长沙大数据开发工程师培训

一般来说大数据培训就是5个月左右的时间，

大数据学习内容

第1阶段Java

第2阶段JavaEE核心

第3阶段Hadoop生态体系

第4阶段大数据spark生态体系

大数据学习内容

大数据培训主要是指大数据开发工程师培训，主要学习编程技术及一些算法。一般零基础学习大数据需要5个月左右的时间。对于理工科的学生来说相对容易学习一些。文科的学生需要在学习中找到编程逻辑，提高自己的逻辑能力也是可以学习大数据的。

一度教育告诉你，如何学电脑。

请让一度教育告诉你，如何学电脑。

纵观目前社会大势，IT产业已成为我国经济发展的支柱，实用的IT人才目前十分紧俏，因此许多高考落榜的毕业生，找不到工作的大学毕业生，都争先恐后的学电脑，也正因为如此，电脑培训机构受到了无数学子的强硬“攻击”。

被称为湖南高端IT培训领跑品牌的一度教育也不例外，一度教育一个品牌，就已被中南大学、湖南大学、湖南软件学院等50所高校学子青睐。

一度教育——湖南首家JAVA软件工程师岗前实训基地；是高端软件开发培训：专业JAVA程序员和J2EE软件工程师培训；一度教育的实训体系：

1.以就业为导向，课程设计紧跟IT行业发展步伐。

信息化带动工业化，IT行业需求量巨大。

2.课程突出人性化、尊重客观教学规律。

前三门课设计中在课程中补充英语。充分把握教学规律，熟悉学员学习规律。

3.课程突出技术在商业中的应用。

Java程序员中加入SEO，强调技术在商业中的应用数据挖掘。

4.所有课程围绕Java方向展开

Java程序员侧重于编程基础，代码实训，J2EE软件工程师偏向于思想，项目实训。一度所有的教学项目均来自项目经理所经历的真实案例，以及全国各知名软件企业的实际操作项目。教学紧随目前软件行业技术发展动向，时刻保持教学内容和教学工具的“新”和“实用性”，与目前软件企业项目实际操作所要求的操作性－学员接触到的将是极具价值的软件开发技术课程和实际可操作的经典项目演练。

一度学子走出校门活跃在软件领域的各条战线上，他们凭借着扎实的理论知识，过硬娴熟的专业技能，丰富的企业项目经验，以及良好的敬业精神，正逐渐成为企事业单位骨干，实现教育改变人生的高薪梦想。

大数据培训需要脱产全日制学习5个月左右的时间，对于有一定难度的大数据课程，这是最短的学习时间，大数据培训主要是指大数据开发工程师培训。

对于0基础学员来说，如果按照加米谷的安排来学习，从第一阶段：静态网页基础到第二十阶段：大数据项目实战，大约要150天左右。

大数据培训班的费用各地的市场价是两万块钱

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！

大数据学习分以下3种情况一、自学。学习能力强有一定开发基础的可以尝试自学，虽然有点难，但是还是有一些学习能力强的学生可以通过自学成材的，自学一般都是根据自身碎片化时间进行学习，时间会拉的比较长。自学的优点：是可以省下一笔学费，而且不占用自己的工作时间。自学的缺点：遇到问题难以解决，无老师辅导。无真实企业项目可以实训二、企业内部学习。企业内部培养可造之材，由技术人员带，学习时间视企业情况而定。优点：上手快，有人带，无需支付费用缺点：机会少，大多数学生没有这样的机会三、线下培训学习。线下培训学习时间5-6个月。可能有学生问为什么没有线上培训学习呢？对于学习大数据技术目前线上培训无法保证学生的学习质量，如果你能够在线上学会大数据技术的话，那么你就不需要培训了，通过自学就可以了！因为你属于学习能力强的那一小部分人

大概需要6个月时间。分别为：Java基础、JavaEE核心、Hadoop生态体系、Spark生态体系、项目实战+机器学习第一阶段Java基础，主要知识点有：Java基础语法、面向对象编程、常用类和工具类、集合框架体系、异常处理机制、文件和IO流、移动开户管理系统、多线程、枚举和垃圾回收、反射、JDK新特性、通讯录系统。第二阶段JavaEE核心，主要知识点有：前端技术、数据库、JDBC技术、服务器端技术、Maven、Spring、SpringBoot、Git。第三阶段Hadoop生态体系，主要知识点有：Linux、Hadoop、ZooKeeper、Hive HBase、Phoenix、Impala、Kylin、Flume、Sqoop&DataX、Kafka、Oozie&Azkaban Hue、智慧农业数仓分析平台。第四阶段Spark生态体系，主要知识点有：Scala、Spark、交通领域汽车流量监控项目、Flink。第五阶段项目实战+机器学习，主要知识点有：高铁智能检测系统、电信充值、中国天气网、机器学习。

大数据是眼下非常时髦的热词，同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。随着大数据在国内的发展，大数据相关人才却出现了供不应求的状况，大数据分析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。数据分析师就业前景如何？从20世纪90年代起，欧美国家开始大量培养数据分析师，直到现在，对数据分析师的需求仍然长盛不衰，而且还有扩展之势。根据美国劳工部预测，到2018年，数据分析师的需求量将增长20%。就算你不是数据分析师，但数据分析技能也是未来必不可少的工作技能之一。在数据分析行业发展成熟的国家，90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究确定的。大数据分析师是做什么的?“大数据分析师就是一群玩数据的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。”而大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的、规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要。大数据分析师薪资待遇：有媒体报道，在美国，大数据分析师平均每年薪酬高达万美元，而国内顶尖互联网公司，大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。国内某大型招聘平台给出的数据分析师平均薪酬为：9724（取自1139份样本），且北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙为大数据分析师需求量前十的城市。大数据分析课程大纲第一部分 《数据分析师基础理论》大纲简介：行业分析，常用方法， 统计基础，Excel数据分析。预期效果：统计概率知识，数据库，SPSS数据分析应用。第二部分 数据库大纲简介：数据库基础知识知识，了解SQL/ORACLE操作。预期效果：熟悉一款数据库软件，能进行脚本、存储过程编写等。第三部分 《数据可视化》大纲简介：数据可视化基础 Tableau等数据可视化的利器预期效果：掌握对数据的可视化。第四部分 《SPSS/SAS数据处理技术》大纲简介：数据的录入、整理、清洗、处理、分析、输出、解读等。预期效果：掌握一门专业数据分析软件， 会使用软件进行数据处理及分析。第五部分 《数据建模分析》大纲简介： 数据建模，方差、回归、分类、主成份、因子、聚类、多元、时间序列等数据分析模型，数据可视化，结果输出及解读。预期效果：熟悉各模型应用环境，学会自行建模分析，独立完成数据分析工作，并能输出图表解读数据现实意义。第六部分 《 数据挖掘工具》大纲简介： R语言， Matlab语言等高级语言分析建模。预期效果： 熟练掌握 R语言的应用第七部分 《大数据Hadoop的应用 》大纲简介： Hadoop的构架，Hadoop与 R语言的结合第八部分 《案例分析及业务应用》大纲简介： 电信，金融，电商，零售等实际案例分析；BI、文本挖掘、大数据、智慧城市等前沿技术。预期效果： 通过真实案例举一反三， 熟悉整个数据分析流程；了解前沿技术，增强业务与技术对接能力。第九部分 编程语言预期效果 对其所学过的编程语言进行强化，初步达到企业工作要求。