千鋒教育深圳校區
尤其是在北京、上海、深圳這樣的一線城市的大數據培訓機構更加多，只要我們上網繼續搜索查詢就可以找到不下十家這樣的培訓機構，那麼在這些機構中該如何進行選擇是一件比較頭疼的事情，以下幾點建議供您參考。
1、大數據培訓課程設置
大數據課程設置是否契合工作招聘企業的要求?能不能與企業的要求工作技能相符合，從整個課程設置的視點來說，課程設置對企業對接是第一個要看的標準。
2、師資力量
經歷多、技能強、教育強、教研人員數量是考察重點!大數據授課師資是否有5年以上的項目及教育經歷?在課程設置與企業需求可以對接的前提下，授課師資是保證學生學習效果的重要一環。
3、就業情況
一個大數據培訓機構的真實就業情況，最能體現培訓機構的綜合實力，好的機構往往在就業方面的就業率是比較高的。
最後建議您在決定學習之前，先確定一下自己是否適合學大數據。大數據一般理工科學好一點。
大數據學習內容路線圖
尚硅谷教育
大數據主要培訓內容不能一概而論，主要根據就業崗位來說 目前大數據最熱門的崗位：大數據開發，大數據可視化，大數據分析，大數據算法這四種。
基礎階段：Linux、Docker、KVM、MySQL基礎、Oracle基礎、MongoDB、redis。
大數據存儲階段：hbase、hive、sqoop。
大數據架構設計階段：Flume分佈式、Zookeeper、Kafka。
大數據實時計算階段：Mahout、Spark、storm。
大數據數據採集階段：Python、Scala。
大數據商業實戰階段：實操企業大數據處理業務場景，分析需求、解決方案實施，綜合技術實戰應用。
大數據分析的幾個方面：
1、可視化分析：可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明瞭。
2、數據挖掘算法：大數據分析的理論核心就是數據挖掘算法。
3、預測性分析：從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，從而預測未來的數據。
4、語義引擎：需要設計到有足夠的人工智能以足以從數據中主動地提取信息。
5、數據質量和數據管理：能夠保證分析結果的真實性。
大數據相關技術最近幾年出現了井噴的趨勢，眾多技術紛紛出現，典型的系統包括Hadoop、Spark、Flume、Scribe、Kafka、Storm、Mahout、MLlib、Docker等，涵蓋網絡數據爬取、日誌採集、分佈式消息訂閱、大數據分析挖掘等方面，涉及離線批處理、實時處理、流式處理等多種處理方式。這些技術解決不同的應用需求，涉及面廣，技術要求高，交叉知識範圍廣，知識內容更新頻繁。
每個教育機構學的都不一樣，結合自己想發展的方向在選擇合適的機構，多去選擇幾家，我不是很瞭解深圳教學機構的情況，不好盲目推薦！
