作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，一直是大家争相**“养老”的居所**。
Blind上甚至有人说：只要能保持CME，想在谷歌待多久都可以。
看上去是不是很诱人，可我却从谷歌离职了，人人都说“只要不是最差，谷歌可以混到老”，但我却没能在这里“养老”。
“养老”需要资本
刚来谷歌时，我的常见状态是：早上9点到，晚上5-6点走。做个小小的SDE真的很轻松，没有加班，没有oncall，真的像是待在养老院，每天的coffee break都快把我养胖了......
不工作的时候我就在想，真是来对了地方了，我赖也要赖到退休。直到我意识到，一年过去了我并没有存下多少钱的时候，我慌了。
因为个人的一些原因，我需要尽快在湾区买房，Google工资虽说相对来说很高了，但一个刚毕业的普通SDE，薪资又能高到哪里去呢。所以我必须跳槽，而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
经过一番分析，我选定了大数据岗。虽说近年来大数据工程师数量正在逐年递增，但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，是一个相当高薪的职业。
因为DS岗位非常看重工作经验，尤其对项目经历极其看重，比如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
所以我果断报了一个**《Big Data - Spark项目实战》课，开始上课系统学习。现在我在Airbnb比较核心的组做data scientist**方面的工作，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，我的买房计划可以尽快实现了。
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，高薪概率 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，无不令很多同学感到头大。
现在无论是Spark还是Scala项目，你都可以在《Big Data - Spark项目实战》中学到。
1. 零基础也可以无压力学习
掌握现在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. 循序渐进，从0-1进行实战演练
课程的作业设计合理，难度循序渐进 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 根据个人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，通过手把手教学，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。
当其他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。
不仅如此，课程还附赠了Google Cloud Platform上的Service——这些对于数据工程师来说，也是很重要的经验。
