通常情况下，研究生学历的大数据工程师往往有机会从事平台研发岗位，而本科生学历的大数据工程师往往做应用开发的多一些，主要集中在场景大数据应用开发领域。从这个角度来看，高学历在具体岗位的选择上有一定的优势，而这也是产生薪资待遇差距的重要因素。第二：发展方向不同。高学历的大数据工程师往往走研发级路线，而较低学历的大数据工程师未来往往会走管理路线。
研发级路线虽然压力也比较大，但是研发级路线的工程师往往有较长的职业生命周期，在IT领域里，这也是一个比较重要的优势。第三：人才结构升级将促使从业者学历的提升。当前正处在产业结构升级的时期，产业结构升级必然会带来人才结构升级，而读研是一个提升职场竞争力的有效方式，所以人才结构升级将进一步促进从业者学历的提升。
从这个角度来看，学历提升对于大数据工程师来说，具有一定的实际意义。大数据当前正处在落地应用阶段，在大数据落地到传统行业的过程中，需要破除大量的行业壁垒，需要解决诸多技术问题和管理问题，所以大数据工程师未来的发展空间还是比较大的，从事大数据相关工作是个不错的选择。对于职场人来说，通过读研来突破自身的发展瓶颈是一个有效的手段，读研不仅可以丰富自身的知识结构，也能够明显提升自己的研发能力并提升眼界。
想做大数据工程师，只会python不会java，可以胜任吗？
谢谢邀请！首先，只会使用Python是可以做大数据相关岗位的。Python目前在大数据领域的应用非常普遍，也是广大程序员比较喜欢的工具之一，在Hadoop和Spark平台下是完全可以使用Python的。而且，目前使用Python做大数据相关的开发越来越多，很多Java程序员都开始转向使用Python，我就是其中之一。
但是作为大数据开发者来说，掌握Java还是很有必要的，原因有以下几点：第一，Hadoop平台本身是基于Java构建的，理解Java能够更好的与Hadoop平台进行交互，我们早期在Hadoop平台下使用Python编写的代码是需要转换成Java才能运行的，这就说明了Hadoop虽然支持Python，但是多少有点“二等公民”的意思。
第二，Spark平台目前更多的选择是使用Scala，而Scala是基于Java构建的。虽然Spark平台也同样支持使用Python开发，但是Spark的官方Demo首发往往也是基于Java和Scala语言的，Python语言同样有点“第二阵营”的意思。第三，掌握Java能有更多的思路。目前大部分做大数据开发的工程师都有过Java开发的经历，Java开发的案例丰富且稳定，如果你使用Python遇到了问题，那么Java也许是帮助你解决问题的语言。
总之，做大数据开发核心虽然不在编程语言上，但是多掌握几门语言能让你在做大数据开发的时候更从容。尤其是掌握Java语言，会让你在解决很多系统级问题时有较强的自信。我做大数据开发多年，我会陆续在头条上写一些关于大数据开发方面的科普文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。如果有大数据方面的问题，也可以咨询我。
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