成都大数据培训哪里好
发布网友
发布时间：2022-04-23 13:24
共7个回答
热心网友
时间：2022-04-11 12:03
1、机构在精不在大：有一些大型培训机构开设的课程几乎覆盖了所有行业，哪个行业热就开始哪个行业的课程，所以遇到这样的机构要注意了。
2、讲师的实战经历很重要：讲师一定要在企业中从事过开发工作，只有实际的工作经验才能更好的从企业角度进行教学
3、教学模式：最好选择小班授课，讲师更容易照顾到每个学生
4、课程安排：课程很重要，有一些机构不具备大数据培训的能力，开始了java+数据库课程就对外声称大数据
以下是我们的课程安排，如果成都的朋友想学习大数据可以参考一下：
大数据开发工程师课程体系——Java部分。
第一阶段：静态网页基础
1、学习Web标准化网页制作，必备的HTML标记和属性
2、学习HTML表格、表单的设计与制作
3、学习CSS、丰富HTML网页的样式
4、通过CSS布局和定位的学习、让HTML页面布局更加美观
5、复习所有知识、完成项目布置
第二阶段：JavaSE+JavaWeb
1、掌握JAVASE基础语法
2、掌握JAVASE面向对象使用
3、掌握JAVASEAPI常见操作类使用并灵活应用
4、熟练掌握MYSQL数据库的基本操作，SQL语句
5、熟练使用JDBC完成数据库的数据操作
6、掌握线程，网络编程，反射基本原理以及使用
7、项目实战 + 扩充知识：人事管理系统
第三阶段：前端UI框架
1、JAVASCRIPT
2、掌握Jquery基本操作和使用
3、掌握注解基本概念和使用
4、掌握版本控制工具使用
5、掌握easyui基本使用
6、项目实战+扩充知识：项目案例实战
POI基本使用和通过注解封装Excel、druid连接池数据库监听,日志Log4j/Slf4j
第四阶段：企业级开发框架
1、熟练掌握spring、spring mvc、mybatis/
2、熟悉struts2
3、熟悉Shiro、redis等
4、项目实战：内容管理系统系统、项目管理平台流程引擎activity，爬虫技术nutch,lucene，webService CXF、Tomcat集群 热备 MySQL读写分离
以上Java课程共计384课时，合计48天！
大数据开发工程师课程体系——大数据部分
第五阶段：大数据前传
大数据前篇、大数据课程体系、计划介绍、大数据环境准备&搭建
第六阶段：CentOS课程体系
CentOS介绍与安装部署、CentOS常用管理命令解析、CentOS常用Shell编程命令、CentOS阶段作业与实战训练
第七阶段：Maven课程体系
Maven初识:安装部署基础概念、Maven精讲:依赖聚合与继承、Maven私服:搭建管理与应用、Maven应用:案列分析、Maven阶段作业与实战训练
第八阶段：HDFS课程体系
Hdfs入门:为什么要HDFS与概念、Hdfs深入剖析:内部结构与读写原理、Hdfs深入剖析:故障读写容错与备份机制、HdfsHA高可用与Federation联邦、Hdfs访问API接口详解、HDFS实战训练、HDFS阶段作业与实战训练
第九阶段：MapRece课程体系
MapRece深入剖析:执行过程详解、MapRece深入剖析:MR原理解析、MapRece深入剖析:分片混洗详解、MapRece编程基础、MapRece编程进阶、MapRec阶段作业与实战训练
第十阶段：Yarn课程体系
Yarn原理介绍:框架组件流程调度
第十一阶段：Hbase课程体系
Yarn原理介绍:框架组件流程调度、HBase入门:模型坐标结构访问场景、HBase深入剖析:合并*数据定位、Hbase访问Shell接口、Hbase访问API接口、HbaseRowkey设计、Hbase实战训练
第十二阶段：MongoDB课程体系
MongoDB精讲:原理概念模型场景、MongoDB精讲:安全与用户管理、MongoDB实战训练、MongoDB阶段作业与实战训练
第十三阶段：Redis课程体系
Redis快速入门、Redis配置解析、Redis持久化RDB与AOF、Redis操作解析、Redis分页与排序、Redis阶段作业与实战训练
第十四阶段：Scala课程体系
Scala入门:介绍环境搭建第1个Scala程序、Scala流程控制、异常处理、Scala数据类型、运算符、Scala函数基础、Scala常规函数、Scala集合类、Scala类、Scala对象、Scala特征、Scala模式匹配、Scala阶段作业与实战训练
第十五阶段：Kafka课程体系
Kafka初窥门径:主题分区读写原理分布式、Kafka生产&消费API、Kafka阶段作业与实战训练
第十六阶段：Spark课程体系
Spark快速入门、Spark编程模型、Spark深入剖析、Spark深入剖析、SparkSQL简介、SparkSQL程序开发光速入门、SparkSQL程序开发数据源、SparkSQL程序开DataFrame、SparkSQL程序开发DataSet、SparkSQL程序开发数据类型、SparkStreaming入门、SparkStreaming程序开发如何开始、SparkStreaming程序开发DStream的输入源、SparkStreaming程序开发Dstream的操作、SparkStreaming程序开发程序开发--性能优化、SparkStreaming程序开发容错容灾、SparkMllib 解析与实战、SparkGraphX 解析与实战
第十七阶段：Hive课程提体系
体系结构机制场景、HiveDDL操作、HiveDML操作、HiveDQL操作、Hive阶段作业与实战训练
第十八阶段：企业级项目实战
1、基于美团网的大型离线电商数据分析平台
2、移动基站信号监测大数据
3、大规模设备运维大数据分析挖掘平台
4、基 于互联网海量数据的舆情大数据平台项目
以上大数据部分共计学习656课时，合计82天！
0基础大数据培训课程共计学习130天。
热心网友
时间：2022-04-11 13:21
成都大数据课程比较好的就是达内了，专业
热心网友
时间：2022-04-11 14:55
成都的达内大数据还不错的
热心网友
时间：2022-04-11 16:47
大数据培训机构好的机构一般来说还是一线城市比较多，口碑好的大数据培训机构基本上都是可以的， 你可以深度了解机构的口碑情况，除了口碑再了解机构的师资、课程、费用、就业等等方面的情况，多对比几家机构，希望你早日学有所成。
热心网友
时间：2022-04-11 18:55
成都真正做大数据培训的机构不多，所以建议最好实地考察试听一下，0基础的朋友就不要考虑线上课程了，本身大数据有一定难度，最好找个专业做大数据培训的面授班，更有氛围，学习效果更好，跟讲师也可以面对面交流
热心网友
时间：2022-04-11 21:19
从2000年开始中国的IT职业培训从大规模标准化培养软件蓝领，到2013年注重项目经验，培养软件熟手，如今到了2020年这标准已经是过去，现在应该是“个性化”，个性化这个词在教育行业一直被提起，从古至今都被教育行业视为终极目标，过去因为机构考虑成本，技术实现等制约这种个性化始终只是一种梦想或宣传手段，但实际仍然是一个几十人的班级，一套统一的课程和一个有经验的老师，但如今的企业所面对更多过不确定性的时候，一个优秀的员工的价值已经不再是完成任务，而是能够去不断的发现新问题，通过自我的学习去解决这些问题，这就使得如果培训的内容是固定的，周期是固定的，那么最好的结果只能是你短期找到了一份工作，仅此而已，但问题是你到了企业会发现需要学习的还有很多，甚至很多问题没有人遇到过，因为在技术更新如此之快的今天，每个人每天都是一个小白，这点你不得不承认，这也是你每天如果不看手机会崩毁的原因，因此个性化变得尤为重要，个性化不但可以满足你灵活学习的需求，更能够因为一对一非标准化的学习，让你就是你，因为你而有新的不同
IT私塾经过多年技术与内容积累，现面向社会大众学习者推出个人IT技能学习项目，并真正实现个性化。
IT私塾的教学有一下几个特点：
1：一人一课表，你的目标岗位和薪资是什么？你的基础是怎样？你想解决什么问题？这些只有一人一课表才能解决。
2：线上线下混合式教学，随到随学，你可以一边工作一边学习，也可以学一部分去工作，遇到问题再学习。
3：跨学科任务驱动，你学的也许是JAVA，但并不代表前端技术不去掌握，你可以用一个月的时间完成所有任务达成目标，也可以用一年的时间完成更多任务达成目标，你不需要ABCD.....按照顺序来完成任务，如果你有能力可以直接完成最后的任务达到目标，也可以跳过任意任务，但最终目标不会变化。
以上三点随之而来的是你参加培训的费用变化和时间变化，费用不用一次给，而是按照时间付费，而学习时间是你自己确定的，不再是培训机构统一规定的
这样的学习方式在2020年甚至未来十年将成为我们选择培训机构的新标准。
但需要学习者们鉴别的是，线上线下混合式学习这个词在国内比较陌生，在某些国家这已经是很多学校研究和实践了几十年的方式，虽然在国内有机构这样说，但实质是你在线下教室了坐着，看电脑上一个老师的直播或录播，遇到问题有一个现场的助教辅导你，这种方式准确说叫双师教学，不叫线上线下混合式学习，主要是为了解决师资教学质量不足的问题，真正的线上线下混合学习一定是线上为主，同时需要有一套学习系统可以辅助你学习，导师也可以通过系统了解你的学习进度与问题并主动为你线上辅导，在需要项目协作，特殊活动，难点任务解决与日常交流，知识拓展时候根据个人计划安排线下辅导。
IT私塾位于成都市天府软件园，2020面向社会招收IT技术学习者，IT私塾不是双师教学，更不是纯线上或线下，也不是那些把线下课堂搬到线上做直播的所谓在线教育，而是真正意义上的线上线下混合式学习，做到1人1课表，签约保目标！
热心网友
时间：2022-04-12 00:01
本人03年计算机科学与技术毕业，转行到商业数据分析，大学教书7年，从网络到数据库、软件开发；2010年接触数据分析，，一路学习，进入某上市公司做人才测评工作，开始正式入行，从产品竞争情报分析、产品快速测试、用户图谱、数据采集、报表、可视化制作等入手，后来到建模、对比分析、关联分析、聚类等，后来又去阿XXX呆了一年多，然后又和加拿大一帮分析师一起工作，从他们身上学到很多思维方式和分析经验，对如何通过数据去解决企业实践问题的能力提升很多。现在自己和加拿大哥们开公司,专门为中国企业做数据商业咨询服务，业务太多都有点忙不过来了。另外一块业务就是为阿里云提供大数据分析教育内容，比如高校大数据专业的课程体系、实验室产品等，阿里云大数据分析师ACP认证整套体系和认证考试培训研发都是我们公司开发的。还有每年全国各高校大数据专业的师资培训都是我们在做。所以总结我个人的学习路径和方法及认知，给你们提供一条学习路径，希望对你们在大数据商业分析师这条职业道路上有所帮助！以职业能力结构的学习图谱
具体学习路径与方法：第一层通用技能
1、 通用技能是作为数据分析师必须具备的分析工具和大数据相关知识；数据编程：数据编程工具有Python、R、SAS等，目前用的多的是Python,如果有语言基础的小伙伴上手很快，语法、函数、面向对象这些都比较简单，没有基础的小伙伴也可以自学，不是很难，推荐的学习《小象学院》每天学习一节课，听完后可以去阿里云大学官网去做一些Clouder，增加对Python在项目中的使用场景理解，数据清洗、爬虫、数据分析、数据可视化这些是工作中经常用到的。建议书籍：
2、 数据存储：主要是数据库、数据建模，分析师对数据仓库需要了解，这些基础课程完全可以自学，推荐优达学城里面有这些课程，老师讲的HIA不错，也可以去九道门做些实验项目，他们有时候搞活动是免费的；如果你觉得还是难，那就采用最基础的学习路径，直接买MYSQL关系型数据库的书看，随便到网上去找个免费的MYSQL课程听；先解决会的问题。建议书籍：
另外分布式存储HDOOP需要简单了解就可以了，如果能自己搭建3个节点跑通，个人觉得就OK了，3、 云计算：做为分析师对云计算的技术作为了解就可以了，可以不做目前的强化学习内容4、 数据预处理：这个是数据分析师必须时刻记住的事情，从我们这个行业有句行话，叫垃圾进来垃圾出去，如果数据质量控制不好，后面做的再牛*，也是垃圾；这个课程主要是看大家对数据的理解和质量控制的方法，目前市场上有专门的岗位就叫ETL数据清洗工程师；有专门的数据质量控制或者数据清洗的书。
5、 数据可视化：数据可视化不是很难，如果不要求特别美工的话，大家先理解图表，再研究研究仪表板，阿里云的Quich BI及DataV,百度的echarts都不错，主要是展示的业务结构需要规划。6、 大数据技术:这个相对来说有些难度，如果是学数学统计类专业小伙伴就非常有优势了，其他专业的小伙伴也不用担心，毕竟工作后还可以继续学习，在工作中用的比较多的是聚类、关联、决策树、线性回归等，如果你不去做模型和算法工程师那么只需要会用就可以了，实在不行有专业的工具让我们用，比如第四范式的产品和阿里云的机器学习PAN都是可以直接出结果的工具；推荐书籍：
7、 分析&AI：这部分先了解数据分析的基本流程和分析手法；上面的如果都学了，可以到阿里云大学上面去做几个数据分析方面的案例，增加对数据分析的流程理解和相关技术应用，但是要注意的是阿里案例都是用阿里的工具来实现的，比较简单，建议大家自己编程实现，也可以到天池大赛上去看一些案例，自己做做训练。
以上的工具学习如果自学的小伙伴觉得很难坚持，那就只能去报培训班了，需要提醒大家的是目前培训机构愚弄混杂，在工具教学上有些机构还算马马虎虎，大部分培训机构的老师根本没做过商业分析项目，很多思维方式可能会误导你。至于那个培训机构好，我也不是很清楚，个人觉得自己坚持以上东西是可以自学的，做好规划一步步往前，时间可能长点，需要恒心。第二层商业分析学完通用技能后你是否能真正入门，到企业能干活就看这一层了，在写这篇学习路径的时候我帮大家简单做了中国培训机构的调查分析，北风网、传智播客、达内、千峰、兄弟连、容大、华信智原等稍微好点的能做第一层，第二层都做不了，主要原因分析真正做大数据商业咨询人才都在名企，专业做数据咨询的公司员工一是没时间，二是价格高，培训机构请不起。
我帮大家总结了，目前中国市场大部分企业招聘大数据分析师主要为四个层面服务；一为产品经理服务，国内产品经理不懂数据分析，而新产品的竞争情报分析、产品敏捷测试等都需要数据分析师帮助完成，后期产品迭代优化还是需要数据分析师采集用户行为、习惯、评价等数据来完成。二是为运营服务，产品运营中的用户流量、促销、顾客关系管理等需要数据分析师帮助完成；三是公司数据制定和标准建设、各部门数据打通，数据化管理等工作需要数据分析师完成，四是数据情报和数据预测为高层服务。从以上四个方面我们再去看第二层的商业分析能力和业务知识能力就显得尤为重要，这个时候是考验分析师的业务理解能力及通过数据为企业解决实际问题的能力了。比如分析师的分析流程、分析思维、分析技能、展示说服能力。小伙伴们要想快速进入第二层只有三种方式，一是锁定一个行业，刚开始别嫌工资低，入行1年左右，拼的就是悟性和钻劲，也能进入，如果运气好找个专业做数据咨询的公司那就很快，一个项目下来套路就明白了；二是能遇到一个比较牛的师傅，人家愿意教你，这个也很快，我就是遇到师傅的人，半年时间就完成第二层，不过本人原来做过教师，口才、文案这些软性技能比较强；呵呵。第三种方法推荐去阿里合作伙伴决明科技，这家公司是专门做数据咨询服务的，这家公司有一块业务是做教育的，比如企业培训（阿里的合作企业大数据商业培训都是这家公司在交付），师资培训（这家公司每年做二期高校大数据应用师资培训），去年和前年做了二期大数据商业分析实训，有的被他们公司留下了，其他学员被阿里系的企业一抢而空，听说企业招聘一个人还给这个公司钱；不过他们招人实训要求比较高，首先要本科及以上学历，要会分析工具和数据库相关知识；具体情况小伙伴可以去百度一下九道门就知道了。另外听说很多培训机构租他们的大数据实验平台.第三层：上面我说在入行的时候建议大家选择一个行业，不要轻易换行业，大数据商业分析师对行业的要求很高，本身如果你是行业专家有加上懂数据分析，那就是行业大数据商业分析大牛了，这个需要时间和项目沉淀，现在这种行业大牛在国内很少，因为数据分析行业中国才刚刚发展，企业才刚刚接受这个岗位！这个行业是非常不错的，有潜力，偏商科，技术辅助；真正的大牛不是特别看重数据分析技术，而是分析思维，能用数据帮助企业在产品、价格、促销、顾客、流量、财务、广告、流程、工艺等方面进行价值提升。主要是三个方面的分析，一是现状分析、二是原因分析、三是预测分析。洋洋洒洒写了这么多，希望对您有一些启发和帮助！也希望我们以后在大数据商业分析的江湖上进行切磋相遇！祝您学业有成，尽快入行，加油！
