从事几年前端，发现从事前端开发对程序员自身能力的培养很有限，比如
面向 Google 编程。大部分可以通过 Google 搜索解决，很少遇到难题。这也就意味着很容易被别人赶超。
业务份额太多。真正技术层面的东西，1 个月就可以完全掌握，平时工作的大部分时间都在思考业务流程。虽然技术圈一直说不要歧视做业务的，但事实上当我们面对那些算法工程师、大数据研发工程师的时候，就是被鄙视的（画网页的）。
从业者水平参差不齐。在前端岗位，你遇到的同事有很大的可能是专科生，或非计算机科班的，他们的确可以完成公司布置的任务，但往往效率低下、写代码不讲究算法和架构。和他们工作往往得不到一种正面的影响（技术上）。
现在想转行大数据研发，我发现大数据研发岗的专业性较强，从业者有一定的计算机功底和代码功底。但从事了几年前端感觉自己的技术已经废了，前端程序员如何才能转行做大数据研发？
目前来说，数据可视化也不过就是学习使用几个绘图包/插件，使用起来非常简单，技术含量还不如前端。 要说数据聚合 + 可视化，那就需要对业务有一定的了解，其实也没多少技术含量，反而是对业务的理解要求比前端深得多。 （我就是做这个的，因为业务需要，被迫学习了一系列金融相关知识和模型。）
真正高门槛的是机器学习算法工程师，数学主要是线性代数，其实要求也不是很高，用到的时候再补就行了。 先买本周志华的《机器学习》来看看，能看得下这本书，再考虑入门。
