大數(shù)據(jù)培訓(xùn)是IT領(lǐng)域熱度最高的培訓(xùn)項(xiàng)目之一痘系，其培訓(xùn)主體內(nèi)容為統(tǒng)計(jì)學(xué)、運(yùn)籌學(xué)饿自、機(jī)器學(xué)習(xí)汰翠、溝通能力、編程昭雌、可視化复唤、商業(yè)直覺(jué)、數(shù)據(jù)處理和行業(yè)知識(shí)等烛卧。大數(shù)據(jù)培訓(xùn)是大數(shù)據(jù)發(fā)展帶動(dòng)下的衍生行業(yè)佛纫，是培養(yǎng)大數(shù)據(jù)人才的關(guān)鍵∽芊牛科多大數(shù)據(jù)帶你深入了解大數(shù)據(jù)培訓(xùn)這個(gè)“坑”：
大數(shù)據(jù)培訓(xùn)不可能速成
大數(shù)據(jù)培訓(xùn)的出現(xiàn)是因?yàn)榇髷?shù)據(jù)行業(yè)的人才極為缺乏呈宇。由于大數(shù)據(jù)發(fā)展時(shí)間較短，正規(guī)高等院校開(kāi)設(shè)相關(guān)課程也較晚;而行業(yè)發(fā)展速度卻飛快局雄，因此行業(yè)人才缺乏問(wèn)題始終得不到解決甥啄。
大數(shù)據(jù)培訓(xùn)基礎(chǔ)很重要
大數(shù)據(jù)培訓(xùn)的發(fā)展可以說(shuō)是順應(yīng)了市場(chǎng)需求的“チ瘢可大數(shù)據(jù)行業(yè)與傳統(tǒng)軟件及編程等教學(xué)不同型豁，大數(shù)據(jù)是一種綜合性很強(qiáng)的學(xué)科僵蛛，不僅要求教育機(jī)構(gòu)有相應(yīng)的教育水準(zhǔn)，對(duì)學(xué)生的編程基礎(chǔ)要求也較高迎变。一般來(lái)講充尉，想要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)至少應(yīng)該對(duì)R語(yǔ)言、sql衣形、Python驼侠、JavaScript、Scala谆吴、Java等有所了解倒源，部分甚至要求Java達(dá)到精通水準(zhǔn)，這種苛刻的要求讓不少人望而卻步句狼。
人才的缺乏導(dǎo)致了大數(shù)據(jù)人才爭(zhēng)奪分外激烈笋熬，相應(yīng)的薪酬高漲，讓大數(shù)據(jù)一詞儼然成為了高薪的代言人腻菇。而抓住了這一點(diǎn)的部分培訓(xùn)學(xué)校胳螟，利用人們的惰性和投機(jī)心理，不顧自身是否具備成熟的大數(shù)據(jù)教學(xué)條件便開(kāi)設(shè)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程筹吐，這種急功近利的培訓(xùn)手段很難培養(yǎng)出真正的大數(shù)據(jù)人才糖耸。
優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)學(xué)校雖然少，但也存在丘薛。這些學(xué)校為學(xué)員提供hadoop嘉竟、storm、spark等大數(shù)據(jù)前沿技術(shù)洋侨，另一方面提供項(xiàng)目實(shí)踐的機(jī)會(huì)舍扰。大數(shù)據(jù)行業(yè)的薪資往往和工作經(jīng)歷有關(guān)，學(xué)員工作能力和經(jīng)驗(yàn)越多希坚，薪資也會(huì)隨之增長(zhǎng)妥粟。
大數(shù)據(jù)的處理流程
大數(shù)據(jù)培訓(xùn)關(guān)鍵在于能夠完成大數(shù)據(jù)處理，而大數(shù)據(jù)處理的流程困難重重吏够。處理過(guò)程一般來(lái)講可以分為四步勾给。
首先應(yīng)當(dāng)利用多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)接收來(lái)自不同的客戶端的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。用戶通過(guò)這些數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)進(jìn)行簡(jiǎn)單的查詢和處理锅知，而在大數(shù)據(jù)采集過(guò)程中所面臨的主要困難在于并發(fā)數(shù)過(guò)高播急，同時(shí)可能有成千上萬(wàn)的用戶在訪問(wèn)或者操作，如何在數(shù)據(jù)庫(kù)間完成負(fù)載均衡和分片是重難點(diǎn)售睹。
第二步在于數(shù)據(jù)導(dǎo)入和預(yù)處理桩警。由于數(shù)據(jù)采集涉及了多種數(shù)據(jù)庫(kù)，在對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析之前昌妹，需要將所有的數(shù)據(jù)導(dǎo)入集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫(kù)捶枢，然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理握截。這一步主要面臨的問(wèn)題在于導(dǎo)入數(shù)據(jù)量大，導(dǎo)入流量通忱檬澹可以達(dá)到成百上千兆級(jí)別谨胞。
大數(shù)據(jù)處理流程困難重重
第三步統(tǒng)計(jì)和分析。利用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)將存儲(chǔ)在其中的數(shù)據(jù)進(jìn)行普通的分析及分類匯總蒜鸡，進(jìn)行批量的處理胯努。對(duì)于半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)還需要使用Hadoop等。而這一步主要面臨的挑戰(zhàn)是設(shè)計(jì)的分析數(shù)據(jù)量大逢防，對(duì)系統(tǒng)資源占用率高叶沛，對(duì)于系統(tǒng)I/O挑戰(zhàn)較大。
第四步就是數(shù)據(jù)挖掘忘朝。數(shù)據(jù)挖掘和分析過(guò)程不同灰署，基于前三部的各種算法的計(jì)算，最終達(dá)到預(yù)測(cè)的效果局嘁，從而滿足更高級(jí)的數(shù)據(jù)分析需求氓侧。該過(guò)程的特點(diǎn)在于挖掘算法十分復(fù)雜，涉及的數(shù)據(jù)量和計(jì)算量都很吊导狡，常用的挖掘算法都以單線程為主。
大數(shù)據(jù)培訓(xùn)需要培訓(xùn)能夠完成整套大數(shù)據(jù)處理或其中一環(huán)的人才偎痛，但是鑒于大數(shù)據(jù)的困難性旱捧，培訓(xùn)必然不可能一蹴而就，因此腳踏實(shí)地才是完成大數(shù)據(jù)培訓(xùn)的關(guān)鍵踩麦。
而科多大數(shù)據(jù)就是一個(gè)專注于大數(shù)據(jù)培訓(xùn)的機(jī)構(gòu)枚赡，科多大數(shù)據(jù)獲得工信部指定的大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)基地和大數(shù)據(jù)工程師考試中心，獨(dú)立研發(fā)大數(shù)據(jù)課程教材體系之后谓谦，又獲得了工信部2016年度唯一的大數(shù)據(jù)優(yōu)秀課程贫橙，正式因?yàn)閷I(yè)，所以才能真正培養(yǎng)出大數(shù)據(jù)人才反粥。
