特碼大資料還要培訓嗎？你去學什麼？哪裡有培訓？？？？大資料的培訓班都是讓你吃土的……

1.你學程式嗎？就是大資料公司的程式，程式設計師都一樣。

2.資料分析師？學校裡學個卵，什麼卵都沒。資料是假，搞個屁，自娛自樂。

問題來了？？？？咋個學？上班啊……進做大資料公司

0基礎學習大資料主要分下面四個模組：

一、計算機程式語言的學習

對於零基礎的朋友，首先需要掌握一門計算機的程式語言，在大資料培訓學習時，我們一般需要學習這些課程：java的基礎，JDBC與資料庫，JSP java web技術，SpringMVC、Mybatis、Hibernate...

二、瞭解大資料理論

要學習大資料你至少應該知道什麼是大資料，大資料一般運用在什麼領域。對大資料基礎有一個大概的瞭解，比如Linux系統管理、Shell程式設計設計、Maven部署/配置/倉庫、Maven POM等等。

三、大資料相關課程的學習

四、大資料專案實戰

原文地址：http://www.dtinone.com/article/9

本課程分為五個階段，從基礎到高階，層深入學習， 步步進價具體安排下

第一階段: JavaSE及Linux應用

課程內容Java開發環境、 面向物件集合、 多執行緒程式設計、 檔案和流反射XML解折、常用數果約演算法和設計模式、Linux 安裝、常用Linux命令及常用服務的配置和最佳化。

第二階段: Hadoop核心模組和資料儲存技術

課程內容: Hadoop 安裝和配置、HDFS 分散式檔案系統、MapReduce、 關係型資料庫MySQL、Hive 倉庫、NoSQL 資料庫HBase. Zookeeper 配置及應用。

第三階段: Fume. Kafka. Storm. Presto. Hue、 Oozie.

課程內容Hadop生本國Pig. Sqoop.掌握技能ador生態中個元件的作用與應用領域，

第四階段: Spark及大資料應用解析

課程內容: Spark 框架及其生態圈、Spark 編譯與部署、Spark 模型程式設計、SparkSQL、 SparkStre minSparMLib.分散式記憶體檔案系統Tachyon。

第五階段:大資料專案實戰

與騰訊雲用友雲等名企合作，到一線實戰

華信智原的大資料課程是與騰訊雲聯合獨家打造，講師具有阿里+騰訊雙認證，教學質量保證，教學環境優良。

能上大學，還是上個大學吧，倒不是站著說話不腰疼，這種新興的東西，無論是應用還是學習，系統高階的東西都是在大學，而且還沒有成型，需要不斷鑽研。

一般的培訓班，會把這個和計算機技術或者程式設計混在一起的，當然如果你只是想用這個念頭找個事兒幹，那就是另一回事兒了。

如果不是計算機專業的，又想轉行大資料方向，可以瞭解一下大資料ETL工程師方向，我也是非計算機專業轉行過來的，所以我覺得我有一定話語權

我同學他們在北京有專門的大資料和雲計算培訓機構。好像這專業確實不錯，很多大學也開設了這專業，但等畢業還得三四年。市場需求是現在就有的。

培訓機構好像一年不到就能學會，籤就業底薪協議，工資不低於8000還是沒問題的。只不過招生條件有限制。最低得大專生，高中的不要，說是保證不了工作和工資。

最近面了不少大資料求職者，基本功差的不能看，程式碼一行寫不出來。有的人更是無畏無懼的來面試什麼高階工程師。哪怕是培訓，師父領進門，修行在個人。基本功不紮實，哪裡培訓出來都不行。普通人經驗要在工作中才能積累，哪怕是實戰專案認真學習一下前因後果，程式碼知道個來龍去脈，不要抱著僥倖心理隨便聽聽不動手實踐，這樣也會受人尊敬，我遇到幾個同學都是一問三不知，既沒有基本功，又顯示不了學習能力，邏輯感，公司如何敢僱傭你呢

區塊鏈、大資料、人工智慧等概念都是近年來非常火爆的。其中大資料是以資料為主衍生出來的一個商業模式也或者是一種資料應用領域。

要談大資料首先要有雄厚的資料實力基礎，所以圈子裡也有一種說法叫做“大資料那都是大公司玩的”。這句話是有一定道理的，大公司因為運營時間長、使用者體量大，本身資料儲存和收集能力是具有絕對優勢的。有了這些資料資源為基礎，進一步將大資料進行分析和應用是大資料的發展方向。所以，要想學習大資料建議進入一些大型的網際網路企業，我們可以先來了解大資料都有哪些運用方向。

1、大資料在內容領域的應用

這種定向推送目前已經運用到各大平臺，比如你逛淘寶的時候，推薦欄目裡的商品總是深得你心；比如你剛剛在百度裡搜尋了耳機，下個頁面的小廣告就是一款耳機廣告。

大資料應用在內容領域時，可以精準的向你推送廣告或內容，給你明顯的體驗就是它很懂你。我們要學習的話，可以進入這種以資料分析為基礎的公司，瞭解技術實現的方式方法和理念，獲得學習機會。

2、大資料在人工智慧領域

除了內容，大資料還有一個非常火爆的領域就是人工智慧。不少人認為人工智慧的基礎是大資料，這句話其實是有一定道理的。人工智慧其實是透過大量的資料分析，讓硬體做出智慧反應。

例如：無人駕駛就是建立在大資料的基礎上，對所有路徑路況緊急反應等各種在行駛中可能出現的緊急情況，寫入程式，作出判斷和動作；又比如說智慧家居，它會根據你長期的生活習性，調整他們的運作模式，比如你每天8點到家，他根據你的作息方式和定位變動為你調節室內溫度、提前開啟熱水等；比如智慧機器人，透過儲存海量資料，對你提出的每個問題快速進行搜尋和反應，實現和你的對話和溝通。

如果想往這個方向發展，則可以進入一些人工智慧公司，深入瞭解所處領域從大資料到產品智慧化的整個邏輯。

3、其他高新科技行業

除了網際網路移動網際網路和人工智慧等方向，還有更大規模的大資料領域，比如國家、政府級的智慧城市系統、資料調研中心等，很多國家機構掌握我國最核心的大資料，如果能進入這些領域和機構，也是學習大資料的一個極好的選擇。

4、平時多積累和學習

如果目前尚未進入大資料領域，可以多瞭解相關知識，培養自己的資料思維和網際網路思維，在具備網際網路思維的情況下對大資料進行進一步的學習往往能達到事半功倍的效果。

大資料（big data），指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程最佳化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產。

以淘寶雙十一來說，你在淘寶買一件商品，肯定會先進行瀏覽，收藏，加購物車，和客服聊天，這些資料，淘寶都會有記錄。另外，你買東西會留下你的姓名、電話、地址等等。這些都是有關於你的訊息。而淘寶掌握了眾多的資料。如果有人將這些跨平臺的海量資料整合，價值更是不可限量。

2013年，麻省理工學院的德蒙鳩依發表過一篇論文，證明了只需要知道同一部手機的四個位置點和相應時間，就可以95%的準確率定位一個使用者。你是誰，性別，年齡，喜好，消費習慣，社交關係，資料比你更懂你；甚至可以說，你在網路上活動頻繁，等於在裸奔。但佔有資料不等於就有價值。還需要把這些埋藏的資料探勘出來，把這些資料視覺化輸出，指導分析、商業實踐。直到這一步，才創造了價值。

大資料這麼火。想學習有幾種方式：

自學的話我給你一套自學的學習線路圖，你根據線路圖來學習， 不過要說的是自學遇到問題了，可能沒有人解答，也是比較麻煩的事情

大資料學習線路圖總

我發的總得線路圖呢，前三個階段都是在學習java，可見在學習大資料的時候，程式語言java是必須要學的。另外，每個階段能學到什麼，能做什麼也都寫上了，看不清沒有關係，下面有更詳細的學習階段和知識點！！！

第一階段

配套影片：

Java程式設計輕鬆入門教程（Java基礎班全套教程）

第二階段

配套影片：

超全面javaweb入門教程

第三階段

配套影片：

spring框架影片

springmvc影片

第四階段

配套影片：

雲計算大資料linux教程

第五階段

配套影片：

大資料hadoop教程入門

第六階段

培訓的話，一定要自己去試聽，教的好不好，你自己去試聽才知道，順便也能看一下課程的環境，課程氛圍好，那肯定可以考慮的。

你認為的大資料是什麼樣的？該怎樣學習？

大資料是什麼？

大資料是一種在獲取、儲存、管理、分析等方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力範圍的資料集合。它具有海量的資料規模、快速的資料流轉、多樣的資料型別和價值密度低四大特徵。

大資料難嗎？該怎麼學習呢？

大資料的學習基本可以分為六個階段。

第一階段：Java基礎

JAVA開發簡介 基本語法、運算子 流程控制語句 陣列 函式 面向物件 常用類庫 異常 io系統 集合泛型 執行緒 網路程式設計 階段測試

掌握java當中的基本語法中的運算子、資料型別以及相互轉換和各種流程控制語句; 充分掌握陣列的建立、遍歷、排序以及函式定義，函式的相互呼叫和過載; "賦予學員面向物件思想 ，充分理解並運用java面向物件思想來進行程式開發，實現開發者從過程到面向物件程式設計的轉變" 充分掌握常用類當中的方法，String類和包裝類以及相互轉換，異常的處理方式,File類和使用io讀取和輸入資料; 深入理解常用集合類的用法、集合的特點、以及各種使用 多執行緒的概念，建立方式，同步，通訊，網路程式設計的基本概念，編寫。

第二階段：JavaWeb

html+css; html5+css3; javascript; jquery; 資料庫; JDBC; WEB伺服器、開發工具-MyEclipse; HTTP協議; （資料庫連線池）資料來源; JavaWeb開發之Servlet、Servlet3.0; 請求與響應; JSP; MVC; 會話管理; 過濾和監聽; 非同步請求; 階段測試。

掌握PC端前端頁面的搭建及佈局方法; 瞭解html5新增特性，瞭解css3新增選擇器及常見屬性; 掌握常見網頁動效實現原理和思路，理解動態網頁實現原理，掌握客戶端表單驗證方法; 熟悉常用的API，能夠快速實現網頁動效; "瞭解企業中常用資料庫，以 資料庫的基本操作"; 掌握資料庫表的複雜查詢; 掌握資料庫設計的理論知識; 掌握sql語句的最佳化; "掌握JDBC操作資料庫，完成基 本CRUD操作"; 掌握JDBC事務; 掌握Tomcat伺服器的安裝配置及使用; 瞭解HTTP協議的特點; 掌握資料來源的基本原理以及常見資料來源的配置及使用; 熟練使用Servlet開發基本web專案; 掌握web應用中的請求與響應; 掌握JSP基本原理，整合Servlet開發基本應用; 熟練掌握MVC模式進行開發; 掌握web應用開發中的兩種會話技術、區別與聯絡; 掌握javaweb開發中的監聽器和過濾器，並且配置自定義功能的監聽和過濾; 熟練使用Ajax進行非同步請求 。

第三階段：JavaEE高階+Linux課程+分散式計算

Jspring框架、mybatis框架、nio、JVM、maven框架、LINUX、MYSQL分庫分表、讀寫分離、JAVA搜尋引擎、Redis、訊息佇列、分散式計算框架、專案實戰

"理解Spring的DI和IOC以及AOP原理,掌握 Spring的事務管理以及和其他框架的整合"; "理解ORM思想,以及mybatis的工作原理,; 熟練使用mybatis框架"; 理解springmvc的工作原理,並熟練的應用; 理解JVM原理和調優技巧; 掌握maven專案構建和管理; 掌握LINUX虛擬機器安裝、網路配置、基本命令、常用軟體及環境配置; 掌握基於Mycat中介軟體的Mysql分庫分表、讀寫分離; 掌握搜尋引擎Solr基本安裝和使用; 掌握Redis基本安裝、命令、JAVA的整合，以及常用整合模式; 掌握ActiveMq訊息佇列、JMS協議; 掌握分散式計算框架Dubbo的基本配置和專案整合;

第四階段：離線資料分析平臺Hadoop

Hadoop初步; Hadoop分散式檔案系統HDFS; MapReduce; Hadoop HA; Hive; Flume;Sqoop; HBase; YARN;

"掌握HDFS檔案系統以及熟練使用Java API操作HDFS、Spring整合Hadoop使用以及分散式叢集環境搭建。掌握Hadoop生態圈上的各種應用的使用方式以及架構 如MapReduce、Hive、Hbase、Sqoop等"。

第五階段：實時資料分析平臺Storm

python基礎; Storm框架; Storm叢集; 日誌監控業務;Kafka;

（1）實時計算平臺解決方案;

（2）使用Flume收集資料到Kafka;

（3）Spring整合Storm、flume、redis、mysql對資料進行分析。

第六階段：Scala語言與Spark:

Scala語言; Spark; 機器學習;spark與HIVE;

（1）升級Hive執行引擎為Spark;

（3）使用Spark處理業務資料;

（4）企業海量資料分析平臺規劃 。

看個人大資料不是什麼人都可以學習必須要有一點的基礎選擇一個好的機構並不是保就業什麼的主要看老師的資歷和技術能力才能保障你的就業不然什麼都扯淡

現在培訓班太多了，有好有壞，很難一下子挑選中好的機構，要多多比較，適合短期的。長期的最好還是找個學校比較靠譜，然後學校要辦學時間久，辦學地域廣的比較靠譜

第一：學習大資料的基本要求,學習大資料最好是年齡在20-32歲之間，大專以上學歷，當然，性別、專業並沒有什麼限制。當然，這個要求並不絕對。

第二：學習大資料之前的準備,大資料的知識很多，0基礎的轉型者一般需要學習5個月的時間。不知道你是否有足夠的時間去學習，而且是全日制的學習模式。

第三：去哪裡學習？如何選擇靠譜的機構的幾個方法或者說幾個參考點。

其實，大致上就包括：1、就業率；2、師資團隊；3、課程設定；4、實訓專案；5、招生門檻；6、班型選擇；7、現場試聽，等幾個點。

第四、學習方式,先了解課程安排，嘗試自學，看自己究竟是否適合這個行業。

現在大資料的確是很火爆，但是對於學習者的要求就比較高了。一般來說還是建議大專及以上學歷的人學習，畢竟大資料涉及的程式設計和演算法知識比較複雜。

如果題主有滿足條件學習大資料，報班的話建議選擇靠譜的培訓機構學習，儘量多實地考察培訓機構的師資、環境以及就業等方面的問題。

培訓的城市也是建議資源和發展更好的一線城市。

大資料如何學習

　　一、基礎知識學習：

　　1、如果您此前對於資料庫等方面的知識沒有涉及，在學習大資料之前，建議先掌握基本的資料庫知識，例如目前流行的關係型資料庫管理系統MySQL， 非關係型資料庫MongoDB，開源、支援網路、基於記憶體、鍵值對儲存資料庫Redis等相關的知識；

　　2、Java 是目前使用最為廣泛的程式語言，它具有的眾多特性，特別適合作為大資料應用的開發語言。由於Java目前有不同的方向，如果是關於大資料方面可以著重學習標準版JavaSE；

　　3、能夠熟練掌握Linux系統，由於大資料相關的軟體都是在Linux上執行，因此能夠熟練使用Linux系統對大資料相關軟體的操作相當重要，也能夠對後面學習理解hadoop、HBase等大資料的軟體的執行原理；

大資料如何學習

　　二、Scala基礎：

　　Scala 是一種多正規化的程式語言，其設計的初衷是要整合面向物件程式設計和函數語言程式設計的各種特性。由於 Scala 運行於 Java 平臺（Java 虛擬機器），併兼容現有的Java 程式，所以 Scala 可以和大資料相關的基於 JVM 的系統很好的整合；

　　三、Hadoop技術模組；

　　Hadoop是一款支援資料密集型分散式應用並以 Apache 2.0 許可協議釋出的開源軟體框架，它能搭建大型資料倉庫，PB 級別資料的儲存、處理、分析、統計等業務。它擁有高容錯率的特點，設計是用來部署在低廉硬體上；這個平臺目前已經成為了大資料的代名詞，透過對Hadoop的學習就能夠明白並使用大資料；

大資料如何學習

　　四、Spark技術模組；

　　Spark 和 Hadoop 都是大資料框架。Hadoop 提供了 Spark 所沒有的功能特性，比如分散式檔案系統，而 Spark 為需要它的那些資料集提供了實時記憶體處理。所以學習 Spark 也非常必要；

　　五、大資料專案實戰；

　　在經過以上的學習之後，需要進行大資料專案的實踐，透過進行建模、分析和運算最終將學到的知識用於實踐當中；

大資料如何學習

　　以上就是關於大資料如何學習的解答，希望可以幫助到大家。

培訓也算是個好的方式，能較全面的瞭解大資料的涉及範圍。會有一些實踐專案可以聯手，要知道即使在美國一些計算機學科厲害的高校，學生也是才開始做這些練習實踐。

你要繼續深入的是，演算法資料結構，大資料的技術元件原理與實現。這時，你已經不必美國名校計算機碩士畢業生弱多少了。

另外，其實你看到大資料很火，說明你關注社會。你還可以從學習Python開始，學習機器學習演算法，神經網路。這其實跟大資料工程不在一個層面，但在大資料的上游，如果你畢業於一個好學校的話，不失為一個很好的進入方向。

大資料行業的熱度和技術的更新迭代速度不斷地在重新整理著我的認知。大資料在未來將全面改變我們的生活，這已經成為大家的共識。說起大資料這個行業，用一個成語“遍地開花”來形容也不為過，大資料的薪資待遇相必感興趣的朋友也早有耳聞，當然前提是你有真實的技術來支撐，那麼如何學習大資料成為一個重要的問題。

大資料學習是有一定困難的，尤其對於零基礎，很多人自學是很難學會的。而且自學需要很強的自律性，如果不能堅持學習，很容易半途而廢，徒勞無果，即便是自律性強，能夠自學的學習者，在學習時，一旦遇到問題，很難及時找到老師請教，非常難解決問題，所以，也會阻礙學習的進度和效果。

武漢課工場北美大資料課程由專北美老師和BAT一線大咖共同研發而成，依託北美大資料技術和應用發展的前沿優勢，結合北美大型公司的市場應用需求，研發大資料系列課程。從產品設計、產品運營到產品實施、產品售後，研發負責人朝督暮責，嚴抓緊打，與課程受益人緊密聯絡，走進學員，走進課堂，走進企業，因材施教，致力於為學員打造更靠譜的大資料課程。

對於選擇線上影片教學的培訓班，還有一個非常大的弊端，就是無法提供真實的大資料環境。學員只能透過虛擬的環境來模擬大資料專案，這就意味著學員依然沒有做過真正的大資料專案，沒有真正的專案經驗，還是無法達到企業的用人需求，對於就業非常不利。因為大資料是一門非常需要多練習多操作的技術，北美大資料採用企業真實大資料開發部署環境 讓學員掌握真正的大資料開發部署真實雲環境+豐富的實驗專案+全生命週期資料開發+完美支援資料平臺+全智慧化體驗=一站式大資料智慧雲研發平臺。

大資料是一門非常需要操作練手的技術，選擇線下授課的方式是最好的，特別是沒有基礎或者基礎薄弱，又或者自學和自控力比較差的朋友。在選擇大資料培訓機構的時候一定要注意，選擇線下大資料培訓機構可以縮短你的學習週期，保證你的學習效率。這樣說，並不是指線上的培訓形式就不好，只是說這種學習方法不適合零基礎的初學者。

目前來說，大資料作為新興的行業，憑著高薪資、高福利的特點也吸引了更多的人進入這個行業，如果目前你或者你身邊有想要學習大資料、入行大資料的，儘早選擇適合自己的學習方式，想著大資料領域進發吧!

現在大資料確實很火，連帶著Java這兩年也是水漲船高。我不清楚你是在哪個城市，如果對大資料有興趣可以先在網上花點兒錢找個付費影片跟一下，畢竟一個大資料班兒下來最少也得兩萬多。

你可以先在網上學學看，一個是看看這樣的大資料技術是不是你喜歡或者想要的，你要是上來就投資很大的話就怕你學了一半覺得不喜歡想退出就慘了。一個是你可以先打打基礎，如果覺得自己跟影片就能學會，那豈不是省下了兩萬多，畢竟這些錢對誰都不是小數目。

其實大資料培訓可以先確定自己學哪個方向，然後在網上找個網路課程先聽聽。確定有基本的概念後再去了解培訓學習，有針對性的學習更有效。

如題所言，現在是大資料時代，的確大資料很火。但是想學，我們得先搞清楚大資料！

大資料是指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程最佳化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產。

學習大資料，就是學習處理大資料的方式，目前大資料的處理就是java和python來實現。建議可以先透過騰訊課堂裡面的免費的網路課瞭解下。興趣使然，如果沒有興趣的話，建議不要輕易入行。瞭解清楚後，的確的想入行大資料，看你有沒有程式設計基礎，沒有的話建議去培訓機構系統學習一下，比如傳智播客，不過去培訓機構需要花費一段時間，那如果有程式設計基礎的話，可以去騰訊課堂報個網路課程，網路課可以在業務時間學習，有錄屏，不耽誤工作。

最後，男怕入錯行，希望考慮清楚！