深圳大数据培训哪里较好？学习内容是什么？

热门回答：

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。

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

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。

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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