大數(shù)據(jù)培訓收費標準貴不貴

　　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，因為數(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，正是因為如此，所以大多數(shù)零基礎(chǔ)、零經(jīng)驗的人他們在確定要走大數(shù)據(jù)分析道路的時候都會報一個大數(shù)據(jù)培訓課程好好學些。

 

　　大數(shù)據(jù)培訓課程介紹：

　　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行大數(shù)據(jù)分析和建模呢?可以說，軟件對大數(shù)據(jù)來說是基礎(chǔ)，只有軟件學得好在此基礎(chǔ)上去擴展大數(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等形式被存儲起來的，它能對數(shù)據(jù)的重要性進行先后排列，而且它相對于mysql等來說它在存儲的數(shù)據(jù)量上比較、大數(shù)據(jù)處理完一般都存儲hbase，kafla乃是一個挺好用的排隊工具，排隊工具是干什么用的呢?簡單來說，就跟排隊買票一樣，這么多數(shù)據(jù)如果沒有先做列隊的處理，到時候又要一個一個拿不好找，而且可能在分析的時候會出現(xiàn)漏洞，spark是用來彌補MapReduce在處理速度上慢的缺點。

　　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，初級分析師可能只能從一兩個角度出發(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非常多元化，這個角度行不通他們會換一個角度，再行不通又換一個角度，好像對他們來說有源源不斷的思維可切入點，之所以能達到這樣的程度，主要是因為他們在過去有做了大數(shù)據(jù)分析思維強化訓練，而該課程涉及的就是該模塊。

　　第三，實操，在學會了軟件用法，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)機構(gòu)都會安排一個模擬系統(tǒng)，讓大家進行數(shù)據(jù)分析，如此能在省錢的情況下讓大家接觸真實大數(shù)據(jù)分析工作流，提升實操經(jīng)驗。

　　大數(shù)據(jù)培訓收費標準貴不貴?以北上廣深等一線城市為期三個月一期的線下培訓來說，收費大概2萬。因為在課程培訓班內(nèi)部老師除了會就以上這三方面進行詳細講解外，還會圍繞就業(yè)做詳細指導(dǎo)，甚至直接推薦你到企業(yè)內(nèi)工作，學生除了能獲得以上這些方面服務(wù)外還能認識到一群志同道合的、都是學大數(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。