大足大数据工程师培训学校

大数据好学吗？该不该转行大数据？这是很多同学心中的疑惑，就来给大家解答一下这些问题。第一个问题：大数据好不好学？总结了一下几种情况，供参考。1.对于有开发经验的同学来说，学大数据还是比较容易的，比如你现在是做JAVA开发的，那么你转行大数据做JAVA大数据开发，只需要把大数据框以及相关大数据技术学到，再辅以一定的项目练习，基本就可以干活了；如果你现在是做的Python开发，同样你也只需要学好大数据框架以及相关技术，再辅以相关项目就可以从事Python大数据开发了。2.如果你是零基础，学习能力一般，在理解概念会稍微慢一点，比如学到JAVA面向对象的时候，这部分同学就比较懵了，但是只要肯付出，愿意多问，愿意去琢磨，也能得到理想的结果。3.零基础学习能力很强，比如毕业于211、985高校，相对来说，学起来就比较轻松。在我们的大数据培训班，50%以上都是这样的学生，不得不说，学习能力强，学啥都快，不光是编程。第一种有开发经验，他们会去主动学习；第三种学习能力强，他们相信自己能学会。但第二种他们缺乏自信，也是比较犹豫的一部分人。三种人中，也以第二种学生居多。如果想转行，三点建议，可供参考。1.不要犹豫，先学。先找学习资料，从零开始学，只有你真的开始去学了，才能知道好不好学。2.统招本科学历，学大数据，找大数据开发工作。目前一线城市的企业，对大数据开发工程师的学历要求都是本科。3.大专学历，学JAVA，找JAVA开发工作。学历不够，先把JAVA学好，找一份JAVA开发工作，如果对大数据感兴趣，可做2年JAVA开发后，再转大数据，用开发经验来弥补学历的短板。希望对你有帮助~

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国内有很多大数据培训机构，以下是其中一些比较知名的机构：

1.中国大数据产业发展联盟：是由国内大数据领域的知名企业和机构共同发起成立的，旨在推动大数据产业的发展和人才培养。该机构提供了多种形式的大数据培训课程，包括线上课程、线下课程、企业内训等。

2.大数据学院：是国内领先的大数据培训机构之一，提供了包括大数据工程师、大数据分析师、数据挖掘工程师等多个方向的培训课程。该机构的课程内容涵盖了大数据技术的各个方面，包括Hadoop、Spark、Storm等大数据技术的应用。

3.云栖大学：是阿里巴巴集团旗下的在线教育平台，提供了多种大数据培训课程，包括大数据分析、数据挖掘、机器学习等方向的课程。该机构的课程内容涵盖了大数据技术的各个方面，同时还提供了实战项目和实验室环境，帮助学员更好地掌握大数据技术。

4.中国电子科技大学大数据学院：是中国电子科技大学下属的大数据学院，提供了包括大数据工程师、大数据分析师、数据挖掘工程师等多个方向的培训课程。该机构的课程内容涵盖了大数据技术的各个方面，同时还提供了实战项目和实验室环境帮助学员更好地掌握大数据技术。

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。

大数据目前属于技术性比较高的行业，在一线大城市学习能够接触到前沿技术，后期找工作也非常有利。随着互联网的发展，很多企业随着业务发展要求服务器程序更稳定更可靠，因此对于大数据人才的要求越来越高。

学大数据最好具备一定的编程基础，根据自己的情况选择培训班，因为不同的培训机构有不同的授课方式，像大数据这类的IT技术学习，通过培训班学习其实是最有利学员去掌握专业知识的，通过老师系统的教学，让学员更加直接的学习大数据技术。

大数据培训班讲师在大数据领域积累了丰富的教学经验，理论素养扎实，采用完善的教学体系和富有创意的教学模式，培养学生的技术开发底蕴、专业技能和实战能力，使学生获得丰富的专业知识和开阔的时代发展视野。

老师是一个人学习效果的重要因素，好的老师有好的教育方法和教育目标，帮助学生更简洁的了解一件复杂的学科，这对于老师的素质的考察时非常严格，除此之外就是大数据的课程内容设置。

大数据培训机构所提供的大数据学习路线，更是比较完整的提供了大数据开发知识体系，主要内容包含Linux和Hadoop生态体系、大数据计算框架体系、云计算体系、机器学习&深度学习。如果你根据所提供的大数据学习路线进行相关的系统学习，那么你可以对学习大数据需要掌握的知识有个清晰的了解，并快速入门大数据开发。

最为重点的是大数据培训可以保证课程体系和实战性的结合，培养实操能力，为企业输送了大量的优秀大数据技术人才也是有证可循的。学大数据建议选择传智教育，优质教学资源，系统地实战项目相关的课程，定期进行职业技能测试测试，为学员找工作提前做好准备；在毕业找工作前集中为每位学员有针对性地做简历指导、面试模拟训练；在学员从拿到offer到入职公司试用期期间，对于学员在人事和入职方面的问题给予指导。

重庆达内教育。大数据教学不错的学校是重庆达内教育，创办于2002年，专注IT职业教育15年，高薪聘请老师授课，采用“先学习，就业后付款”的模式，已帮助50万名学员成功就业。目前，已开设19大课程方向，在全国58个城市建立了165家培训中心，一地学习，全国就业。达内拥有专业师资团队，超豪华师资阵容。针对基础差大数据工程师产品每个阶段进行通俗易懂简易介绍，方便学员更好理解达内大数据的课程产品。达内大数据注重课程体系的开发，老师经常参与课程研究和技术开发的讨论，坚持每个月对课程体系进行调整升级，增加课程体系属于持平地位。

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。