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大数据培训的收费不便宜，以北京为例，三个月的线下培训收费得2万，但这样的班一旦开班还是获得火爆招生，生源源源不断。为什么？因为大家知道，参加大数据培训有其价值、是很值得的一件事，它是很高性价比的自我投资方法。

经过过去反复论证，有大量学生在大数据培训机构毕业之后都获得了良好就业，不管是朝着应用开发、大数据统计研究还是大数据分析方向发展都斩获了高新，初入职场的薪酬能达到15k，毕业3~5年后月薪不会低于35k，如此高的薪酬行情也难怪它会被誉为热门高薪专业其中之一。

具体来说，大数据领域里面有三个不同的技术方向，个是大数据运维和云计算方向。第二个是大数据挖掘、数据分析以及机器学习。第三个是hadoop大数据开发方向，这三个不同方向它们对应的从业主体差不多，只是在细节上会有一些略微差别。

在大家不明确未来要朝哪个方向去发展的时候需要合着大数据做详细学习，在培训机构内讲师会就以下展开详细的分享：

，大数据技术入门，主要涉及大数据入门和linux大数据。所谓大数据入门讲的是现在大数据较流行的技术、大数据依托的原理。linux主要是讲解Vmware虚拟机安装linux系统以及虚拟机配置、网络文件、基本命令操作等等，了解到linux能帮助大家在后期更好掌握关于Hadoop，HBase，Hiva，Spark，Flume等软件的使用，因为大多数关于大数据的软件都需要在linux系统中打开才能运行。

第二，数据分析语言，主要讲解的是scala，它是一门多范式编程语言，有点像java，较开始之所以设计它主要是为了实现伸缩性语言，在该模块会详细介绍scala的优势、会介绍它的基础语法和用法，介绍函数（高阶函数、嵌套函数、匿名函数、颗粒函数等等），这些函数一个都不会落下。

第三，数据分布式存储，主要讲解的是hadoop里面的hdfs和hbase。前者乃是分布式文件存储系统，而且它具有着高度的容错性，适合部署在廉价的机器上面，同时会详细介绍关于这类软件的入门基础知识和使用技巧。后者它具有着高可靠性、高性能等诸多方面特色，能在廉价的pc上搭建出大规模的结构化存储集群。

第四，分布式计算，主要涉及HadoopMapReduce分布式计算、Hiva数据挖掘、Spare分布式计算，HadoopMapReduce主要是用于数据集的并行运算，Hiva软件主要是用于创建、修改、删除等操作，Spare则是的通用并行框架，以上都要掌握起来才能完成数据的分析、计算。

第五，大数据思维，以上所有这些都只是基本软件系统，学会软件系统只是说明你踏入了大数据分析行业，是否能在拿到10tb以上数据分析还不好说，怎么才能完成从理论到实践的转变？讲师会通过过去数据真实分析案例作为基础，让大家知道思维切入的点应该怎么找、熟悉整个从业流程、把握好不同流程节点要用的软件。

通过上面这部分内容的分析大家也都知道了大数据要学什么。上面所说的是每个人数据初期都会接触到的，学成之后可结合着自己在学习中的体验和感受就三个不同方向做选择，不管是哪个方向都会有不错的发展呢。

大数据培训的收费不便宜，以北京为例，三个月的线下培训收费得2万，但这样的班一旦开班还是获得火爆招生，生源源源不断。为什么？因为大家知道，参加大数据培训有其价值、是很值得的一件事，它是很高性价比的自我投资方法。

经过过去反复论证，有大量学生在大数据培训机构毕业之后都获得了良好就业，不管是朝着应用开发、大数据统计研究还是大数据分析方向发展都斩获了高新，初入职场的薪酬能达到15k，毕业3~5年后月薪不会低于35k，如此高的薪酬行情也难怪它会被誉为热门高薪专业其中之一。

具体来说，大数据领域里面有三个不同的技术方向，个是大数据运维和云计算方向。第二个是大数据挖掘、数据分析以及机器学习。第三个是hadoop大数据开发方向，这三个不同方向它们对应的从业主体差不多，只是在细节上会有一些略微差别。

在大家不明确未来要朝哪个方向去发展的时候需要合着大数据做详细学习，在培训机构内讲师会就以下展开详细的分享：

，大数据技术入门，主要涉及大数据入门和linux大数据。所谓大数据入门讲的是现在大数据较流行的技术、大数据依托的原理。linux主要是讲解Vmware虚拟机安装linux系统以及虚拟机配置、网络文件、基本命令操作等等，了解到linux能帮助大家在后期更好掌握关于Hadoop，HBase，Hiva，Spark，Flume等软件的使用，因为大多数关于大数据的软件都需要在linux系统中打开才能运行。

第二，数据分析语言，主要讲解的是scala，它是一门多范式编程语言，有点像java，较开始之所以设计它主要是为了实现伸缩性语言，在该模块会详细介绍scala的优势、会介绍它的基础语法和用法，介绍函数（高阶函数、嵌套函数、匿名函数、颗粒函数等等），这些函数一个都不会落下。

第三，数据分布式存储，主要讲解的是hadoop里面的hdfs和hbase。前者乃是分布式文件存储系统，而且它具有着高度的容错性，适合部署在廉价的机器上面，同时会详细介绍关于这类软件的入门基础知识和使用技巧。后者它具有着高可靠性、高性能等诸多方面特色，能在廉价的pc上搭建出大规模的结构化存储集群。

第四，分布式计算，主要涉及HadoopMapReduce分布式计算、Hiva数据挖掘、Spare分布式计算，HadoopMapReduce主要是用于数据集的并行运算，Hiva软件主要是用于创建、修改、删除等操作，Spare则是的通用并行框架，以上都要掌握起来才能完成数据的分析、计算。

第五，大数据思维，以上所有这些都只是基本软件系统，学会软件系统只是说明你踏入了大数据分析行业，是否能在拿到10tb以上数据分析还不好说，怎么才能完成从理论到实践的转变？讲师会通过过去数据真实分析案例作为基础，让大家知道思维切入的点应该怎么找、熟悉整个从业流程、把握好不同流程节点要用的软件。

通过上面这部分内容的分析大家也都知道了大数据要学什么。上面所说的是每个人数据初期都会接触到的，学成之后可结合着自己在学习中的体验和感受就三个不同方向做选择，不管是哪个方向都会有不错的发展呢。

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