大數(shù)據(jù)培訓(xùn)收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)貴不貴

　　所謂大數(shù)據(jù)指的是數(shù)據(jù)量在10tb以上的數(shù)據(jù)集，因?yàn)閿?shù)據(jù)量大而且數(shù)據(jù)跟數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)千絲萬縷，需要剔除無效數(shù)據(jù)在有效數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上做分層建模，難度系數(shù)并不小，正是因?yàn)槿绱耍源蠖鄶?shù)零基礎(chǔ)、零經(jīng)驗(yàn)的人他們?cè)诖_定要走大數(shù)據(jù)分析道路的時(shí)候都會(huì)報(bào)一個(gè)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程好好學(xué)些。

 

　　大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程介紹：

　　第一，軟件，既然數(shù)據(jù)量如此之大，如果沒有軟件作為支撐又怎么可能進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析和建模呢?可以說，軟件對(duì)大數(shù)據(jù)來說是基礎(chǔ)，只有軟件學(xué)得好在此基礎(chǔ)上去擴(kuò)展大數(shù)據(jù)分析思維才有可能做好大數(shù)據(jù)分析工作，需要用到的軟件有hbase、Hadoop、spark等等，具體舉幾個(gè)例子吧，比如說hbsae它乃是hadoop生態(tài)體系中的nosql數(shù)據(jù)庫，它的數(shù)據(jù)是按照key和value等形式被存儲(chǔ)起來的，它能對(duì)數(shù)據(jù)的重要性進(jìn)行先后排列，而且它相對(duì)于mysql等來說它在存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量上比較、大數(shù)據(jù)處理完一般都存儲(chǔ)hbase，kafla乃是一個(gè)挺好用的排隊(duì)工具，排隊(duì)工具是干什么用的呢?簡單來說，就跟排隊(duì)買票一樣，這么多數(shù)據(jù)如果沒有先做列隊(duì)的處理，到時(shí)候又要一個(gè)一個(gè)拿不好找，而且可能在分析的時(shí)候會(huì)出現(xiàn)漏洞，spark是用來彌補(bǔ)MapReduce在處理速度上慢的缺點(diǎn)。

　　第二，大數(shù)據(jù)分析思維，同樣的、超過10tb的大數(shù)據(jù)被放在不同分析師面前，初級(jí)分析師可能只能從一兩個(gè)角度出發(fā)去切入做數(shù)據(jù)分層、建模，而資深數(shù)據(jù)分析師可能切入的角度就會(huì)非常多元化，這個(gè)角度行不通他們會(huì)換一個(gè)角度，再行不通又換一個(gè)角度，好像對(duì)他們來說有源源不斷的思維可切入點(diǎn)，之所以能達(dá)到這樣的程度，主要是因?yàn)樗麄冊(cè)谶^去有做了大數(shù)據(jù)分析思維強(qiáng)化訓(xùn)練，而該課程涉及的就是該模塊。

　　第三，實(shí)操，在學(xué)會(huì)了軟件用法，也知道到底應(yīng)該怎么執(zhí)行大數(shù)據(jù)分析建模之后，大多數(shù)機(jī)構(gòu)都會(huì)安排一個(gè)模擬系統(tǒng)，讓大家進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，如此能在省錢的情況下讓大家接觸真實(shí)大數(shù)據(jù)分析工作流，提升實(shí)操經(jīng)驗(yàn)。

　　大數(shù)據(jù)培訓(xùn)收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)貴不貴?以北上廣深等一線城市為期三個(gè)月一期的線下培訓(xùn)來說，收費(fèi)大概2萬。因?yàn)樵谡n程培訓(xùn)班內(nèi)部老師除了會(huì)就以上這三方面進(jìn)行詳細(xì)講解外，還會(huì)圍繞就業(yè)做詳細(xì)指導(dǎo)，甚至直接推薦你到企業(yè)內(nèi)工作，學(xué)生除了能獲得以上這些方面服務(wù)外還能認(rèn)識(shí)到一群志同道合的、都是學(xué)大數(shù)據(jù)分析的朋友行程人脈，這真的是很好的選擇。然而大數(shù)據(jù)分析前景好，在未來五年十年前景十分看到，未來無限量。