郝多餘媽媽
大數據是一種在獲取、存儲、管理、分析等方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力範圍的數據集合。它具有大量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。現在美團、淘寶、微博等平臺都在用大數據技術，所以大數據行業前景很好，很多人想轉行大數據。那麼大數據培訓靠譜嗎?值不值得學習?
現在市面上的培訓機構很多，有的靠譜有的不靠譜，而培訓機構是否值得去學習需要大家從口碑、師資、課程內容、項目資源、就業服務這幾個方面自己去評估。
首先靠譜的培訓機構口碑也會比較好，一個培訓機構口碑好、網上好評多說明這個培訓機構的學員學完後大部分能找到滿意的工作，這樣的培訓機構自然比較靠譜。
其次靠譜的培訓機構師資經驗一般比較豐富，因為如果師資沒有經驗那麼也不能很好的理解教學講義上的知識更別說把知識教給學生了。反之經驗豐富的講師能把更多的工作經驗傳授給學員。
第三靠譜的培訓機構的授課內容是跟著企業需求不斷更新的，因為大數據的技術會更新換代，如果培訓機構不經常調研企業需求並調整課程內容那麼就會過時，而學生學到過時的技術找工作也不會好找。所以培訓機構的課程內容和企業需求相匹配這一點很重要。
第四靠譜的培訓機構項目也會比較多，因為企業在招聘大數據人才時會比較注重動手能力，而培訓機構的項目實戰則為學生提供了動手實操的機會，增加學員的項目經驗。
最後靠譜的培訓的就業服務也會比較多，因為大家報班培訓主要還是為了就業，所以靠譜的培訓機構會比較重視就業服務，以幫助學員儘快就業。
綜上大數據值得去學習下，只要挑個靠譜的培訓機構。
優就業浙江IT培訓
作為一名計算機專業的教育工作者，我來回答一下這個問題。
首先，從大的發展趨勢來看，未來大數據的應用前景還是非常廣闊的，隨著越來越多的企業紛紛實現業務雲端化，大數據的應用場景在不斷增加，所以未來大數據領域的人才需求量也會持續攀升，不僅IT（互聯網）行業需要大量的大數據人才，傳統行業也需要大數據人才，所以當前不論是學生還是職場人，學習大數據技術都是有一定必要的。
大數據之所以受到廣泛的關注，除了大數據領域有更多的就業機會之外，還有以下三方面原因：
第一：大數據自身的價值空間比較大。大數據之所以能夠受到廣泛的關注，一個重要的原因是大數據自身的價值空間非常大，基於大數據可以打造出大量的產業生態，所以大數據本身的帶動效應會非常明顯。在互聯網逐漸從消費端向產業端過渡的過程中，互聯網的巨大價值必然會需要一個承載體，而大數據很有可能會承擔這個角色。
第二：大數據領域的創新、創業機會比較多。當前大數據領域的創新、創業機會還是比較多的，隨著大數據被列入到“新基建計劃”，未來大數據領域將彙集大量的社會資源，這也會全面促進大數據的發展。
第三：大數據與物聯網、人工智能等技術關係緊密。大數據是物聯網發展的必然產物，同時大數據也是人工智能的重要基礎，所以在5G時代和工業互聯網時代，大數據的地位將進一步得到鞏固和發展。
雖然大數據技術有一定的難度，但是大數據的學習切入點也很多，初學者可以根據自身的知識結構來選擇學習方向，對於職場人來說，也可以結合自身的崗位需要來制定大數據學習計劃。從大數據的技術體系結構來看，當前可以按照三個大的方向來制定學習計劃，分別是大數據開發、大數據分析和大數據運維。
我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關於互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收穫。
如果有互聯網、大數據、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言，或者私信我！
IT人劉俊明
現在大數據太火了，所以一股腦衝上去學的人也就多了。
大數據是以後的方向之一。越來越多的行業，依賴於大數據技術對數據分析，指導決策、行動，提高效率，提升準確度。以下3個條件，促使行業要大發展：
第一：產業互聯網促進大數據落地應用。隨著互聯網逐漸進入產業互聯網階段，大數據也迎來了快速發展期，一方面大數據是產業互聯網的重要技術組成部分，另一方面大數據也為產業互聯網開闢出了新的價值空間。從產業互聯網的整體技術組成來看，大數據技術體系不僅承擔了技術創新的任務，同時也承擔了價值提升的任務，產業互聯網自身的很大一部分價值要通過大數據來進行體現。
第二：大數據應用場景逐漸成熟。隨著大量傳統企業紛紛實現了“業務上雲”，大數據的應用場景也越來越成熟了，這會在很大程度上促進大數據人才的就業。隨著大數據技術體系的逐漸成熟，以及大數據平臺的逐漸落地應用，未來大數據領域的人才需求將逐漸從研發型人才向技能型人才過渡，所以未來本科生和專科生也會有較好的就業前景。
第三：大數據是智能化的基礎。大數據本身並不是目的，大數據的目的是應用，而人工智能正是大數據應用的一個重要出口，因為人工智能技術研發的三大基礎之一就是數據，所以未來的智能化時代一定離不開大數據的支撐。
近幾年來，互聯網行業發展風起雲湧，而移動互聯網、電子商務、物聯網以及社交媒體的快速發展更促使我們快速進入了大數據時代。截止到目前，人們日常生活中的數據量已經從TB(1024GB=1TB)級別一躍升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)級別，數據將逐漸成為重要的生產因素，人們對於海量數據的運用將預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。大數據時代，專業的大數據人才必將成為人才市場上的香餑餑。
但是，想學好大數據，需要
1.瞭解大數據理論。
2.掌握幾門重要的計算機編程語言。
3.還得讀一些大數據相關的課程。
如果學習不得法，很難有所收穫。
沙鍋之底
目前大數據作為熱門方向，國家在政策上進行支持，同時國內的知名互聯網企業也正在積極的佈局大數據。
在2017年國家同樣也陸續發佈了多個大數據相關的政策，同時目前在貴州，內蒙，西安等多個城市，都在建設大數據中心，以及扶持當地的大數據企業，打造大數據產業園。
因為前景好，不管是國家支持，還是很多大型企業在佈局；還有就是目前人才緊缺，目前大數據處在發展初期，對口人才緊缺，導致從業人員的薪資普遍較高，很多人在關注大數據，以及已經有不少人轉入或者正在轉入大數據行業中發展。
大數據培訓相關的職業崗位及主要工作內容
https://www.toutiao.com/i6642200037784814094/
加米穀大數據
從現實角度來說，大數據現在應用於生活的方方面面，幾乎大部分常見app都使用了這項技術，可以精確推送用戶感興趣的東西。而在更好的層面，無論是商業風控，股票預測，甚至是國家級的數據分析，都在通過大數據技術來實現需求。
那麼，這會導致什麼？
大量的就業需求，良好的前景，比較明顯的人才缺口，這樣就會很現實的帶來一樣東西，就是工資高，競爭還小。
所以大數據人才的就業會相對容易，薪酬也會超過互聯網行業的普通類型。所以才會有很多人去學，因為學成的回報，行業的前景一直都不錯。
另外，大數據也並沒有那麼的有難度。
它涉及到的集群負載，數據分佈式存儲聽起來都是一些很高大上的概念，但是實際上已經發展了多年。所以各種框架，系統應用的發展，都比較成熟可靠，只需要瞭解基本的操作流程，就可以架設大數據集群。
然後就是根據特定的規則存入數據，寫相關的邏輯算法對數據進行分析，這些如果你有了大概的思路，你也會發現不會有太高的難度，而無非是條件變多了，算法的堆疊變多了，雖然在更高的層面上仍然複雜，但是一般的平臺而言，用不到那樣複雜的邏輯。
畢竟，你只是學會，和就業，而不是成為一個專家。
相對於同樣是大量數據的另一個互聯網方面，就是深度學習，人工智能的方向，大數據真的輕鬆了太多。
如果有條件有興趣，為什麼不去研究一下呢？
極端吐槽
得數據者得財富
往日好食光
有興趣就是進步的
鄉愁愁鄉
中國的人口如此秘籍，門檻越高的行業收益也會成正比。
簡單的誰不能幹啊，你的優勢呢？
上黨司馬
未來發展趨勢，就業好唄。
仲小九929
因為可以解決好多行業痛點
