大数据培训发展还是不错的。您可以从各个招聘网站看一下大数据的薪资范围，亦可以对大数据的发展前景，就业方向等多方面进行了解。
一、大数据薪资范围
这个从各个招聘单位去看，比任何机构直接给的，要好的多。
二、大数据发展前景
事实上，大数据已经深入我们的生活，但许多人还没有意识到，在我们出们坐车，医疗、购物等方面都接触到了大数据。
现在企业的营销模式正从粗略的营销过渡到精确的营销，因此对大量数据的人才需求非常庞大，利用大量数据找到自己的正确用户，用户利用大量数据找到自己真正想要的东西，是有大量数据存在的含义。
大数据现在受到了许多人的重视，包括企业和政府都是非常重视大数据的发展的，而且大数据的发展也在不断的成熟，对于大数据技术的应用也越来越广，大数据人才的需求也越来越多，所以，现在大数据培训学习的就业情况和发展前景还是相当不错的。
三、大数据就业方向
大数据领域里面蕴含有三个技术方向：
1、大数据运维与云计算方向；
2、数据挖掘、数据分析与机器学习方向；
3、Hadoop大数据开发方向。
0基础的小伙伴可以尝试着熟练掌握三者之一，当然全部掌握了是最好的。要是精通其一的话，那么将来的就业前景会是比较好的，而且薪酬待遇也是较为理想的。
通过以上对大数据想必都有了一定的了解。是不是更喜欢大数据了呢?如果您发现您真的喜欢大数据，但不管您是通过什么样的方式去学习。在您学习之前先进行以下方式的自检。
1、您是否可以学习进去
就是说白了，您是否能够安静的坐在电脑面前，好好的学习，如果您心都静不下来，一坐在凳子上就犹如针灸，不建议您学。
2、是否能保持持续学习的状态
技术发展更新变化快，一不学习就会落后，跟不上技术发展。即便您经过大数据培训起薪拿的就高，但不能长期学习，就一定会被技术大军甩在后面。也有会被辞退的危险。
3、自检一下自己是否适合学习大数据
这个您自己检测一下，大数据“钱”景好但不意味着每个人都能学。如果不知怎么样自检，可下方留言。
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大数据培训挺好的呀！一般去公司面试者不会看你是培训去的，还是自学，还是怎么的。一般大数据培训就业是非常不错的，但是的自己的自身条件过关才行，不然什么都不行！
首先，确定一下自己是否适合学大数据
大数据人才供不应求，薪资自然高，但并不是人人皆可学大数据的，这点您自己要弄清楚。
其次，是否有持续学习的心技术更新比较快，需要持续的学习新技术，一来确保自己能够掌握到最前瞻的技术，二来确保自己不被技术大军抛弃，三来，确保自己不丢饭碗。即便是您参加工作之后也要持续学习才可。
最后，能否找到一家靠谱大数据培训机构以上都没有问题了，就需要外力来帮助了。这个您需要从就业、师资、学费等多方面综合考虑了。不过您要明白，再好是的师资、再先进的课程自己不学也是白搭，大数据培训机构起到一个让您节省时间、不走弯路，直接接触到前瞻技术的作用，跟您自己的努力也是离不开的。
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大数据前景广阔，薪资可观，行业不错，需求量大，大数据培训是一个不错的选择。
大数据是指那些数据量特别大、数据类别特别复杂的数据集，这种数据集不能用传统的数据库进行转存、管理和处理，是需要新处理模式才能具有更强大的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增差率和多样化的信息资产。
大数据无处不在，大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、体能和娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹。大数据对各行各业的渗透，大大推动了社会生产和生活，未来必将产生重大而深远的影响。
由于大数据、人工智能、云计算等新兴技术都是近几年内才开始火热的，这些新兴技术越来越多的被探索应用，企业逐渐意识到这其中蕴含的巨大价值，各行各业多种领域都开始利用大数据寻求创新发展。由此，大数据人才需求量也越来越大，大数据岗位越来越热门抢手。据统计，大数据人才缺口已超130万，但国内相关从业人员只有约30万。随着企业对大数据的重视，人才需求量将会更大。
以某培训机构的大数据培训课程大纲为例，做简单介绍。
基础语法、面向对象、常用API、集合API、异常、多线程、Lambda表达式、IO流、网络编程、新特性
mysql与jdbc、前端技术、linux与nginx、xml与jsoup、servlet核心编程、web异步开发、redis、maven
spring、spring mvc、mybatis、maven高级、git、dubbo、vue
全文检索、lucene、JPA 、spring boot
linux、网络管理、shell的变量定义、变量引用、流程控制语句、函数使用、 JVM参数、visualVM、垃圾回收原理、JVM字节码分析
大数据基础和硬件介绍、Zookeeper组件、HDFS组件、MapReduce、Yarn组件、Hive组件 、 Impala组件、辅助系统工具、网站流量日志分析
NoSQL、Redis、Hbase组件、RowKey设计和优化策略、HBase+Redis微博实战案例、kafka组件、kafka架构和原理、监控工具和优化、ELK技术栈 、Elasticsearch、Logstash、网站流量日志分析
Scala、Iterator、akka、Spark集群环境搭建、RDD、Spark Session、DAG、Spark SQL、SparkStreaming、 Dstream、Structured String、Kudu、CDH环境搭建
Flink的运行机制、JobManager、TaskManager、水印WaterMark、Flink的状态管理、CheckPoint、FlinkSQL、FlinkTableApi、Flink
指熟悉相关业务，熟练搭建数据分析框架，掌握和使用相关的分析常用工具和基本的分析方法，进行数据搜集、整理、分析，针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见。
对Hadoop解决方案的整个生命周期进行引导，包括需求分析，平台选择，技术架构设计，应用设计和开发，测试和部署。深入掌握如何编写MapReduce的作业及作业流的管理完成对数据的计算，并能够使用Hadoop提供的通用算法， 熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如： Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。
收集和处理大规模的原始数据（包括脚本编写，网页获取，调用APIs，编写SQL查询等）；将非结构化数据处理成适合分析的一种形式，然后进行分析；根据所需要的和专案分析商业决策。
Data warehousemanager：指定并实施信息管理策略；协调和管理的信息管理解决方案；多个项目的范围，计划和优先顺序安排；管理仓库的各个方面，比如数据外包，移动，质量，设计和实施。
提高数据库工具和服务的有效性；确保所有的数据符合法律规定；确保信息得到保护和备份；做定期报告；监控数据库性能；改善使用的技术；建立新的数据库；检测数据录入程序；故障排除。
就工具，报告或者元数据增强来进行传播信息；进行或协调测试，以确保情报的定义与需求相一致；使用商业智能工具来识别或监测现有和潜在的客户；综合目前的商业只能和趋势数据，来支持采取行动的建议；维护或更新的商业智能工具，数据库，仪表板，系统或方法；及时的管理用户流量的商业情报。
国际招聘顾问公司michael page发布《2019中国薪酬标准指南》，报告显示，IT技术领域依然是今年的热门领域。2018年第一季度，大数据平均月薪30.1k，达到IT行业平均月薪榜首。拿北京市2018年的薪酬举例来说，北京数据挖掘工程师工资中位数为：￥15166元/月，最低工资8K-10K，最高工资工资30-50K；北京数据工程师工资中位数：￥13156元/月，最高工资20K-30K；北京数据架构师工资中位数：￥23700元/月，最低工资10K-15K，最高工资无法确定。大数据不仅起薪高，涨幅也不小，2018年大数据人才年薪资涨幅达19%，排名薪资涨幅第一位。
如果解决了你的疑惑，请点点关注，谢谢支持。
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大数据培训是花钱以及时间却能更高效的进入大数据行业的。
大数据眼下虽然比较火热，但是毕竟算法比较多，需要自身学历以及逻辑思维能力较好才可以的。
也同样因为大数据眼下比较火热，所以培训机构也是比较多的。那么选择一家靠谱的培训机构也是需要多方因素考量：
第一，要了解培训机构的课程、师资、模式、学习环境、就业以及口碑方面；
第二，建议要去先听听免费的课程感受一下老师讲课方法，以及课程内容，对比才能做出更好的选择，推荐你可以看看尚硅谷的视频，听说大数据还是不错的；
第三，不要轻易相信“包就业”现实点不存在的；
第四，能自学肯定更好的，不行再考虑培训吧；
第五，如果能实地考察一下那肯定更好了，正所谓耳听为虚眼见为实。
希望能帮助到你！
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