“大数据”这个词的热度虽然下降了，但这种技术本身还在飞速发展扩张。从政府、银行、交通、金融到电商、零售、餐饮等各行各业的大数据应用及相关产品层出不穷，在越来越多的企业内开始投入使用。用人需求的增加，让大数据相关岗位的薪资在IT行业中名列前茅，让很多想学习大数据技术。

大数据技术的发展迅速，国内很多高校也开设了“数据科学与大数据技术”专业，但学校的教育始终是滞后于市场的发展需求的，网上关于系统的大数据课程很少，学习资源也不好找，很多人会选择走“大数据培训”这条路。

大数据培训，目前市场上主要分两种课程：

一是大数据开发，学习hadoop、spark、storm、超大集群调优、机器学习、Docker容器引擎、ElasticSearch、并发编程等，可以参考加米谷大数据开发课程由国家大数据标准组成员 企业大数据总架构师 企业项目经理联合研发课程（万行级代码，企业真实项目实战）。大数据学习虽然并没有多简单，但是通过努力，零基础的朋友也是完全可以掌握大数据技术的。

二是数据分析与挖掘，学习Python、数据库、数据仓库、网络爬虫、数据分析与处理等，重要的是：理论知识 软件工具 数据思维=数据分析基础，具体学习内容可以参考加米谷大数据分析与挖掘培训课程，最后要把这些数据分析基础运用到实际的工作业务中，好好理解业务逻辑，真正用数据分析驱动网站运营、业务管理，真正发挥数据的价值。

报名费用和学习时长：

培训大数据，一般费用在1w-3w不等，脱产学习从编程到项目实战时间要半年左右。

1、自学

一般都是根据自身碎片化时间进行学习，时间会拉的比较长。

优点：可以省下一笔学费，而且不占用工作时间

缺点：遇到问题难以解决，无老师辅导。无真实企业项目可以实训

2、、企业内部学习

企业内部培养可造之材，由技术人员带，学习时间视企业情况而定。

优点：上手快，有人带，无需支付费用

缺点：机会少，大多数学生没有这样的机会

3、线下培训学习

0基础最选择线下小班面授，脱产学习。

优点：课程系统，资源完备，老师专业，遇到问题可以及时沟通解决，有真实的大数据项目练手

缺点：要占用约半年的时间全日制学习，且学费相对较贵

大数据技术庞大复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。

“大数据”的发展已经上升为国家政策层面的战略，各地也纷纷出台政策，支持大数据产业发展，大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。国家鼓励发展大数据，现在大数据应用的也广泛，总结来说就是前景好，薪资高。

如今很多大专生、大学生毕业后会选择转行大数据，零基础学习大数据会比较吃力，数学好、理科生只是对学习大数据有助力作用，并不代表没有这些就学不好大数据。

学习大数据要去专业性的培训机构，大数据技术庞大复杂，学习有一定难度，不是每个机构都能教，“综合类机构”或许名气很大，但是专注力和专业性不强。加米谷大数据培训。