成都如何入行大数据课程培训

A. 想转行大数据，成都有没有专业点的大数据培训机构

选择大数据培训机构，主要这几个方面考察，比较：
第一、师资力量；现在培训机专构满天飞，有些机构随便几个属人来包装，找个小作坊几台电脑一放，就成了所谓的学校了，跟你说是什么什么精英。一定要慎重考虑
第二、课程安排；PHP培训起来，一方面是理论，一方面是实践，一定要有项
目操作。课程体系也很重要，要根据企业需要。
第三、品牌效应；客户美誉度，口碑也是判断的要点之一。
第四、是否就业保障？现在很多机构都挂着100%就业，但是楼主要自己看清楚，
所谓的100%就业是什么意思？月薪1000的也算保证就业么？在这方面，最好看这个机构是不是和企业有良好合作关系的。
以上几点，可以当做选择的参考。

B. 如何进入大数据领域，学习路线是什么

根据数据科学家一生的三个发展阶段，将这些计划做了分类。大家可以自己判断哪些计划适合自己并按照计划行动起来。如果你已经成功地完成了现有阶段的任务，就可以转向下一阶段。
初级水平
什么是初学者？——如果解析学和数据科学对你来说是全新的领域，你也不知该行业的发展模式，而你又想在这个行业大展拳脚一番，那么初学者就是你。以下这些应该在你的计划之内。
1. R语言也好，Python语言也好，学习一门新的编程语言
我曾见到有同学同时学习R语言和Python语言，最后落得两手空空。这种做法是很致命的。你一定要沉下心来专攻一门。鉴于这两种语言都是开放源代码工具，所以在公司里都有广泛运用。Python被公认为最简单的编程语言，而R语言一直都是最受青睐的统计工具。学习哪一门的决定权在你，因为两个同等出色。
推荐课程：推荐R语言和Python入门课程《Python入门：数据挖掘实战》、《R语言入门》
2. 学习统计学和数学
统计学的内容全都是关于假设和数列，然而没有统计学和数学的知识你很难深入到数据行业里，这是数据科学家的重中之重。
3.一次性完成一门网络开放课程（最难执行）
大规模网络开放课程可以免费获取和学习，可这对你来说也是最难实现的诺言。很多学生通常一次性注册选修很多课程，结果一门也没有圆满完成。所以，你一定要一次专注一门课，完成之后再选下一门。
推荐课程：推荐R语言和python进阶课程：《R语言实战》、《Python进阶：数据挖掘算法》
4.了解业界动态，善于探索和发现
你要了解业内动态。我们生活在一个变化的世界，一夜之间事物就可能发生重大变化，今日和流行的技术明日就很可能面临淘汰。你一定要多与一些富有经验的专业人士、业内专家交流，预见未来的自己。所以赶快参与到讨论和聚会中来吧，关注一些微博微信，加入一些群组，多阅读一些书籍。
中级水平
中级水平的数据科学家是什么样的？——如果你已经完成了前一阶段的内容，有过机器学习基础知识的实践经验，掌握了建立预测模型的知识，那你就达到了中级水平。完成这一阶段需要强大的决心和持久的练习。你准备好迎接这个挑战了吗？
1.理解并构建你的机器学习技能
机器学习是数据科学和技术的未来。所有的大型企业都不惜重金雇用掌握这个技能的人才。毫无疑问，近日来这项技术的需求越来越大，现在正是你充分利用这一局面的大好时机。今年，你应该努力在机器学习上精益求精，深入掌握回归、聚类和分类与回归树（CART）技能。
推荐课程：《机器学习与R语言实践》，斯坦福大学公开课《机器学习》
2. 专注集成算法和Boosting算法
一旦你对机器学习充满自信，那就继续去学习其他模型。通过Boosting和集成算法，你的模型准确率与其他算法相比会突飞猛进。
3. 探索Spark、NoSQL和其他大数据工具
今年你的学习之旅始于大数据。考虑到大数据专业人员的需求激增，你一定要学习Spark，这个工具最近非常火爆。大数据的未来就在Spark，它广泛用于处理和操纵数据。除此之外，你还可以拓展到NoSQL和Hadoop领域来。
推荐课程：从Spark迈出学习第一步。推荐观看课程《大数据实战工具Spark》
4.给社区成员做分享
还有什么比分享知识更美妙呢！从今年开始，你可以把自己的知识分享给正在数据科学的路上不断探索的人们。你可以加入活跃的数据科学论坛，给他们答疑解惑，你也可以在附近的行业圈里发起聚会。
推荐任务：关注大数据公众号和论坛等等。
高级水平
对于进入这个阶段的人我就不需要来给出标准了，你们所了解的数据科学，很多人甚至连尝试的勇气都没有。身处这一阶段，你们的生活惬意而又自如。可有时还想去迎接挑战，以下是一些计划。
1. 建立深度学习模式
你们要为有志于成为数据科学家的人们树立榜样。你要下决心在今年建立深度学习的模式。全球的人都在用这一模式进行预测，它是机器学习的高级阶段，其准确率明显高于普通的机器学习模型。
推荐课程：完成深度学习辅导课程任务。
2.回馈
我相信知识的意义不是被束之高阁，而是与人分享。分享越多，收获越大。据说，如果你了解一个新概念并解释给你的两个朋友，你对这个概念的记忆很可能会更久。所以今年，你必须制定计划，运用自己的知识和经验帮助数据分析学领域的人。这也会为更多的在这个领域的人指明方向。
推荐任务：在社区分享你的知识。
3. 探索强化学习
强化学习是机器学习中最有效而又鲜有发现的领域。今年，你可以下定决心研究下这个领域。虽然很有挑战性，但是一定值得你去尝试。无人汽车、无人侦察机就是强化学习的硕果。一旦开始学习这些，你就自然而言地进入到了人工智能领域。

C. 四川哪里可以学习大数据开发啊 ，想了解一下这方面的课程，

自己想往大数据方向发展，该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高。。。。。。。如果自己很迷茫，为了这些原因想往大数据方向发展，也可以，那么我就想问一下，你的专业是什么，对于计算机/软件，你的兴趣是什么？是计算机专业，对操作系统、硬件、网络、服务器感兴趣？是软件专业，对软件开发、编程、写代码感兴趣？还是数学、统计学专业，对数据和数字特别感兴趣。。

其实这就是想告诉你的大数据的三个发展方向，平台搭建/优化/运维/监控、大数据开发/设计/架构、数据分析/挖掘。

• 1、明确大数据项目的目标

  大数据项目并不只是收集资料和信息，最重要的是从这些海量的数据信息中获取对企业有价值的东西。所以在做大数据项目以前，首先要有一个明确的目标，再由此来分析大数据项目中需要收集哪些信息，哪些信息更重要。

• 2、基于数据做决定

  这点貌似有点多余，但是有些商家往往做出的决定是依据直觉而不是数据。所以收集到的数据一定要善加利用，不然大数据项目就失去了存在的意义。

• 3、选择合适的人来使用大数据项目

  解释和分析大数据需要很多技巧和专业知识，因此使用大数据项目的人一定要精挑细选（最好是有一些相关经验），以免不正确的决策给企业带来巨大的损失。

• 4、拥有合适的设备

  全球范围内产生的海量数据是很难由人为控制的，为了使这些海量数据真正发挥它们的作用，并且更好的被人脑理解，企业需要使用最新的自动化技术来处理这些信息。合适的设备不仅可以保证计算机安全，保护这些宝贵的数据，还能有效防止可能存在的安全威胁。

• 5、合理使用社交媒体数据

  企业的用户很有可能正在使用社交媒体，从社交媒体可能获取更多的数据，比如客户是怎么想的，他可能在某些方面做出某些举动。通过社交媒体数据，企业可以更深入地了解客户，以为客户提供更合适的产品和服务。

D. 小白想转行做大数据，怎么入行

大数据的发展前景很不错，目前应用领域很广泛，由于大数据人才的匮乏，很多企业非常苦恼人才的问题，这几年，大数据从业者的福利待遇几乎在很多行业中算是最高的。

大数据相关有各方面的工作，有需要用到高深的技术的，也有简单的工作，主要你愿意并且有决心从事大数据相关工作，不管你先前读什么专业，一定能找到最适合你的切入点，进入大数据行业工作。

大数据业务流程有4个基本环节，分别是：业务理解、数据准备、数据挖掘、分析应用。

在这个流程里有三个职能领域：

大数据系统研发，承担整个运营系统的构建与维护、数据准备、平台与工具开发；

大数据挖掘，负责关键模型应用与研究工作；

大数据分析应用，既是外部需求的接入者，也是解决方案的输出者，很多时候也会承担全盘统筹的角色。

E. 成都大数据培训

大数据这样的专业一般来说还是北上广深一线城市相对来说比较好，选择大数据培训机构的时候可以从口碑、师资、就业、课程、费用等等几个方面了解一下，多对比几家机构，实地考察、试听几天，希望你找到好的大数据培训机构。

F. 大数据培训课程好学吗

世界上没有难学的知识有没有难以教授的学生。这实际上是一个心态的问题，所谓世上无难事，只怕有心人。大数据方向很多：1、大数据开发；2、大数据分析；3、大数据可视化

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。以我的经验来看，大数据开发相对会比较难一点，在我这里的学生认为。大数据的知识点很多，技术体系复杂，需要很认真的学习。大数据培训一般指大数据开发，不需要数学和统计学基础的，大数据分析需要数学和统计学基础。

G. 成都大数据分析培训班哪家比较好

成都大数据分析培训班较好的有：

1、学大教育

2、弘成教育

3、新东方

4、达内教育

5、等等其他培训班

4、实训项目

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。

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。

5、招生门槛

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。

6、班型选择

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。

大数据技术庞多复杂，短期内想掌握几乎不可能，一般0基础的学习周期是5个月左右，且是全日制的学习。

7、现场试听

真正有技术的大数据培训机构根本不怕学生来实地考察、现场试听，网上信息了解得再多，不如实地走访一番，成都的小伙伴们可以前往成都大数据实地考察。

H. 如何开始学习大数据

首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。

Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据基础。

Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapRece是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。

Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。

Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。

Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。

Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

I. 成都大数据培训机构哪好

不管是抄哪个地区好的大数据袭培训机构口碑都是比较不错的，除了口碑之外，师资力量、课程体系、就业薪资、费用性价比等等方面都还是可以的，选择培训机构的时候可以打听一下周围知道这家机构的人，实地考察一下，去试听几天感受一下上课的氛围，希望你早日学有所成。