我认可我错了，去谷歌并不能“养老”

做为北美地区顶尖的科技公司，谷歌的员工福利是出了名的好，再加上相对宽松的performance review，一直是你们争相**“养老”的居所**。

Blind上甚至有人说：只要能保持CME，想在谷歌待多久均可以。

看上去是否是很诱人，可我却从谷歌离职了，人人都说“只要不是最差，谷歌能够混到老”，但我却没能在这里“养老”。

“养老”须要资本

刚来谷歌时，个人常见状态是：早上9点到，晚上5-6点走。作个小小的SDE真的很轻松，没有加班，没有oncall，真的像是待在养老院，天天的coffee break都快把我养胖了......

不工做的时候我就在想，真是来对了地方了，我赖也要赖到退休。直到我意识到，一年过去了我并无存下多少钱的时候，我慌了。

由于我的的一些缘由，我须要尽快在湾区买房，Google工资虽然说相对来讲很高了，但一个刚毕业的普通SDE，薪资又能高到哪里去呢。因此我必须跳槽，并且还要换一个前景更好、更稀缺、薪资更高的岗位。

为了钱，我转到了data scientist

通过一番分析，我选定了大数据岗。虽然说近年来大数据工程师数量正在逐年递增，可是市场供需依旧严重不平衡，岗位需求远大于大数据人才的人才输出。

正所谓物以稀为贵，职业也是如此。当下的大数据开发工程师，拥有在这个行业中的绝对竞争力，是一个至关高薪的职业。

由于DS岗位很是看重工做经验，尤为对项目经历极其看重，好比Airbnb就优先招有Spark,Hive,Presto项目经历的DS，而Spark在热门Data岗里又极具竞争力。

数据来源：Ziprecruiter

因此我果断报了一个**《Big Data - Spark项目实战》课，开始上课系统学习。如今我在Airbnb比较核心的组作data scientist**方面的工做，主要用的是Spark、Cassandra这一类的工具对数据进行提取、存储和分析。薪资比去年翻倍了，个人买房计划能够尽快实现了。

试听直播时间:

北京时间 4月9日 周四 09:30 美东时间 4月8日 周三 21:30 美西时间 4月8日 周三 18:30

试听内容:

• 什么是大数据？

• 什么是大数据工程师？

• 课程适合的人群？

• 课程如何帮助你的求职道路？

• 项目的介绍

学好Spark，高薪几率 up up up

Spark虽然好，但学起来并不容易。初学Spark，从第一步配置Spark环境到Scala语言的学习，再到后期各方面的运用，无不令不少同窗感到头大。

如今不管是Spark仍是Scala项目，你均可以在《Big Data - Spark项目实战》中学到。

1. 零基础也能够无压力学习

掌握如今最流行的大数据框架 Spark 以及调度工具 Airflow 掌握和使用 Google cloud platform 平台上的相关大数据的 Service 功能

2. 按部就班，从0-1进行实战演练

课程的做业设计合理，难度按部就班 手把手带你写出一个 Spark 程序处理数据 手把手教你如何 Deploy + 用 Airflow schedule job

3. 量身打造专属就业指导

拥有简历上光鲜的大数据项目经验 根据我的背景分析最适合自身的大数据从业方向 常见大数据面试问题深度解析授课老师

仅需10天，经过手把手教学，实战3个大数据项目，在简历上加3个漂亮的项目，多一个招聘热门的关键词。

当其余的课程都还只停留在单纯教 Spark 时，李逍遥老师会在Spark的基础上，教授Scala 和Airflow。

不只如此，课程还附赠了Google Cloud Platform上的Service——这些对于数据工程师来讲，也是很重要的经验。