大数据培训都学些什么呢一、首先要搞清楚什么是大数据 Big Data?
大数据又称巨量资料，就是数据量大、来源广、种类繁多(日志、视频、音频)，大到PB级别，现阶段的框架就是为了解决PB级别的数据。
专业的来讲：大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据的4V特征：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)。
二、学大数据需要什么语言基础?
首先，学习大数据是需要有java，python和R语言的基础。
1) Java学习到什么样的程度才可以学习大数据呢?
java需要学会javaSE即可。javaweb，javaee对于大数据用不到。学会了javase就可以看懂hadoop框架。
2) python是相对容易学习的，难易程度：python java Scala 。
python不是比java更直观好理解么，因为会了Python 还是要学习java的，你学会了java，再来学习python会很简单的，一周的时间就可以学会python。
3) R语言也可以学习，但是不推 荐，因为java用的人占绝大多数，大数据的第 一个框架Hadoop，底层全是Java写的。就算学会了R还是看不懂hadoop。
java在大数据中的作用是构成大数据的语言，大数据的第 一个框架Hadoop以及其他大数据技术框架，底层语言全是Java写的，所以推 荐首选学习java。
再给你们举例说明下它们的分工和作用，java注重业务，大数据注重数据，前端是脸(页面显示)，java是胳膊(业务)，大数据是直男大脑，人工智能，深度学习是有情商的大脑。
三、大数据职业发展方向
事实上，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。目前大数据方向学员就业的岗位主要为大数据开发工程师，负责大数据处理程序的开发。从就业学员的反馈来看，大家的学员完全可以胜任这样的工作，并且有不少学员在工作中成为了团队中的佼佼者。
学会了大数据，不需要从java做起，可以直接做大数据开发工程师。等积累了几年的经验， 就可以做算法工程师了。看看学会了大数据可以从事哪些岗位：
大数据开发工程师
数据分析师
hadoop开发工程师
spark开发工程师
数据仓库开发工程师
数据清洗工程师(ETL)
大数据架构师
算法工程
四、大数据优势
大数据受国 家大力支持大量的资源都投资在这方面，大数据中心在贵州落坐，人工智能和云计算都基于大数据，需要大批大数据人才。
1)、大数据人才薪资待遇
一般的一线城市大数据相关岗位平均月薪在12-15K 北京平均17K，大数据算法工程师，年薪在30万—50万左右。
2)学习大数据有学历/专业要求吗
高中也找到工作，但是大专以上学历更好，虽然是本科学历，但大学四年中也没有学习到实际的操作技能，学习到的东西在工作中用不到，只是在理解某些东西容易些。
五、大数据学习路线
正常来讲学习大数据之前都要做到以下几点：
1.学习基础的编程语言(java,python)
2.掌握入门编程基础(linux操作，数据库操作、git操作)
3.学习大数据里面的各种框架(hadoop、hive、hbase、spark)
这是正常学习大数据必须要做到的三个步骤，如果有了java基础再去学习基本上已经成功了一半，起码不用为了基础语言的学习而恼火了。
六、北美大数据的优势在哪里?
1.前沿的大数据技术点让你更快get新趋势
不断更新的大数据技术点，其中有50%的技术是其他机构没有的，但是却十分重要的。
2.阿里云认证提升你的就业level
大家是阿里云大学授权培训合作伙伴，为你提供阿里云大数据全套认证服务!阿里云人才市场岗位有限推 荐!阿里云生态合作伙伴优先聘用!阿里云相关岗位推 荐优先聘用!3000+家阿里系企业，不仅仅增加就业机会，更提升你的就业level!
3.真实云环境给你全真训练
采用企业帧数大数据开发部署环境，让你掌握真正的大数据开发部署，真实的云环境，丰富的实验项目，全生命周期数据开发，完美支持数据中台，全智能化体验，一站式大数据智能云研发平台。
七、0基础可以学大数据吗?
其实学习大数据没有想象中的那么难。虽然大数据需要Java基础，但是0基础小伙伴也可以学。武汉课工场北美大数据专业针对零基础的学员会设置基础模块的课程，一方面补充大数据基础知识，还可以用极小的成本检验一下自己是否真正适合从事大数据开发。
在照顾初学者入门的同时融入核心技术点，加以实践经验， 由浅入深渗透教学在打牢坚实基础的同时又具备经验; 以案例驱动教学，深入实战，将一个个真实的案例贯穿到知识点中，促进对知识点的理解; 课程中的项目源于企业中的真实项目， 学完课程即可直接胜任大数据应用领域的相关工作。
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