你参加过大数据培训吗，请告诉我们吗？

近年来大数据培训突然火起来，随后随着国家的推动，很多大数据培训机构也纷纷上台，但市场口碑最好的大数据却屈指可数，比如小象、光环大数据; 小象和光环大数据做得很早，所以各方面都比较完善，用人也不错

课程目标： 1.帮助数据分析师学习使用 Tableau 进行数据分析; 2、帮助BI开发者学习系统构建项目（Tableau Desktop 9的安装配置、建模、计算等）中Tableau开发和配置的基本知识。

适合。 BI开发人员，数据分析师。

目前，只要市面上有培训机构，有0个基础，大家就放心了！ 因为这个行业毕竟是新兴行业，大部分部门的人大部分应该是0基础，所以这种担心有点多余！ 例如：

市场口碑最好的光环大数据、小能源大数据，基础类0，有大数据开发经验的类，市场反响良好。

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大数据的训练时间一般为3个月到6个月，有编程基础的大约3个月，零基础的大约6个月。 如果需要大数据培训，建议选择【达耐教育】，作为美国上市的职业教育公司，机构诚信经营，拒绝虚假宣传是机构集团的经营理念。

大数据是指所涉及的数据量如此之大，以至于无法在合理的时间内通过当前的主流软件工具将其捕获、管理、处理和组织成更积极的业务决策。

大耐教育【大数据培训课程】具有以下优势：

1.完整内容。 根据企业需求开发课程，理论+实践教学，内容全面。

2、教学方法好。 自主研发课程体系，线上线下双教学，项目经理一对一辅导。

3.好讲师。 高价聘请国内大数据讲师，专业的同时，讲课幽默，乐于倾听学习。

4.技术实力雄厚。 国际技术制造商提供技术支持。

5.新知识。 涵盖主流 Hadoop、StormSpark、数据可视化和算法。

数据挖掘、用户分析等

6.有很多实战。 5个企业级项目，打造贴近企业需求、贴近企业环境、贴近企业发展的课程。 如果您有兴趣，请点击这里免费学习。

如果你想了解更多关于大数据培训的信息，建议咨询【达耐教育】。 作为中国IT培训的领导品牌，达纳特的每一位员工都以“帮助每一位学员实现梦想”为己任，也正是因为达纳人的坚持和努力，才成功地向社会输送了众多合格的人才，为IT行业的学生提供了更多高薪的机会， 也为中国IT产业的发展做出了巨大贡献。大耐IT培训机构，试用名额限时抢购一空。

大数据培训周期大概是5-6个月，只要能通过测试，符合学习大数据的条件，跟着讲师讲课的进度，加上自己的课前预习，课后练习即可。 关注实战项目，有不明白的地方及时询问，没问题。

从零基础学习大数据需要一个月的时间，至于学不学，就看你个人的学习和理解能力了，我在大学里没有学过相关专业，在光环大数据中我是白手起家的，是的，大数据需要学习很多，而且有一定的难度， 但只要能认真学习，及时解决困难，坚持下去，都没问题，能不能学，别人能学，能不能学就看你了，没人能帮你

大数据训练一般是指：大数据开发主要学习Hadoop、Spark、Storm、超大型集群调优、机器学习、并发编程等，零基学习大数据，需要有一定的编程能力，编程能力可以练习和提高。 大数据培训有一定的难度，一般要求0基础知识6个月时间左右。

大数据主要包括三大就业方向：

大数据系统研发人才、大数据应用开发人才、大数据分析人才，各自的基本岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。

参加基于大数据0的培训需要4-6个月的时间，根据选择的机构来决定，不同机构的选择自然是不同的。

以下课程主要是针对零基大数据工程师在各个阶段的通俗易懂，简单易懂，这样我们才能更好地理解大数据学习课程。

大数据学习月，学习需要看个人学习能力和努力，不懂就需要多问。

九门是两个月，现在的培训机构傻混杂，有的机构在工具教学方面马马虎虎，培训机构的老师大多根本没有做过业务分析项目，很多思维方式可能会误导你。 九道门比较正规，它在Cassia Ming手下，专门从事数据分析服务，也经常给企业提供培训（如乾峰、戴恩等都使用其课程）。

一般的大数据训练大概是5个月左右，有基础的话应该比较容易学。

大数据是指常规软件工具在一定时间范围内无法捕获、管理和处理的数据的集合，是一种海量、高增长、多样化的信息资产，需要新的处理模式具有更强的决策、洞察和流程优化能力。 [1]

可以做的工作很多，大多数行业都有这个需求，只要能力和技术学好，就业前景肯定是好的。

大数据分析师。

大数据挖掘算法工程师。

大数据工程师。

大数据运维工程师。

大数据仓库工程师。

大数据产品经理。

大数据架构师 高级大数据架构师。

这些都是大数据可以从事的工作，在选择大数据培训机构时，一定要对机构的知名度、课程、师资、用人、收费等有深入的了解，希望对你有帮助。

数据分析师：使用工具提取、分析、呈现数据，实现数据的业务意义，需要对业务的理解和工具应用能力。

数据挖掘算法工程师：数据建模、机器学习和算法实现，这需要对业务的理解、对算法的熟悉和计算机编程的熟练程度。

大数据工程师：使用编程语言实现数据平台和数据管道开发需要计算机编程技能。

大数据培训主要是指对大数据开发工程师的培训，主要是学习编程技术和一些算法。 一般来说，从头开始学习大数据大约需要5个月的时间。 理工科学生学习起来相对容易。

文科生需要在学习中找到编程逻辑，也可以通过提高逻辑能力来学习大数据。

零基通常需要大约 4-5 个月。

目前大数据技术主要分为大数据开发和数据分析挖掘两个方向大数据开发：JA-VA、大数据基础、HDFS分布式文件系统、MapReduce分布式计算模型、YARN分布式资源管理器、Zookeeper分布式协调服务、HBase分布式数据库、Hive分布式数据仓库、Flumeng分布式数据采集系统、SQOOP大数据迁移系统、 Scala 大数据 ** 语言、Kafka 分布式总线系统、Spark 系统。

数据分析挖掘：Python基础、关系型数据库MySQL、MongoDB文档数据库、Redis内存数据库、网络爬虫、数据分析、数据处理、高级数据分析处理。

一般来说，学习和成功需要半年以上的时间。

好吧，如果你学习半年的全日制面授课程！

一般来说，大约需要 5-6 个月，具体取决于个人的学习情况。

一般5个月左右，大数据分析要学什么，就看卡学了什么。

我去黑马程序员上海校区咨询了将近6个月，问了他们的就业数据、就业工资，还去线下试镜都很好，9月份我就报名了，大数据的未来还是很不错的，有点期待，加油吧！ 如果你还有其他问题可以问我，我有时间我会回复，我当时知道的比较多，毕竟这是一个谨慎的决定！

众所周知，学习一项技术最快的方法就是找一个专业的粉尘老师来指导你，去一个专业的培训班进行系统培训，学习大数据是一样的。 很多网友想知道如何选择大数据培训机构，学习大数据有用吗，这个问题的答案，北大玉鸟就详细讲了，如何选择大数据培训机构，学习大数据有用吗，这个问题，回答大家心中的问题。

1：大家都去参加培训学习知识，所以第一个教你的老师必须是专业的，名师可以是高学徒。 如何选择大数据培训机构，首先要看老师的实力、优质的教学、专业的老师，以及讲师是否有多年在知名IT企业的工作经验和丰富的项目经验，这些都是我们需要重点关注的事情，这一点非常重要。

2：然后是看就业服务，看机构是否有专业的就业指导，是否能实时分析市场就业形势并给出准确的分析，是否能促进学生高质量就业。 毕竟，当我们学习技术时，最终目标是找到一份工作并解决我们自己的实际问题。

3：以上两点是选择大数据培训机构时需要注意的关键问题。 当然，学好大数据是有用的，但目前这个行业人才非常短缺，一线城市已经到了劳动力短缺的地步。

稀缺性很贵，薪水也很可观，高级大数据工程师的月薪从20k起。

对于0基础的学生来说，学习大数据不是那么简单，比如学习大数据，建议选择【大爱教育】。

学习大数据从以下几点开始：

1. 建立兴趣。

在IT技术领域，理论的学习是一个长期枯燥的过程，尤其是大数据，在真正的大数据实践之前，需要完成整个技术体系的学习，构建一个完整的【大数据技术知识】体系。 兴趣是让一个人持续关注一件事的核心动力，兴趣也是可以培养的，想要学习大数据，首先要对大数据有更深入的了解，找到自己的兴趣。

2.脚踏实地。

大数据行业的高薪是吸引很多人进入这个行业的驱动力，但拿到高薪的前提是拥有优秀的技术实力。 不管是零基础还是其他，只要你想学习大数据，那么就需要投入相应的时间，扎扎实实地学习相关技术。

3.抓住机会。

大数据发展迅速，行业瞬息万变，具有真实行业经验的大数据人才更受青睐。 零基础学习大数据，起点低，但有很大的成长空间，掌握扎实的技术，快速进入行业，在行业中成长，积累经验，才能获得更好的发展机会。 如果您有兴趣，请点击这里免费学习。

如果你想了解更多关于大数据的知识，我们建议咨询【达耐教育】。 Danet与阿里巴巴，Adobe，Red Hat，Oracle，Microsoft，计算机行业协会（ComPTIA）等国际知名制造商建立了项目合作。 共同制定行业培训标准，为大耐学员提供高端技术，所学课程得到国际厂商的认可，让大耐学员在国际就业中更具竞争力。

大耐IT培训机构，试用名额限时抢购一空。

这并不难，只要你认真学习。 如今，所有的高薪工作都不会很简单，但如果你有毅力，坚持好好学习大数据，那么老师也会有毅力好好教你，其实养成良好的学习习惯，爱上学习才是最重要的，这里你需要克服你之前的学习短板。

作为目前热门的岗位和职业，分工越来越精细化，根据职业方向有不同的进入发展路线。

数据平台研发路线。

岗位职责：主要负责大数据技术的产品化，包括开源技术框架的研究、打包和开发。

数据开发路线图。

岗位职责：ETL工程师，又称ETL工程师，主要负责利用大数据技术对数据进行采集、处理、分析;

数据算法路由。

岗位职责：俗称参数调优工程师，主要负责利用机器学习算法进行建模、处理业务需求，并基于算法引擎封装算法工具。

数据分析路线。

职位：主要负责运用大数据分析，制作数据分析报告，结合业务问题规划数据应用。