谢邀 。大数据培训无论在哪 。都有 。只是挑选出一家靠谱的大数据培训机构需要您多方面去考察 。您可根据自己的实际需求 。归纳考察各个培训机构的口碑、价格、师资、教育环境等条件来挑选自己合适的训练课程 。
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尤其是在北京、上海、深圳这样的一线城市的大数据培训机构更加多 。只要我们上网继续搜索查询就可以找到不下十家这样的培训机构 。那么在这些机构中该如何进行选择是一件比较头疼的事情 。以下几点建议供您参考 。
1、大数据培训课程设置
大数据课程设置是否契合工作招聘企业的要求?能不能与企业的要求工作技能相符合 。从整个课程设置的视点来说 。课程设置对企业对接是第一个要看的标准 。
2、师资力量
经历多、技能强、教育强、教研人员数量是考察重点!大数据授课师资是否有5年以上的项目及教育经历?在课程设置与企业需求可以对接的前提下 。授课师资是保证学生学习效果的重要一环 。
3、就业情况
一个大数据培训机构的真实就业情况 。最能体现培训机构的综合实力 。好的机构往往在就业方面的就业率是比较高的 。
最后建议您在决定学习之前 。先确定一下自己是否适合学大数据 。大数据一般理工科学好一点 。
大数据学习内容路线图
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其他观点:
大数据主要培训内容不能一概而论 。主要根据就业岗位来说目前大数据最热门的岗位:大数据开发 。大数据可视化 。大数据分析 。大数据算法这四种 。
基础阶段:Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis 。
大数据存储阶段:hbase、hive、sqoop 。
大数据架构设计阶段:Flume分布式、Zookeeper、Kafka 。
大数据实时计算阶段:Mahout、Spark、storm 。
大数据数据采集阶段:Python、Scala 。
大数据商业实战阶段:实操企业大数据处理业务场景 。分析需求、解决方案实施 。综合技术实战应用 。
大数据分析的几个方面:
1、可视化分析:可视化分析能够直观的呈现大数据特点 。同时能够非常容易被读者所接受 。就如同看图说话一样简单明了 。
2、数据挖掘算法:大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法 。
3、预测性分析:从大数据中挖掘出特点 。通过科学的建立模型 。从而预测未来的数据 。
4、语义引擎:需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息 。
5、数据质量和数据管理:能够保证分析结果的真实性 。
大数据相关技术最近几年出现了井喷的趋势 。众多技术纷纷出现 。典型的系统包括Hadoop、Spark、Flume、Scribe、Kafka、Storm、Mahout、MLlib、Docker等 。涵盖网络数据爬取、日志采集、分布式消息订阅、大数据分析挖掘等方面 。涉及离线批处理、实时处理、流式处理等多种处理方式 。这些技术解决不同的应用需求 。涉及面广 。技术要求高 。交叉知识范围广 。知识内容更新频繁 。
【深圳大数据培训哪里较好?学习内容是什么?】每个教育机构学的都不一样 。结合自己想发展的方向在选择合适的机构 。多去选择几家 。我不是很了解深圳教学机构的情况 。不好盲目推荐!
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