巨大，普通人員轉行大數據開發也必將會成爲一波不小的趨勢。