大数据是一种在获取、存储、管理、分析等方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。它具有大量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。现在美团、淘宝、微博等平台都在用大数据技术，所以大数据行业前景很好，很多人想转行大数据。那么大数据培训靠谱吗?值不值得学习?

现在市面上的培训机构很多，有的靠谱有的不靠谱，而培训机构是否值得去学习需要大家从口碑、师资、课程内容、项目资源、就业服务这几个方面自己去评估。

首先靠谱的培训机构口碑也会比较好，一个培训机构口碑好、网上好评多说明这个培训机构的学员学完后大部分能找到满意的工作，这样的培训机构自然比较靠谱。

其次靠谱的培训机构师资经验一般比较丰富，因为如果师资没有经验那么也不能很好的理解教学讲义上的知识更别说把知识教给学生了。反之经验丰富的讲师能把更多的工作经验传授给学员。

第三靠谱的培训机构的授课内容是跟着企业需求不断更新的，因为大数据的技术会更新换代，如果培训机构不经常调研企业需求并调整课程内容那么就会过时，而学生学到过时的技术找工作也不会好找。所以培训机构的课程内容和企业需求相匹配这一点很重要。

第四靠谱的培训机构项目也会比较多，因为企业在招聘大数据人才时会比较注重动手能力，而培训机构的项目实战则为学生提供了动手实操的机会，增加学员的项目经验。

最后靠谱的培训的就业服务也会比较多，因为大家报班培训主要还是为了就业，所以靠谱的培训机构会比较重视就业服务，以帮助学员尽快就业。

综上大数据值得去学习下，只要挑个靠谱的培训机构。

大数据其实也没有想象中的那么难，只要你找好培训机构，系统的学一学，其实是没啥问题的

因为现在就是大数据时代，为了赶上趋势发展，学习大数据是非常占有先机的，所以很多人学啊

因为大数据行业发展好，技术等相关岗位需求多

而且各行各业逐渐在融入大数据

零售业：主要集中在客户营销分析上，通过大数据技术可以对客户的消费信息进行分析。获知客户的消费习惯、消费方向等，以便商场做好更合理商品、货架摆放，规划市场营销方案、产品推荐手段等。

金融业：在金融行业里头，数据即是生命，其信息系统中积累了大量客户的交易数据。通过大数据可以对客户的行为进行分析、防堵诈骗、金融风险分析等。

医疗业：通过大数据可以辅助分析疫情信息，对应做出相应的防控措施。对人体键康的趋势分析在电子病例、医学研发和临床试验中，可提高诊断准确性和药物有效性等。

制造业：该行业对大数据的需求主要体现在产品研发与设计、供应链管理、生产、售后服务等。通过数据分析，在产品研发过程中免除掉一些不必要的步骤，并且及时改善产品的制造与组装的流程。

等等，各行业都会逐渐融入到大数据中

虽然难，但是薪资高岗位多，朝阳产业学习的人还是多

有三点原因：

第一，大数据人才需求很大。从职友集数据可以看到大数据相关工作岗位的招聘信息每天有四千多条，还是很多的。这说明目前大数据人才供不应求。

第二，大数据开发岗位平均薪资高。从职友集数据可以看到大数据开发岗位的平均薪资为20450元每月。这说明目前大数据人才在企业中很受器重，薪资待遇很好。

第三，大数据人才晋升比较快，随着工作经验的不断增长，大数据人才的晋升路线为：大数据运维师—大数据开发师—系统架构师—大数据算法工程师—大数据技术总监—大数据项目总监—首席数据官。

综上，目前大数据的前景很不错，人才需求大、平均薪资高、晋升快。所以大数据还有很多人在学习。

学习大数据的人群学历最低基本上是在大专，一般都是本科或硕士生居多，不过这不是绝对的，毕竟大数据相关职位对行业知识和项目经验也很看重，如果家庭经济情况允许，自己学习意愿也比较强的，在校生可以选择读研，已经本科毕业出来的学生，可以选择报一个大数据就业班之类的，系统地提高一下自己的业务能力和实操经验。
对于学历这个问题，一般来说，当你没有任何基础的时候，能拿的出手的只有学历，本科生当然竞争不过研究生。但是随着工作时间久了，你的能力达到了这个职位的要求，学历就不重要了。尤其是对业务能力要求比较高的数据分析师、数据挖掘师这些职位，你的行业知识和业务理解能力在很多情况下比学历更加重要。

大数据不仅是一个术语，而且还与许多新兴技术捆绑在一起，例如人工智能，机器学习，区块链，增强现实，物联网等。我之所以列出上述技术的原因是，许多报告预测，这些技术将大行其道，并将在2020年及之后实现革命性的增长。对于所有这些技术，大数据将成为关键来源，甚至我们可以说它是“新兴技术的生命”。

我们生活在数字时代，在世界的每个角落，都有人不断寻找新技术或某种东西来改造这个世界。结果，每天都会引入许多技术或趋势。一些在流行和接受度很高的游戏中占据上风，但是某些技术在特定时期内一直保持病毒式传播，在此之后它就消失了。

但是，大数据并不是消失的技术之一。许多行业专家预测，大数据前景广阔，在任何情况下都不会黯淡。

新手学大数据，一定要注意从基础开始，基础要牢靠，才能在后续的核心技术学习当中更快上手。一个完全的零基础小白，首先要打好关于Java、Linux以及SQL方面的基础，这是快速入门的关键。

其次，既然想入行做大数据，那么就需要对大数据行业有更清楚的了解，大数据是什么，大数据做什么，大数据有哪些对应的岗位……先了解再入行，才不会导致大家在学习后期才发现，大数据和自己想的不一样，认知有偏差。

大数据的学习路线，大致可以参照下面的路线进行学习：

第一阶段、Java语言基础

Java入门、Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类。

第二阶段、HTML、CSS与Java

PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生Java交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用。

阶段三、JavaWeb和数据库

数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕。

第四阶段、Linux&Hadoop体系

Linux基础、Hadoop离线计算、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume。

第五阶段、Spark生态体系

Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark Streaming大数据处理、Spark Mlib机器学习、Spark GraphX图计算。

第七阶段、Storm生态体系

storm技术架构体系、Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper。

因为大数据行业发展好，技术等相关岗位需求多，而且各行各业逐渐在融入大数据。