数据可视化工程师培训班

前景很好，数据分析行业中国才刚刚发展，企业才刚刚接受这个岗位，这个行业非常有潜力，偏商科，技术辅助。真正的大牛不是数据分析工具技术，而是用数据帮助企业在产品、价格、促销、顾客、流量、财务、广告、流程、工艺等方面进行价值提升的人。像我本人就是自学的数据分析师然后毕业后去了决明工作，现在基本实现了财务自由，但想成为大数据分析师的话，需要日积月累坚持沉淀下去，相信你总有一天也能达到这个层次。不过目前培训机构愚弄混杂，在工具教学上有些机构还算马马虎虎，大部分培训机构的老师根本没做过商业分析项目，很多思维方式可能会误导你。九道门比较正规，它是决明旗下的，专做数据分析服务的，也经常给企业培训（像千峰、达内之类的用的都是它的课程）。

大数据培训班的费用各地的市场价是两万块钱

在选择大数据培训机构时，应该注意以下几点：

一．就业情况

每一位学员最关心的就是就业问题，所以这就要求你，在选择大数据培训机构时，要多了解培训机构的就业渠道和就业保障体系。学的好固然重要，但是培训机构如果拥有一个广阔的就业渠道，可以帮助你找到一个更好的工作。

二．师资力量

所谓名师出高徒，只有一个大数据从事经验、教学经验同样丰富的老师才能真正的将你的大数据教好，两者缺一不可。大数据从事经验代表着这位老师对于大数据的研究程度，如果一位老师自己的大数据都掌握的不够精湛，你想一下，能教好学生吗？其次教学经验同样不可缺少，就算一位老师对大数据的研究再深，他不能用一个通俗易懂的方式呈现给学生，学生在底下听得似懂非懂，学生掌握的自然就不好，所以教学经验同样是衡量一个培训机构师资力量是否雄厚的重要标准。

三．大数据课程体系

大数据课程体系是衡量一家大数据培训是否专业的重要评价标准。大数据培训课程是否科学和专业，直接决定着课程是否能够满足企业的用人要求、学员能否容易吸收等问题；同时好的课程能够让学员在最短的时间里学到最多的和最有用的大数据知识。

四．真实大型的项目

如果课程和师资都是战前的准备和铺垫，那么项目就是真正的战场实战，准确的说大数据培训机构的项目锻炼相当于让你提前上战场，避免以后真正找工作上战场时纸上谈兵的尴尬。所以项目实战的锻炼直接影响着你能不能找到一家更好的工作。具有丰富项目经验的大数据人才更加受到企业的欢迎。

一家培训机构靠不靠谱应该从多个方面判断：

相信大家学习大数据目的就是为了就业，那么就业率就成为最直观的参考标准。但是，一些别有用心的机构会夸大或伪造就业信息，这使得很多求学者无法判断其信息的真实性。这就造成一种信任危机。哪怕靠谱的机构公布的信息是真实的，恐怕都很难让求学者完全信服。

如何判断一家机构公布的就业率是否真实呢？我们可以通过实体考察，查看和参观其就业部学员就业信息的内部跟进文档或跟进信息来确认，此信息绝对真实。

培训机构与传统院校教育的最大区别还是在于面向就业。院校教育的学习主要是面向应试及学历获取，就业并不是其主要的教学目的，更多的工作能力需要在工作中不断提高。而培训教育的唯一目标就是就业。

所以培训机构和院校教育的讲师背景要求会有很大的不同。靠谱的培训机构讲师全部来自于大型互联网企业的大数据开发人员，有着非常强的实战能力。甚至有些讲师在职期间担任项目经理、技术总监的职位。一切从实战出发、一切以就业为本是培训机构的宗旨。

所以、大数据讲师的背景相当的重要！

只要谈到学习，就离不开课程。也就是我们所要学习的知识和技术。课程是否合理直接决定了学生的知识结构和学习成果。

行业中一些毫无大数据背景的行外人凭着一股“热血”拿到投资就进入大数据培训领域，开设“大数据培训课程”。我曾经有2个学生就是在一家培训机构学到一半插班到我们班里，原因是此家机构在讲完java基础后，所讲的“大数据技术”只是数据库课程，和大数据毫无关系。

目前，这样的机构可能不多了，毕竟大数据培训这个行业已经进入白热化的竞争阶段。目前从课程大纲上来看，可能每家机构所讲课程都类似并无太多区别。这个时候就需要我们和培训机构索要或其官网上有详细的课程内容作为参考，来辨别对比起课程的含金量。

上面我们讲了课程的重要性，课程设置是否合理影响知识结构和学习成果，而项目经验将直接影响我们就业情况。目前，我们的大数据产业处于高速增长期，越来越多的中小型企业开始设置大数据。也就是说大数据人才需求量最大的不是那些成熟的互联网或大数据企业，而是这些中小型企业，他们的人才需求综合远远大于成熟型企业。而且，这些中小企业没有内培大数据人才的时间和精力，他们需要有丰富项目经验的人才进入企业，直接参与开发工作。

所以、丰富的项目经验是你入职企业的必备武器。一些不专业的培训机构不要说为学生提供真实的大数据项目进行实训了，就连最基本的集群服务器都无法提供。只是在电脑上多装几个虚拟机来模拟集群环境，可以想象一下这样的集群环境如何进行真实项目实训，只能根据所授知识自己设计一些不切实际的“大数据项目”。非真实的项目、非真实的数据源、非真实的集群环境如何进入企业工作？

所以、大数据培训机构能够为学员提供真实集群服务器、提供一线互联网企业真实大数据项目才算靠谱。

实训项目一般包括JAVA项目，大数据项目，企业大数据平台等，不同的学习阶段配合不同的项目，加深学员对所学知识的理解和应用。

如果你已经在考察大数据学习的事情，相信你也看到过很多大数据培训机构的招生要求，有一些机构只要给钱就可以参加培训。对学员没有任何要求。此类培训机构，大家无需考虑直接pass掉即可。因为企业在招聘大数据开发人员时是有一定门槛，最低学历要求是统招大专（个别小众企业有可能会放宽要求）。所以，一家靠谱的培训机构在招生要求上肯定会设置一条：大专及以上学历。

越来越多的人想进入大数据，但又不想付出太多。为了迎合大家的需求，一些培训机构推出什么“周末班”、“快速班”、“线上班”等等班型。相信很多学员被这种既不耽误工作又价格优惠的学习班所吸引了，面对如此诱惑越来越多的人忘却了自己的初衷。

对于此类学生我只有一句话对你们说：如果这样的班型都可以学会大数据技术的话，那么我国200万+的大数据人才缺口从何而来？

通过以上六个条件，相信你已经在众多大数据培训机构中筛选出自己心仪的机构了吧，那么下一步就是进入班级进行试听了。通过试听去确认自己是否适合学习大数据，是否能够学好大数据。

通过以上七个条件的考核，相信你已经选择了适合自己的靠谱的大数据培训机构，接下来就是坚持不懈的学习了，相信五个月后你会成为填补中国大数据人才缺口的一员。祝你学业有成！

大数据培训费用大概需要2万吧，具体需要看你的选择的学习模式，像线上线下课等，如果你是零基础学这种代码技术还是线下班比较合适，因为我也是零基础开始学的，之前也在网上买过视频看，没有基础确实会很困难，学了一段时间觉着没有效果，然后去的光环大数据，跟着全日制线下班学习的，这样有什么问题可以及时找老师解答，得到很快的提升~

一般都在五至六个月之间，现在我们来说下大数据培训机构好与坏主要看以下几个方面1.看教学课程内容2.看师资力量3.看口碑4.看就业情况5.上门免费试听试听是为了更好的去感受培训机构的课程内容、讲课风格、班级氛围等，同时也能通过和班上在读同学进行交流，更进一步去了解这家培训机构各个方面是否符合自己的需要。

首先可视化这个领域就有很多东西可以做，保证永远有饭吃，可以铺条前端的路走。前端是整个IT行业变化最大，变幻最快，当然总要学新东西，但是工资从来没低过。其次，大数据一般都是企业以及互联网公司的用户交易数据。你摸清这些数据的原委，你对企业的架构运作，以及用户的需求分析都了如指掌，很多CEO都是从数据分析岗位走出去的。很多都走入的管理层。因为你对企业很熟悉啊，你对这数据摸得清楚，你对这世界上最赚钱的企业了解他整个运作的模式，这意味着什么？这意味着你的工资也不会少。最后，大数据分析接触的都是高层，直接参与大公司决策，见识和广度远超技术本身。何况这技术含量无比的高呢。想要了解更多有关数据挖掘的信息，可以了解一下CDA数据分析师的课程。CDA 认证已得到越来越多企业的认可与引进，成为企业的人才评价标准，包括中国电信、联 通、中国人民银行、中国银行、中国烟草、国家电网、招商银行、奔驰、联想、苏宁等。点击预约免费试听课。

大数据分析培训班好的有：数据分析网站、达内教育、千锋深圳大数据培训、兄弟连IT教育好。

1、CDA数据分析师

CDA(Certified Data Analyst)，亦称"CDA数据分析师 "，指在互联网、零售、金融、电信、医学、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才。CDA秉承着总结凝练最先进的商业数据分析实践为使命。

2、大数匠教育大数匠教育专注于高端大数据实战型人才的孵化与培养,是国内领先的大数据领域实训业务的实践者。通过线下、线上以及混合式教学大程度的为学员提供学习的便利性。为IT教育培训行业以及企业提供大数据人才的定制化训练和推荐服务。

3、达内教育

达内创办于2002年，专注IT职业教育17年，高薪聘请名师授课，采用“先学习，就业后付款”的模式，已帮助80万名学员成功就业。目前已开设24大课程方向，在全国70多个城市建立了300多家培训中心。

4、千锋深圳大数据培训

千锋深圳大数据培训课程包含基础知识 研究深入了解 多项项目实战的全方位课程教学，集数据库开发、数据收集、数据分析、可视化预测、精准评估（淘宝、京东等电商推送）于一体。学员项目实操使用真实的具有商业价值的数据。

5、兄弟连IT教育

兄弟连IT教育隶属于易第优（北京）教育咨询股份有限公司，成立于2006年（以下简称兄弟连）。专注于IT技术培训，是国内专业的PHP/LAMP技术专业培训学校。兄弟连现已开设PHP、UI/UE、HTML5、Java/大数据、Java/Android、Linux/云计算、全栈工程师等众多学科。