爱心小猪
想到参加大数据培训学习开发技术知识,我们小伙伴比较关心的就是培训时间和培训费用的问题。在这里我想说的是:在大数据培训市场对于培训费用并没有一个标准的收费标准,不同的大数据培训班,由于培训模式、培训成本的不同,相应的收取的培训费用不同,有高有低,小伙伴在选择大数据培训班的时候,培训费用是其中一个因素,但并不是重要的选择因素,其重要因素还是培训课程内容的性价比。一般比较靠谱的大数据培训班培训费用大约在2W左右,其培训周期是5-6个月的时间。小伙伴在大数据培训班进行学习开发技术知识的时候,自己要根据培训班课程内容来制定适合自己的学习计划,要根据大数据培训班课程内容的学习来完成自己每天定制的学习计划,这是其一。其二呢,就是小伙伴不要只学习基础理论知识,还需要结合相应的项目实战案例去练习深入理解大数据开发技术知识。这样理论实践互相兼顾,可以锻炼小伙伴在项目开发过程中解决问题的能力,而且还能在学习大数据开发技术知识的过程中,积累更多的项目实战经验。
多多吃多多评价
参加大数据培训班是可以学懂的,而且也还是比较靠谱的。大数据自学:最大的优点就是省钱,缺点就是学习时间不确定,学习周期很容易拉长,学习不够系统,对于没有基础的或者自控力不强的人来说,也容易导致半途而废。遇到不懂的问题没有人解答,难以往下进行学习,而且容易学的半知半解。大数据培训:优点是学习课程系统、跟着老师走少走弯路、学习周期比较短、方便找工作。最大的缺点就是要花钱。参加大数据培训机构一来可以节省时间,学习周期减少,有问题可以及时解决,最主要是学习氛围好,都是 自己志同道合的朋友。关于大数据的问题,可以到CDA认证机构进行咨询。全球教育咨询类企业、高等院校、行业机构可申请成为“CDA授权管理中心”,开展CDA认证、咨询、人才培养等业务,普及数据科学知识,传播CDA职业道德与行为准则,助力个人与企业更加高效的达到CDA数据分析师各等级专业知识与实务技能的执业标准,获得CDA数据分析师认证证书。
真的啊1988
大数据培训首先是要了解课程,有技术得人看一眼课程安排就差不多能判断这个大数据培训机构是不是歪的。对于0基础学员来说,加米谷学院的大数据培训课程Java部分都学习哪些课程呢?大数据开发工程师课程体系——Java部分。第一阶段:静态网页基础1、学习Web标准化网页制作,必备的HTML标记和属性2、学习HTML表格、表单的设计与制作3、学习CSS、丰富HTML网页的样式4、通过CSS布局和定位的学习、让HTML页面布局更加美观5、复习所有知识、完成项目布置第二阶段:JavaSE+JavaWeb1、掌握JAVASE基础语法2、掌握JAVASE面向对象使用3、掌握JAVASEAPI常见操作类使用并灵活应用4、熟练掌握MYSQL数据库的基本操作,SQL语句5、熟练使用JDBC完成数据库的数据操作6、掌握线程,网络编程,反射基本原理以及使用7、项目实战 + 扩充知识:人事管理系统第三阶段:前端UI框架1、JAVASCRIPT2、掌握Jquery基本操作和使用3、掌握注解基本概念和使用4、掌握版本控制工具使用5、掌握easyui基本使用6、项目实战+扩充知识:项目案例实战POI基本使用和通过注解封装Excel、druid连接池数据库监听,日志Log4j/Slf4j第四阶段:企业级开发框架1、熟练掌握spring、spring mvc、mybatis/2、熟悉struts23、熟悉Shiro、redis等4、项目实战:内容管理系统系统、项目管理平台流程引擎activity,爬虫技术nutch,lucene,webService CXF、Tomcat集群 热备 MySQL读写分离以上Java课程共计384课时,合计48天!大数据开发工程师课程体系——大数据部分第五阶段:大数据前传大数据前篇、大数据课程体系、计划介绍、大数据环境准备&搭建第六阶段:CentOS课程体系CentOS介绍与安装部署、CentOS常用管理命令解析、CentOS常用Shell编程命令、CentOS阶段作业与实战训练第七阶段:Maven课程体系Maven初识:安装部署基础概念、Maven精讲:依赖聚合与继承、Maven私服:搭建管理与应用、Maven应用:案列分析、Maven阶段作业与实战训练第八阶段:HDFS课程体系Hdfs入门:为什么要HDFS与概念、Hdfs深入剖析:内部结构与读写原理、Hdfs深入剖析:故障读写容错与备份机制、HdfsHA高可用与Federation联邦、Hdfs访问API接口详解、HDFS实战训练、HDFS阶段作业与实战训练第九阶段:MapReduce课程体系MapReduce深入剖析:执行过程详解、MapReduce深入剖析:MR原理解析、MapReduce深入剖析:分片混洗详解、MapReduce编程基础、MapReduce编程进阶、MapReduc阶段作业与实战训练第十阶段:Yarn课程体系Yarn原理介绍:框架组件流程调度第十一阶段:Hbase课程体系Yarn原理介绍:框架组件流程调度、HBase入门:模型坐标结构访问场景、HBase深入剖析:合并分裂数据定位、Hbase访问Shell接口、Hbase访问API接口、HbaseRowkey设计、Hbase实战训练第十二阶段:MongoDB课程体系MongoDB精讲:原理概念模型场景、MongoDB精讲:安全与用户管理、MongoDB实战训练、MongoDB阶段作业与实战训练第十三阶段:Redis课程体系Redis快速入门、Redis配置解析、Redis持久化RDB与AOF、Redis操作解析、Redis分页与排序、Redis阶段作业与实战训练第十四阶段:Scala课程体系Scala入门:介绍环境搭建第1个Scala程序、Scala流程控制、异常处理、Scala数据类型、运算符、Scala函数基础、Scala常规函数、Scala集合类、Scala类、Scala对象、Scala特征、Scala模式匹配、Scala阶段作业与实战训练第十五阶段:Kafka课程体系Kafka初窥门径:主题分区读写原理分布式、Kafka生产&消费API、Kafka阶段作业与实战训练第十六阶段:Spark课程体系Spark快速入门、Spark编程模型、Spark深入剖析、Spark深入剖析、SparkSQL简介、SparkSQL程序开发光速入门、SparkSQL程序开发数据源、SparkSQL程序开DataFrame、SparkSQL程序开发DataSet、SparkSQL程序开发数据类型、SparkStreaming入门、SparkStreaming程序开发如何开始、SparkStreaming程序开发DStream的输入源、SparkStreaming程序开发Dstream的操作、SparkStreaming程序开发程序开发--性能优化、SparkStreaming程序开发容错容灾、SparkMllib 解析与实战、SparkGraphX 解析与实战第十七阶段:Hive课程提体系体系结构机制场景、HiveDDL操作、HiveDML操作、HiveDQL操作、Hive阶段作业与实战训练第十八阶段:企业级项目实战1、基于美团网的大型离线电商数据分析平台2、移动基站信号监测大数据3、大规模设备运维大数据分析挖掘平台4、基 于互联网海量数据的舆情大数据平台项目以上大数据部分共计学习656课时,合计82天!0基础大数据培训课程共计学习130天。
小兔菲宝宝
1、建议选择正规的机构去学,最好是选择面授学习,事半功倍
2、多对比几家机构,实地参观,不要被咨询师洗脑,要有自己去对吧
3、课程其实都差不多,最好选择面授,
4、学习之后就业服务
无敌小猪猪侠
零基础需要脱产全日制学习6个月左右,其中,一个半月的时间学习java,四个多月的时间学习大数据处理技术以及实操做项目。在做项目时,培训机构应提供真实的集群服务器学习环境,让学员能够实操训练,积累项目实战经验。由于大数据涵盖的知识还是比较多的,学起来还是有一定难度的,所以对于零基础,自学比较困难,一般都会选择参与线下培训来学习。线下大数据培训费用基本在2-3万左右,可能对于一些学生来讲比较贵了,但是大数据开发岗位薪资在15k左右,按照投入产出比来看,其实也就显得没那么贵了目前市面上的大数据培训机构有很多,在选择时,应选择专注做大数据培训的机构,而且要多方面考虑机构的情况,如课程安排、师资力量、教学硬件设施、实训项目、能否试听等,还可以到校实地考察,亲自感受一下机构的教学水平,让自己对机构有个全面的了解,从而更好的选择适合自己的机构。更多关于大数据培训的问题,可以到CDA数据培训认证机构了解一下,CDA行业标准由国际范围数据领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并每年修订更新,确保了标准的公立性、权威性、前沿性。通过CDA认证考试者可获得CDA中英文认证证书。
玉蝶之梦
一般来说一线城市面授班的培训价格大约2W左右,线上的培训班价格就不一定了,机构和地区的不同价格也会有所差异,但是面授班的价格基本也就这么多,差的太多就需要好好地了解一下,希望你找到好的大数据培训机构。
小狮子女王
大数据学习有一定的技术和经验门槛。很多培训学校打着大数据的旗号,其实还是讲基础的Java开发和Linux系统,真正涉及到主流大数据平台Hadoop和Spark生态圈组件的内容很少。大数据技术纷繁庞杂,行业真正大数据,82%主讲都是hadoop、spark生态体系、storm实时开发等,初学者请务必认清你要学的是不是真正大数据!目前大数据培训机构提供的课程大约有两种:一是大数据开发,二是数据分析与挖掘。
虎呆呆漫步
大数据学习找大数据培训机构是可以的,节省时间成本。能接触到最新技术。但选一家靠谱的大数据培训机构是很重要的,毕竟“好的选择是成功的一半”。具体怎么样选,建议如下。首先要了解大数据就业方向大数据工程师的三个就业方向: Hadoop大数据开发,对应部门包括大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等数据挖掘对应工作场所,包括数据科学家、数据挖掘工程师等,以及和运维相关的大数据运维工程师等,就业的情况还是和个人的技术实力分不开的。然后从他们的师资力量、大数据培训课程内容、口碑以及学员就业情况这四个大的方面去进行分析,然后选择几家比较好的再进行一下对比。最后选择一个比较适合自己的进行实地校区进行考察。师傅领进门修行靠个人,只有真正掌握专业的技术知识,拥有强大的技术核心竞争力,才能成为我们战胜竞争对手的法宝。 技术不够专业,不可替代,在职业素养上也有一定的优势。
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