五方桥大数据工程师培训班

大数据培训机构哪家比较好？判断大数据培训机构好与坏主要看以下几个方面1.看教学课程内容学习大数据技术，最主要是与时俱进，掌握的技术点能够满足时下企业的用人需求。而想要了解一家培训机构所提供的课程是否新颖，也可以去机构的官网上看看，了解自己想学习的学科的课程大纲。看看学习路线图是如何安排的，有没有从零到一的系统搭建，是不是有强化实训、实操的比重，有尽量多的项目实战。因为企业对大数据从业者的技术能力和动手实战能力要求较高。2.看师资力量因为大数据开发技术知识的专业性很强，如果盲目去学很容易走进误区。相反，有讲师带领，站在巨人的肩膀上，往往事半功倍。毕竟现在这个时代只要多跟别人交流才能获得更多更有价值的信息，初学者千万不能闭门造车。3.看口碑行业内口碑比较好，学生对培训机构比较认可，这种机构把精力放在了学生身上的机构，才是做教育的应有态度。4.看就业情况以学生就业为目标的培训机构现在才是最主要的。要知道就业也是教学成果的体现，没有好的教学保证是做不到好的就业的。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。

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。

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~

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。

随着2017年大数据应用的发展，大数据价值得以充分的体现，大数据在企业和社会层面成为重要的战略资源，数据成为新的战略制高点，是大家抢夺的新焦点。一个新行业的出现，必将在工作职位方面有新的需求，大数据的出现也将推出一批新的就业岗位，例如，数据产品经理、大数据算法工程师、大数据分析师、数据管理专家等等。具有丰富经验的数据分析人才将成为稀缺的资源，数据驱动型工作将呈现爆炸式的增长。去 大 讲台咨询下，推出在线运用科学混合式自适应学习系统组织线上教学，希望可以帮助到你。

这个要看你在哪个城市了，每个城市所存在的机构都不一样。最好选择覆盖地区广的，比较权威的培训机构。大数据的专业要求很高。目前敢培训大数据的学校都是具备一定专业性的，主要看看是否能提供真实的案例来供学生们分析来进行专业性的判断。多看看网络上的口碑。找到真正适合自己的培训机构。需要掌握的专业技术：坚实的Java技术作为基础支持，之后学习：Hadoop，大数据存储，大数据架构设计，大数据实时计算，大数据数据采集，大数据商业实战等。技术人员就业方向：大数据系统研发人才，大数据应用开发人才和大数据分析人才。

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。

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