我認可我錯了，去谷歌並不能「養老」

做爲北美地區頂尖的科技公司，谷歌的員工福利是出了名的好，再加上相對寬鬆的performance review，一直是你們爭相**「養老」的居所**。

Blind上甚至有人說：只要能保持CME，想在谷歌待多久均可以。

看上去是否是很誘人，可我卻從谷歌離職了，人人都說「只要不是最差，谷歌能夠混到老」，但我卻沒能在這裏「養老」。

「養老」須要資本

剛來谷歌時，個人常見狀態是：早上9點到，晚上5-6點走。作個小小的SDE真的很輕鬆，沒有加班，沒有oncall，真的像是待在養老院，天天的coffee break都快把我養胖了......

不工做的時候我就在想，真是來對了地方了，我賴也要賴到退休。直到我意識到，一年過去了我並無存下多少錢的時候，我慌了。

由於我的的一些緣由，我須要儘快在灣區買房，Google工資雖然說相對來講很高了，但一個剛畢業的普通SDE，薪資又能高到哪裏去呢。因此我必須跳槽，並且還要換一個前景更好、更稀缺、薪資更高的崗位。

爲了錢，我轉到了data scientist

通過一番分析，我選定了大數據崗。雖然說近年來大數據工程師數量正在逐年遞增，可是市場供需依舊嚴重不平衡，崗位需求遠大於大數據人才的人才輸出。

正所謂物以稀爲貴，職業也是如此。當下的大數據開發工程師，擁有在這個行業中的絕對競爭力，是一個至關高薪的職業。

由於DS崗位很是看重工做經驗，尤爲對項目經歷極其看重，好比Airbnb就優先招有Spark,Hive,Presto項目經歷的DS，而Spark在熱門Data崗裏又極具競爭力。

數據來源：Ziprecruiter

因此我果斷報了一個**《Big Data - Spark項目實戰》課，開始上課系統學習。如今我在Airbnb比較核心的組作data scientist**方面的工做，主要用的是Spark、Cassandra這一類的工具對數據進行提取、存儲和分析。薪資比去年翻倍了，個人買房計劃能夠儘快實現了。

試聽直播時間:

北京時間 4月9日 週四 09:30 美東時間 4月8日 週三 21:30 美西時間 4月8日 週三 18:30

試聽內容:

• 什麼是大數據？

• 什麼是大數據工程師？

• 課程適合的人羣？

• 課程如何幫助你的求職道路？

• 項目的介紹

學好Spark，高薪機率 up up up

Spark雖然好，但學起來並不容易。初學Spark，從第一步配置Spark環境到Scala語言的學習，再到後期各方面的運用，無不令不少同窗感到頭大。

如今不管是Spark仍是Scala項目，你均可以在《Big Data - Spark項目實戰》中學到。

1. 零基礎也能夠無壓力學習

掌握如今最流行的大數據框架 Spark 以及調度工具 Airflow 掌握和使用 Google cloud platform 平臺上的相關大數據的 Service 功能

2. 按部就班，從0-1進行實戰演練

課程的做業設計合理，難度按部就班 手把手帶你寫出一個 Spark 程序處理數據 手把手教你如何 Deploy + 用 Airflow schedule job

3. 量身打造專屬就業指導

擁有簡歷上光鮮的大數據項目經驗 根據我的背景分析最適合自身的大數據從業方向 常見大數據面試問題深度解析授課老師

僅需10天，經過手把手教學，實戰3個大數據項目，在簡歷上加3個漂亮的項目，多一個招聘熱門的關鍵詞。

當其餘的課程都還只停留在單純教 Spark 時，李逍遙老師會在Spark的基礎上，教授Scala 和Airflow。

不只如此，課程還附贈了Google Cloud Platform上的Service——這些對於數據工程師來講，也是很重要的經驗。