A. 培訓大數據需要多長時間
大數據學習分以下3種情況
一、自學。學習能力強有一定開發基礎的可以嘗試自學，雖然有點難，但是還是有一些學習能力強的學生可以通過自學，自學一般都是根據自身碎片化時間進行學習，時間會比較長。自學的優點：是可以省下一筆學費，而且不佔用自己的工作時間。自學的缺點：遇到問題難以解決，無老師輔導。無真實企業項目可以實訓
二、企業內部學習。企業內部培養可造之材，由技術人員帶，學習時間視企業情況而定。優點：上手快，有人帶，無需支付費用缺點：機會少，大多數學生沒有這樣的機會
三、線下培訓學習。線下培訓學習時間5-6個月。可能有學生問為什麼沒有線上培訓學習呢？對於學習大數據技術目前線上培訓無法保證學生的學習質量，如果你能夠在線上學會大數據技術的話，那麼你就不需要培訓了，通過自學就可以了！因為你屬於學習能力強的那一小部分人
B. 大數據培訓在哪裡哪個好
大數據好學嗎？該不該轉行大數據？這是很多同學心中的疑惑，就來給大家解答一下這些問題。
第一個問題：大數據好不好學？
總結了一下幾種情況，供參考。
1.對於有開發經驗的同學來說，學大數據還是比較容易的，比如你現在是做JAVA開發的，那麼你轉行大數據做JAVA大數據開發，只需要把大數據框以及相關大數據技術學到，再輔以一定的項目練習，基本就可以幹活了；如果你現在是做的Python開發，同樣你也只需要學好大數據框架以及相關技術，再輔以相關項目就可以從事Python大數據開發了。
2.如果你是零基礎，學習能力一般，在理解概念會稍微慢一點，比如學到JAVA面向對象的時候，這部分同學就比較懵了，但是只要肯付出，願意多問，願意去琢磨，也能得到理想的結果。
3.零基礎學習能力很強，比如畢業於211、985高校，相對來說，學起來就比較輕松。在我們的大數據培訓班，50%以上都是這樣的學生，不得不說，學習能力強，學啥都快，不光是編程。
第一種有開發經驗，他們會去主動學習；第三種學習能力強，他們相信自己能學會。但第二種他們缺乏自信，也是比較猶豫的一部分人。
三種人中，也以第二種學生居多。如果想轉行，三點建議，可供參考。
1.不要猶豫，先學。先找學習資料，從零開始學，只有你真的開始去學了，才能知道好不好學。
2.統招本科學歷，學大數據，找大數據開發工作。目前一線城市的企業，對大數據開發工程師的學歷要求都是本科。
3.大專學歷，學JAVA，找JAVA開發工作。學歷不夠，先把JAVA學好，找一份JAVA開發工作，如果對大數據感興趣，可做2年JAVA開發後，再轉大數據，用開發經驗來彌補學歷的短板。
希望對你有幫助~
C. 大數據分析技術培訓培訓費多少
應該是不到2w，我是在魔據學的，說實話其實這方面本身就是有點難度的，需要慢慢學一段時間理解了就好了，這是我得到的學習經驗，希望對你有幫助。
D. 大數據技術培訓教程有什麼
現在大數據技術讓大數據成為了移動互聯網的焦點，也引得很多領域外的人才紛紛轉投大數據開放領域，魔據教育有完整體系的大數據技術教程。
E. 大數據課程技術培訓要學什麼
其實並沒有所謂的大數據培訓排名，其實只是相比好一點，，但是還是自身要足夠努力才行從經驗，課程等方面來考慮，感覺魔據還可以，可以實際考察。
F. 大數據培訓學大數據以後可以做什麼
在國內，與大數據相關的崗位主要分為以下幾類：
數據分析師：運用工內具，提取、分析、容呈現數據，實現數據的商業意義，需要業務理解和工具應用能力
數據挖掘師/演算法工程師：數據建模、機器學習和演算法實現，需要業務理解、熟悉演算法和精通計算機編程
大數據工程師：運用編程語言實現數據平台和數據管道開發，需要計算機編程能力
數據架構師：高級演算法設計與優化;數據相關系統設計與優化，有垂直行業經驗最佳，需要平台級開發和架構設計能力
G. 大數據技術培訓都學什麼
基礎階段：Linux、Docker、KVM、MySQL基礎、Oracle基礎、MongoDB、redis。hadoop maprece hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、歷史，HDFS工作原理，YARN介紹及組件介紹。
大數據存儲階段：hbase、hive、sqoop。
大數據架構設計階段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大數據實時計算階段：Mahout、Spark、storm。
大數據數據採集階段：Python、Scala。
大數據商業實戰階段：實操企業大數據處理業務場景，分析需求、解決方案實施，綜合技術實戰應用。
大數據(big data,mega data)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。 在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣的捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值密度)、Veracity（真實性）。
大數據的5個「V」，或者說特點有五層面：
第一，數據體量巨大
從TB級別，躍升到PB級別。
第二，數據類型繁多
前文提到的網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息等等。
第三，價值密度低
以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。
第四，處理速度快
1秒定律。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。業界將其歸納為4個「V」——Volume，Variety，Value，Velocity。
物聯網、雲計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的感測器，無一不是數據來源或者承載的方式。
H. 大數據基礎技術培訓需要多少錢
應該是不到2w，魔據條件不錯，很注重基礎教育，真正做到為學生負責到底，看合不合適。
I. 國內有專業的大數據培訓機構嗎
大數據培訓機構哪家好，建議您多方面考慮，親自實地考察。
1、選擇大數據培訓機構之專前認清自己。屬
在學習大數據技術之前一定要認清自己，這個不是玩笑，而是非常重要的一個條件，甚至可以說，如果你連自己都搞不清楚的話，那麼在選擇培訓機構和以後的學習中都會遇到大的麻煩，也可能導致自己的失敗。
2、選擇機構時對機構的教學模式了解清楚
因為不同的機構有不同的授課方式、有不同的老師，有不一樣的授課計劃和服務體系，這些問題結合到一塊導致了每個大數據培訓機構的口碑和教學結果大不相同，最後造成學員培訓出來工作結果也不同。
3、最後，你一定要考慮的是學費問題。
每個人的經濟情況不同，而且大數據培訓需要的費用都不少，所以，在考慮報名學習班的時候，可以根據自己的情況選擇性價比高的大數據培訓班報名學習。
不管去哪家大數據培訓機構，都跟自己的努力是分不開的，因此需要您能堅持，虛心請教，掌握真正的技術。
J. 大數據工程師技術培訓那個好
要說好的數魔據可以，基礎教育不錯，有經驗真正做到為學生負責到底，其它的，說實在的真的不敢保證。