想知道大数据高端培训怎么样， 好学吗？_百度知道
想知道大数据高端培训怎么样， 好学吗？
我有更好的答案
大数据的培训虽然多但是其中好的很少。只有找到其中好的跟着好的老师学习，才会容易。才能学有所成
资深IT教育业内人士
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大数据难学么，学过后好就业么？
大数据作为现在科技进步的产物，而对于现在社会来说各方面的进步更是给数据带来了前所未有的便利，不仅方便了现在爆炸式的数据存储，更是为这些数据更好的管理。那么？学过后好就业么？
一、大数据难学么
大数据是否难学，要看自己的基础和对大数据的学习态度而定。大数据课程也是一个重要的任务，大数据课程都有什么，下面来随便介绍几个大数据学习的知识点。
Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。随着最新版本的发布，ApacheHive的性能和功能都得到了全面提升，它已成为SQL在大数据上的最佳解决方案。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL）&&这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。
高效、可靠、可伸缩的Hadoop&&能够为你的数据存储项目提供所需的YARN、HDFS和基础架构，并且运行主要的大数据服务和应用程序。
Spark使用简单，而且可以支持所有重要的大数据语言，如Scala、Python、Java、R等。同时，它还拥有强大的生态系统，且成长迅速，对microbatching/batching/SQL的支持也很简单。最重要的是，Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
想掌握大数据开发技能，参加大数据培训是非常快捷的有效的方法，能系统、全面的学习一遍课程，掌握扎实的基本功，选择魔据教育你就成功一大半了。
二、大数据学习误区
1.大数据学习要业务驱动，不要技术驱动：数据科学的核心能力是解决问题。大数据的核心目标是数据驱动的智能化，要解决具体的问题，不管是科学研究问题，还是商业决策问题，抑或是政府管理问题。所以学习之前要明确问题，理解问题，所谓问题导向、目标导向，这个明确之后再研究和选择合适的技术加以应用，这样才有针对性，言必hadoop,spark的大数据分析是不严谨的。不同的业务领域需要不同方向理论、技术和工具的支持。
2.大数据学习要善用开源，不要重复造轮子：数据科学的技术基因在于开源。IT前沿领域的开源化已成不可逆转的趋势，Android开源让智能手机平民化。
3.大数据学习要以点带面，不贪大求全：数据科学要把握好碎片化与系统性。根据前文的大数据技术体系分析，我们可以看到大数据技术的深度和广度都是传统信息技术难以比拟的。我们的精力很有限，短时间内很难掌握多个领域的大数据理论和技术，数据科学要把握好碎片化和系统性的关系。
4.大数据学习要勇于实践，不要纸上谈兵：数据科学还是数据工程？大数据只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值，数据科学还是数据工程是大数据学习要明确的关键问题。
三、大数据好就业么
根据领英发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是中国护理万网行业需求最旺盛的职位。
目前，我国所拥有的大数据人才约为30万，到2018年，大数据专业人才的需求量预计还会有大幅度的增长。而大数据相关的高端人才，缺口也才14万至19万之间。大数据分析师、工程师的人才缺口更是将达到150万之多。除了大量的人才需求外，经验的积累也显得尤为重要。拥有两年工作经验的数据分析师，月薪即可达到8k以上，拥有本科学历的数据分析师月薪能达到12k，5年工作经验的数据分析师的年薪高达40万-60万。
最后魔据小编建议，大数据是未来时代的霸主，掌握大数据技术将会在时代中脱颖而出。
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俗话说：男怕入错行，女怕嫁错郎。首先，这篇是写给那些从其他领域跨界到大数据领域的朋友的，当然，初入大数据领域，或者对大数据领域有所兴趣的朋友，也可一观。
想起要写这个话题，已经很久了，直到最近好多人问我怎么去学？从哪开始学？学完了我能干嘛？当然还有比较现实的就是学完了能赚多少钱？等等........我才发现这个话题应该拿出来讨论一下了。▲1、角色大数据是个统称，它还分哪些更加细化的职业类别2、入座确定自己的定位，这样才能有的放矢地开始大数据学习3、待遇大数据就业后的待遇，还有最关心的薪资问题4、前景大数据在未来行业中的比重是多少，前途如何▼文章思路图
虽然我对于大数据培训市场一直不算太感冒，但是，如果说对于那些想要跨界进入大数据领域的朋友来说，不可否认，全面的培训是最快的方式，最少比自学来的快、更系统。
但我一直对于大部分培训课程体系的设计不敢苟同，这是重点。这两年来，鉴于种种原因，也帮不少初入门或者说初入大数据培训机构的跨界朋友参考过培训课程。基本上课程是这样安排的：1基本的语言基础来一套，2hadoop3mapreducehive4hbase5spark6flume7kafka8mahout给来一套，再接着上一系列的算法课程，最后来点项目实战。来锻炼一下
然后就上岗开干了，细微的区别的在于可能不同课程的课时设置不同，但基本上都得来一个如上全家桶套餐。但是在我们实际的工作中，你能用上其中一到两种算是正常的，能用上三四种的算是少见的，能碰过过半的说明你可以升级为数据架构师了。有人问了：既然才能用到一两种，我疯了干嘛学这么多东西。 Good question带着这个问题我们往下看
关键是很多人培训完了，依然一脸懵逼， 感觉自己不知道能干啥，不知道要干啥，又或者说不知道企业到底需要什么人，而自己到底适不适合。这个不用你担心，千锋有专门的就业老师处理这些让你懵逼的问题。好了，吐槽完毕，正文来了。角色
以我的愚见，当下大数据行业有两类角色（当然这是两个泛指，更加细化的我就不说了太多了。如果大家有兴趣的可以和我一起探讨）：大数据工程大数据分析
这两类角色相互依存但又独立运作，何意？没有大数据工程，大数据分析便无从谈起；但倘若没有大数据分析，我也实在想不出大数据工程存在的理由。这就类似于结婚和谈恋爱——恋爱的目的是为了结婚，且不以结婚为目的的谈恋爱都是耍流氓。
具体来说大数据工程需要解决数据的定义、收集、计算与保存的工作，因此大数据工程师们在设计和部署这样的系统时首要考虑的是数据高可用的问题，即大数据工程系统需要实时地为下游业务系统或分析系统提供数据服务；大数据分析角色定位于如何利用数据——即从大数据工程系统中接收到数据之后如何为企业或组织提供有产出的数据分析，并且确实能够帮助到公司进行业务改善或提升服务水平，所以对于大数据分析师来说，他们首要解决的问题是发现并利用数据的价值，具体可能包括：趋势分析、模型建立以及预测分析等。简单总结一下：
大数据工程角色需要考虑数据的收集、计算(或是处理)和保存
大数据分析角色则是执行数据的高级计算。入座
既然我们了解了大数据领域内的角色分类，下面自然就需要“对号入座”确定自己的定位，这样才能有的放矢地开始大数据学习。在考虑这个问题时，我们需要参考两方面的因素：专业知识背景行业经验
这里的专业知识背景不是指代学历、院校这种背景，而是你对某些IT技术的了解程度。即使你不是计算机专业出身，只要你对C语言有一腔热血，怕是C之父Dennis Ritchie也不敢小瞧你。因此，这里的专业知识其实就只有两个：·计算机专业知识，比如操作系统，编程语言，计算机运行原理等·数学知识，这里指代的是高等数学，比如微积分、概率统计、线性代数和离散数学等， 不是x * x + y * y = 1画出来是什么图形这样的数学而行业经验指的是你相关领域内的工作经验，具体可以分为三档：·菜鸟·有一定经验的工程师·资深专家——现在在大数据领域有个更cool的名字：数据科学家，比如前百度首席数据科学家：吴恩达博士 Okay，现在我们就可以根据上面的分类来定义自己的角色。比如拿笔者来说，我对自己的定位是：“我是一个计算机专业毕业的工程师，有一定数学基础(特别是在微积分和线性代数方面)，但数理统计和概率论部分是我的弱项。” 另外最好别打肿脸充胖子，如果之前没什么经验，承认自己是菜鸟也没事，关键是找准自己的定位。
确定自己的定位后，我们需要对应到特定的大数据角色，以下是一些基本法则：· 如果您具有良好的编程基础且深入了解计算机的交互方式以及互联网底层技术原理，但数学和统计学掌握不深，那么大数据工程可能是您今后学习的方向· 如果你有一定的编程基础(掌握一些高级语言，如Python等)同时又很强的数学功底，那么大数据分析是您今天努力的方向待遇作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。据观察，国内IT、通讯、行业招聘中，有10％都是和大数据相关的，且比例还在上升。
大数据时代的到来很突然，在国内发展势头激进，而人才却非常有限，现在完全是供不应求的状况。
在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元，而据了解，在国内顶尖互联网类公司，同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高20％至30％，且颇受企业重视。前景
全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具的一份详细分析报告显示，预计到2018年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在0000之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达1500000!
事实上，大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚，在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。
由于大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。。另一方面，大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的高级管理层。趁着年轻，多挤出时间去提升自己，放手去追求，失败了又如何，反正不会死，万一成功了呢？好这期我们就说到这里本文仅代表作者观点，不代表百度立场。系作者授权百家号发表，未经许可不得转载。司机老污百家号最近更新：简介:家有邻居叫老王，这有单纯的老污作者最新文章相关文章大数据培训怎么样？要学哪些？大数据培训怎么样？要学哪些？mengsil百家号　　在大数据时代，数据不再是静止和陈旧的，任何被遗忘在服务器中的数据，都可能被重新利用，从而发现其中与我们、与行为、与现象的相关性。很多大公司已经在寻求拥有实战经验的高手来填充自己实力。　　时至今日，大数据的应用也从早期的数据密集型行业(例如电信、金融、能源、科研、互联网)，逐步向非数据密集型行业扩张。　　数据显示，32.5%的公司正在搭建大数据平台， 32.5%的公司已经在生产环境实践大数据，并有成功的用例/产品；24.5%的公司已经做了足够的了解，开发准备就绪；基本不了解的用户只占13.5%。　　传统观念下，大数据往往是大型互联网公司的玩物。然而，通过调查发现在那些对大数据平台有需求的公司中，研发团队规模远没有我们想象的大，29.11%的研发团队仅有1-10人，次居第二的10-50人的规模占到了25.77%,两种规模的研发团队就超过了一半。可见，当下大数据的需求已不止步于大型公司。　　大数据人才能满足企业日益增加的需求吗？　　人才供给的缺乏正是大数据发展面临的一个瓶颈。目前企业发展大数据已步入初级阶段，不论是拓展大数据业务的百度、阿里、奇虎360等互联网公司，还是专业提供数据服务的大数据服务商，对专业的大数据人才均有较高的需求量。　　大数据人才主要分布在移动互联网行业。其次是金融互联网、O2O、企业服务、游戏、教育、社交等领域。　　从上图的薪资涨幅对比可以看出，大数据人才的不管是平均内部涨幅还是平均跳槽薪资涨幅都高于传统行业人才的薪资涨幅。　　大数据培训都学些什么呢?　　大数据技术体系太庞杂了，基础技术覆盖数据采集、数据预处理、分布式存储、NOSQL数据库、多模式计算（批处理、在线处理、实时流处理、内存处理）、多模态计算（图像、文本、视频、音频）、数据仓库、数据挖掘、机器学习、人工智能、深度学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的层面。另外大数据应用领域广泛，各领域采用技术的差异性还是比较大的。　　无论做大数据的哪个方向，初级还是高级，都需要有快速学习的能力，学业务逻辑、学行业知识、学技术工具、学分析框架……数据分析领域中有学不完的内容，需要大家有一颗时刻不忘学习的心。　　企业对新型大数据分析和预测技术人才的热情和需求正在超过传统的商业智能和信息管理人才，未来五年大数据人才缺口会持续增长。　　缘于大数据时代催生的大量相关人才缺口，各大高校正紧锣密鼓启动大数据人才培养。2017年3月，教育部公布已有35所高校获批“数据科学与大数据技术”专业，站在互联网“风口”上的大数据，直接催热了大数据专业。　　刚毕业的你，或者想换工作的你，是不是找到方向了呢？有问题，欢迎来西线学院咨询！本文仅代表作者观点，不代表百度立场。系作者授权百家号发表，未经许可不得转载。mengsil百家号最近更新：简介:分享价值，提供最新信息。作者最新文章相关文章大数据培训哪家好？光环大数据培训讲师怎么样
近年来大数据迅速发展，成为工业界，学术界，甚至世界各地政府，高度关注的热点。著名管理咨询公司麦肯锡就说：数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。那大数据究竟是什么呢?
大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的特点是数据量大、数据种类多、要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。
或许都不想错过这个大数据时代带来的机遇，识时务之人都选择了大数据行业加入到大数据的培训学习当中。不管是大学毕业还是想换行业，都会遇到一个同样的问题，那就是如何选择一家靠谱的大数据培训机构，因为再也不想浪费我们的青春，走弯路，现在为大家总结几点建议：
第一看大数据培训品牌，牌越大越注重自身的品牌价值。品牌大代表着这家大数据培训机构的有这强大的实力和服务，品牌大意味着责任，所以品牌大的大数据培训机构更对学员更加认真负责，不会像那些品牌小甚至没有品牌的机构那样不讲诚信。
第二看大数据培训师资，名师出高徒，一个培训机构能出大价钱聘请经验丰富的教学专家，说明他们重视教学，光环大数据培训的讲师都是具有十多年的软件开发经验和多年的项目实战经验，曾经在大公司担任要职并且负责多个大项目，可以当之无愧的成为大数据行业的专家。
第三看大数据培训课程体系，一个好的培训机构往往会花很多的钱来打造课程技术来更新，所讲的都是企业需求的前沿的大数据技术知识。行业真正大数据，82%主讲都是hadoop、spark生态体系、storm实时开发。市面所谓“大数据”机构85%基本讲的都是JAVA/PHP数据或数据库学习，如果不是这样的比率那就不是真正的大数据。
第四大数据培训学费问题，如果说几个月的时间拿金钱来衡量未免太俗气了，我们学习最关注的还是学习的最终效果，我们能不能学到前沿的大数据技术才是最关键的。如果学习的大数据课程都是过时的那就算学费再便宜也是白学了。
最后就是大数据培训就业问题，培训机构培训的是职业技能，如果没有好的就业学的再好也没用，所以一个大数据培训机构的就业情况好才是可信的。
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