大數(shù)據(jù)分析培訓班出來好找工作嗎

　　在365行現(xiàn)在人人都在提大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)可以說是一個讓人很熟悉又很陌生的概念，熟悉是因為它的涉獵面廣，哪怕自己沒有接觸過、沒有做過大數(shù)據(jù)相關(guān)崗位也至少聽過，陌生是因為它的專業(yè)度比較高，如果沒有接受系統(tǒng)培訓學習未必能了解大數(shù)據(jù)到底是做什么的。

　　據(jù)悉，大多數(shù)人對大數(shù)據(jù)分析崗位的理解僅僅停留在大數(shù)據(jù)薪酬高、未來發(fā)展?jié)摿谩⑸鐣匚桓咔易詭衩剡@幾個方面上，只要報名參加一個專業(yè)課程培訓班、掌握跟大數(shù)據(jù)分析相關(guān)理論內(nèi)容并且簡單模擬操作幾次就能讀懂大數(shù)據(jù)，它將不再神秘。
 

　　大數(shù)據(jù)分析培訓班課程內(nèi)容介紹：

　　第一階段，linux系統(tǒng)，之所以需要學它主要是因為大多數(shù)跟大數(shù)據(jù)分析相關(guān)的軟件其實都是在linux系統(tǒng)上運行的，該系統(tǒng)的學習要扎實一些，學會了linux系統(tǒng)能為后期理解hadoop、spark等軟件運行有積極幫助，能少踩坑，學會shell就能夠看懂腳本，能更快配置大數(shù)據(jù)集群。

　　第二階段，hadoop等軟件的學習，hadoop里面包括了幾個不同的組件，比如說hdfs它是存儲數(shù)據(jù)的地方，就像電腦的硬盤、u盤等一樣，將軟件文件存儲在MapReduce上面上是對數(shù)據(jù)進行處理計算的，它的主要特色體現(xiàn)在哪怕是再大數(shù)據(jù)只要能給予足夠的時間就能將數(shù)據(jù)跑完，所以它被稱為數(shù)據(jù)批處理的優(yōu)選。又比如說spark，它其實是用來彌補MapReduce協(xié)議處理速度上比較慢缺點的，它的特點是能直接將數(shù)據(jù)加載內(nèi)存中進行計算，而不是慢慢的讀，特別是算法流們在提到Spark的時候恨不得將它捧在手心上。

　　第三階段，大數(shù)據(jù)的從業(yè)實操，了解系統(tǒng)軟件其實主要是為了幫助大家更好展開整個分析流程，如果說系統(tǒng)和軟件是工具，那么從業(yè)流就是關(guān)鍵，你只有先學會工具并且將工具融入到流程中才能將它們的價值發(fā)揮出來，大數(shù)據(jù)分析的從業(yè)流大概是這樣的，先就數(shù)據(jù)量在10tb以上的數(shù)據(jù)集做清洗，之后將它放在各個系統(tǒng)軟件中進行分析、分層建模，建模之后再反向測算到底所建模型是否跟數(shù)據(jù)一致，如此就能排除其他錯誤可能得到最后結(jié)論。

　　乍聽好像大數(shù)據(jù)分析培訓挺簡單的，內(nèi)容也不復雜，不過是學一下軟件、學一下整個從業(yè)流程，其實并非如此，將以上內(nèi)容掌握起來還無法成為一個合格的大數(shù)據(jù)分析師，得確保自己有形成多維思考分析能力，同樣的數(shù)據(jù)為什么不同人分析出來的結(jié)果不一樣?主要是因為切入的角度不同，有的人切入角度很多元而且反復嘗試、不厭其煩、錯了就換一個角度重新開始，所以他們分析出來的結(jié)果往往是跟真實靠近的，形成多元化分析思維是成為優(yōu)秀大數(shù)據(jù)分析師的必備條件，但難度很大，需要多花一些時間去接觸實際案例才行。