成都如何入行大數據課程培訓

A. 想轉行大數據，成都有沒有專業點的大數據培訓機構

選擇大數據培訓機構，主要這幾個方面考察，比較：
第一、師資力量；現在培訓機專構滿天飛，有些機構隨便幾個屬人來包裝，找個小作坊幾台電腦一放，就成了所謂的學校了，跟你說是什麼什麼精英。一定要慎重考慮
第二、課程安排；PHP培訓起來，一方面是理論，一方面是實踐，一定要有項
目操作。課程體系也很重要，要根據企業需要。
第三、品牌效應；客戶美譽度，口碑也是判斷的要點之一。
第四、是否就業保障？現在很多機構都掛著100%就業，但是樓主要自己看清楚，
所謂的100%就業是什麼意思？月薪1000的也算保證就業么？在這方面，最好看這個機構是不是和企業有良好合作關系的。
以上幾點，可以當做選擇的參考。

B. 如何進入大數據領域，學習路線是什麼

根據數據科學家一生的三個發展階段，將這些計劃做了分類。大家可以自己判斷哪些計劃適合自己並按照計劃行動起來。如果你已經成功地完成了現有階段的任務，就可以轉向下一階段。
初級水平
什麼是初學者？——如果解析學和數據科學對你來說是全新的領域，你也不知該行業的發展模式，而你又想在這個行業大展拳腳一番，那麼初學者就是你。以下這些應該在你的計劃之內。
1. R語言也好，Python語言也好，學習一門新的編程語言
我曾見到有同學同時學習R語言和Python語言，最後落得兩手空空。這種做法是很致命的。你一定要沉下心來專攻一門。鑒於這兩種語言都是開放源代碼工具，所以在公司里都有廣泛運用。Python被公認為最簡單的編程語言，而R語言一直都是最受青睞的統計工具。學習哪一門的決定權在你，因為兩個同等出色。
推薦課程：推薦R語言和Python入門課程《Python入門：數據挖掘實戰》、《R語言入門》
2. 學習統計學和數學
統計學的內容全都是關於假設和數列，然而沒有統計學和數學的知識你很難深入到數據行業里，這是數據科學家的重中之重。
3.一次性完成一門網路開放課程（最難執行）
大規模網路開放課程可以免費獲取和學習，可這對你來說也是最難實現的諾言。很多學生通常一次性注冊選修很多課程，結果一門也沒有圓滿完成。所以，你一定要一次專注一門課，完成之後再選下一門。
推薦課程：推薦R語言和python進階課程：《R語言實戰》、《Python進階：數據挖掘演算法》
4.了解業界動態，善於探索和發現
你要了解業內動態。我們生活在一個變化的世界，一夜之間事物就可能發生重大變化，今日和流行的技術明日就很可能面臨淘汰。你一定要多與一些富有經驗的專業人士、業內專家交流，預見未來的自己。所以趕快參與到討論和聚會中來吧，關注一些微博微信，加入一些群組，多閱讀一些書籍。
中級水平
中級水平的數據科學家是什麼樣的？——如果你已經完成了前一階段的內容，有過機器學習基礎知識的實踐經驗，掌握了建立預測模型的知識，那你就達到了中級水平。完成這一階段需要強大的決心和持久的練習。你准備好迎接這個挑戰了嗎？
1.理解並構建你的機器學習技能
機器學習是數據科學和技術的未來。所有的大型企業都不惜重金僱用掌握這個技能的人才。毫無疑問，近日來這項技術的需求越來越大，現在正是你充分利用這一局面的大好時機。今年，你應該努力在機器學習上精益求精，深入掌握回歸、聚類和分類與回歸樹（CART）技能。
推薦課程：《機器學習與R語言實踐》，斯坦福大學公開課《機器學習》
2. 專注集成演算法和Boosting演算法
一旦你對機器學習充滿自信，那就繼續去學習其他模型。通過Boosting和集成演算法，你的模型准確率與其他演算法相比會突飛猛進。
3. 探索Spark、NoSQL和其他大數據工具
今年你的學習之旅始於大數據。考慮到大數據專業人員的需求激增，你一定要學習Spark，這個工具最近非常火爆。大數據的未來就在Spark，它廣泛用於處理和操縱數據。除此之外，你還可以拓展到NoSQL和Hadoop領域來。
推薦課程：從Spark邁出學習第一步。推薦觀看課程《大數據實戰工具Spark》
4.給社區成員做分享
還有什麼比分享知識更美妙呢！從今年開始，你可以把自己的知識分享給正在數據科學的路上不斷探索的人們。你可以加入活躍的數據科學論壇，給他們答疑解惑，你也可以在附近的行業圈裡發起聚會。
推薦任務：關注大數據公眾號和論壇等等。
高級水平
對於進入這個階段的人我就不需要來給出標准了，你們所了解的數據科學，很多人甚至連嘗試的勇氣都沒有。身處這一階段，你們的生活愜意而又自如。可有時還想去迎接挑戰，以下是一些計劃。
1. 建立深度學習模式
你們要為有志於成為數據科學家的人們樹立榜樣。你要下決心在今年建立深度學習的模式。全球的人都在用這一模式進行預測，它是機器學習的高級階段，其准確率明顯高於普通的機器學習模型。
推薦課程：完成深度學習輔導課程任務。
2.回饋
我相信知識的意義不是被束之高閣，而是與人分享。分享越多，收獲越大。據說，如果你了解一個新概念並解釋給你的兩個朋友，你對這個概念的記憶很可能會更久。所以今年，你必須制定計劃，運用自己的知識和經驗幫助數據分析學領域的人。這也會為更多的在這個領域的人指明方向。
推薦任務：在社區分享你的知識。
3. 探索強化學習
強化學習是機器學習中最有效而又鮮有發現的領域。今年，你可以下定決心研究下這個領域。雖然很有挑戰性，但是一定值得你去嘗試。無人汽車、無人偵察機就是強化學習的碩果。一旦開始學習這些，你就自然而言地進入到了人工智慧領域。

C. 四川哪裡可以學習大數據開發啊 ，想了解一下這方面的課程，

自己想往大數據方向發展，該學哪些技術，學習路線是什麼樣的，覺得大數據很火，就業很好，薪資很高。。。。。。。如果自己很迷茫，為了這些原因想往大數據方向發展，也可以，那麼我就想問一下，你的專業是什麼，對於計算機/軟體，你的興趣是什麼？是計算機專業，對操作系統、硬體、網路、伺服器感興趣？是軟體專業，對軟體開發、編程、寫代碼感興趣？還是數學、統計學專業，對數據和數字特別感興趣。。

其實這就是想告訴你的大數據的三個發展方向，平台搭建/優化/運維/監控、大數據開發/設計/架構、數據分析/挖掘。

• 1、明確大數據項目的目標

  大數據項目並不只是收集資料和信息，最重要的是從這些海量的數據信息中獲取對企業有價值的東西。所以在做大數據項目以前，首先要有一個明確的目標，再由此來分析大數據項目中需要收集哪些信息，哪些信息更重要。

• 2、基於數據做決定

  這點貌似有點多餘，但是有些商家往往做出的決定是依據直覺而不是數據。所以收集到的數據一定要善加利用，不然大數據項目就失去了存在的意義。

• 3、選擇合適的人來使用大數據項目

  解釋和分析大數據需要很多技巧和專業知識，因此使用大數據項目的人一定要精挑細選（最好是有一些相關經驗），以免不正確的決策給企業帶來巨大的損失。

• 4、擁有合適的設備

  全球范圍內產生的海量數據是很難由人為控制的，為了使這些海量數據真正發揮它們的作用，並且更好的被人腦理解，企業需要使用最新的自動化技術來處理這些信息。合適的設備不僅可以保證計算機安全，保護這些寶貴的數據，還能有效防止可能存在的安全威脅。

• 5、合理使用社交媒體數據

  企業的用戶很有可能正在使用社交媒體，從社交媒體可能獲取更多的數據，比如客戶是怎麼想的，他可能在某些方面做出某些舉動。通過社交媒體數據，企業可以更深入地了解客戶，以為客戶提供更合適的產品和服務。

D. 小白想轉行做大數據，怎麼入行

大數據的發展前景很不錯，目前應用領域很廣泛，由於大數據人才的匱乏，很多企業非常苦惱人才的問題，這幾年，大數據從業者的福利待遇幾乎在很多行業中算是最高的。

大數據相關有各方面的工作，有需要用到高深的技術的，也有簡單的工作，主要你願意並且有決心從事大數據相關工作，不管你先前讀什麼專業，一定能找到最適合你的切入點，進入大數據行業工作。

大數據業務流程有4個基本環節，分別是：業務理解、數據准備、數據挖掘、分析應用。

在這個流程里有三個職能領域：

大數據系統研發，承擔整個運營系統的構建與維護、數據准備、平台與工具開發；

大數據挖掘，負責關鍵模型應用與研究工作；

大數據分析應用，既是外部需求的接入者，也是解決方案的輸出者，很多時候也會承擔全盤統籌的角色。

E. 成都大數據培訓

大數據這樣的專業一般來說還是北上廣深一線城市相對來說比較好，選擇大數據培訓機構的時候可以從口碑、師資、就業、課程、費用等等幾個方面了解一下，多對比幾家機構，實地考察、試聽幾天，希望你找到好的大數據培訓機構。

F. 大數據培訓課程好學嗎

世界上沒有難學的知識有沒有難以教授的學生。這實際上是一個心態的問題，所謂世上無難事，只怕有心人。大數據方向很多：1、大數據開發；2、大數據分析；3、大數據可視化

目前大數據培訓機構提供的課程大約有兩種：一是大數據開發，二是數據分析與挖掘。以我的經驗來看，大數據開發相對會比較難一點，在我這里的學生認為。大數據的知識點很多，技術體系復雜，需要很認真的學習。大數據培訓一般指大數據開發，不需要數學和統計學基礎的，大數據分析需要數學和統計學基礎。

G. 成都大數據分析培訓班哪家比較好

成都大數據分析培訓班較好的有：

1、學大教育

2、弘成教育

3、新東方

4、達內教育

5、等等其他培訓班

4、實訓項目

上面我們講了課程的重要性，課程設置是否合理影響知識結構和學習成果，而項目經驗將直接影響我們就業情況。

實訓項目一般包括JAVA項目，大數據項目，企業大數據平台等，不同的學習階段配合不同的項目，加深學員對所學知識的理解和應用。

5、招生門檻

企業在招聘大數據開發人員時是有一定門檻，最低學歷要求是統招大專（個別小眾企業有可能會放寬要求）。所以，一家靠譜的培訓機構在招生要求上肯定會設置一條：大專及以上學歷。

6、班型選擇

越來越多的人想進入大數據，但又不想付出太多。為了迎合大家的需求，一些培訓機構推出什麼「周末班」、「快速班」、「線上班」等等班型。

大數據技術龐多復雜，短期內想掌握幾乎不可能，一般0基礎的學習周期是5個月左右，且是全日制的學習。

7、現場試聽

真正有技術的大數據培訓機構根本不怕學生來實地考察、現場試聽，網上信息了解得再多，不如實地走訪一番，成都的小夥伴們可以前往成都大數據實地考察。

H. 如何開始學習大數據

首先我們要了解Java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。

Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據基礎。

Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。

Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。

Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。

Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。

Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。

Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。

Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。

Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

I. 成都大數據培訓機構哪好

不管是抄哪個地區好的大數據襲培訓機構口碑都是比較不錯的，除了口碑之外，師資力量、課程體系、就業薪資、費用性價比等等方面都還是可以的，選擇培訓機構的時候可以打聽一下周圍知道這家機構的人，實地考察一下，去試聽幾天感受一下上課的氛圍，希望你早日學有所成。