① 普開數據大數據培訓靠譜嗎
選擇大數據培訓可以從以下幾點考慮：
做的時間比較長的培訓班，這些有成內熟的教學體系、容經驗豐富的講師和可靠的就業保障，一般來說，運營時間長的會更有保障些。
要看培訓班的軟實力和硬實力，軟實力就是看其企業的綜合實力，比如有什麼榮譽，擁有多少項目，實驗室等。硬實力就是看其教學環境等。
不要被所謂的「零學費」這樣的廣告詞誘惑，你要堅信天下沒有餡餅掉，企業是要盈利的，不是做慈善的。培訓花錢和去飯店吃飯要花錢一樣的常理。
現在培訓簽訂就業協議是常態，如果沒有就業協議也就沒有了就業保障，全靠學員自己努力，老師不必為就業負責任，就業不好就推到學生身上。
有條件的去實地考察，聽聽課，和即將畢業的學生交流，聽他們怎麼評價，只有即將畢業的學生才能體會到四個月全部課程的情況，如果能接觸到已經就業的學生了解情況那更好了。
深圳itjob遠標教育10份開大數據新班
② 學java大數 據開 發，就業 怎麼樣
在整個互聯網領域，Java一直以來都是占據著非常重要的位置的，而在進入大數據時代之後，Java也再次獲得了更好的發展方向。在大數據應用開發當中，Java是重要的編程語言，學大數據需要Java基礎。
在過去的近十年當中，Java開發工程師們，無疑是有著非常好的發展前景，但是隨著越來越多的人開始湧入大數據行業，行業人才飽和，Java工程師們，尤其是初級入門的Java開發人員，開始陷入迷茫，技術沒有提高，還面臨著程序員的中年危機。
而大數據作為IT領域的新興職業，人才市場需求度高，而且和Java有著緊密的聯系，有Java基礎的開發人員，想往大數據方向走，本身就有很好的優勢。
想要從事大數據方向的工作，Java和Linux是兩大必備基礎知識，從這點一也能夠看出Java對於大數據的重要性。另外，從Java程序員轉大數據有天然的優勢，因為目前大數據的架構基本都是用Java語言完成，從事過Java的開發人員，轉型會非常輕松。
具備工作經驗的Java開發人員，由於自身的經驗再加上大數據的知識，在職場必定更受歡迎。畢竟，大數據行業並沒有嚴格的年齡限制，經驗越足，越受歡迎。
③ 想轉行到大數據開發需要學習哪些技術
如果要學習大數據，不管你是零基礎，還是有一定的基礎，都是要懂至少一種計算機編程專語言，因屬為大數據的開發離不開編程語言，不僅要懂，還要精通！但這門編程語言不一定是java。
比如說，如果你主攻Hadoop開發方向，是一定要學習java的，因為Hadoop是由java來開發的。
如果你想要主攻spark方向，是要學習Scala語言的，每個方向要求的編程語言是不同的。
如果你是想要走數據分析方向，那你就要從python編程語言下手，這個也是看自己未來的需求的。
大數據是需要一定的編程基礎的，但具體學習哪一門編程，自己可以選擇的。其實只要學會了一門編程語言，其他編程語言也是不在話下的。
④ 大數據的基本概念
隨著計算機技術的發展，互聯網的普及，信息的積累已經到了一個非常龐大的地步，信息的增長也在不斷的加快，隨著互聯網、物聯網建設的加快，信息更是爆炸是增長，收集、檢索、統計這些信息越發困難，必須使用新的技術來解決這些問題
大數據的定義
–大數據由巨型數據集組成，這些數據集大小常超出人類在可接受時間下的收集、庋用、管理和處理能力。
大數據能做什麼？
把數據集合開後進行分析可得出許多額外的信息和數據關系性，可用來察覺商業趨勢、判定研究質量、避免疾病擴散、打擊犯罪戒測定即時交通路況等；這樣的用途正是大型數據集盛行的原因
大數據的定義
–大數據指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
⑤ 什麼是大數據大數據能幹什麼
什麼是大數據？
在英文里被稱為big data,或稱為巨量資料，就是當代海量數據跡擾構成的一個集合，包括了我們在互聯網上的一切信息。
大數據能幹什麼？
通過對大數據的抽取，管理，處理，並整理成為幫助我們做決策。列如：應用以犯罪預測，流感趨勢預測，選舉預測，商品推薦預測等等
大數據專業需要學什麼？
因為涉及對海量數據的分析，離不開的就是數學，很多很多的數學。按照我們學習計劃的安排來看，我在大一大二期間就學了有：數學分析，線性代數，概率統計，應用統計學，離散數學，常微分。相比起其他計算機專業來說，我們確實要學很多數學。然後什麼公共課就不用多說了，如：大學英語，大學物理，思想政治，毛概等等。在專業課上，我們首先要學的就是C語言基礎，然後就是數據結構，Python基礎，歷碧Java面向對象程序設計，數據結構與演算法，數學建模，大數據等，簡直不要太多了，留給圖看看吧
未完待寫
接著上一次內容
學大數據能做什麼工作？
分為三個大類，第一是大數據系統研發類，第二是大數據應用開發類，第三是大數據分析類
大數據分析師：大數據分析師要學會打破信息孤島利用各種數據源，在海量數據中尋找數據規律，在海量數據中發現數據異常。負責大數據數據分析和挖掘平台的規劃、開發、運營和優化；根據項目設計開發數據模型、數據挖掘和處理演算法；通過數據探索和模型的輸出進行分析，給出分析結果。
大數據工程師： 主要是偏開發層面，指的是圍繞大數據系平台系統級的研發人員， 熟練Hadoop大數據平台的核心框架，能夠使用Hadoop提供的通用演算法， 熟練掌握Hadoop整個生態系統的組件如： Yarn，HBase、Hive、Pig等重要組件，能夠實現對平台姿爛旦監控、輔助運維系統的開發。
數據挖掘師/演算法工程師： 數據建模、機器學習和演算法實現，需要業務理解、熟悉演算法和精通計算機編程 。
數據架構師： 高級演算法設計與優化;數據相關系統設計與優化，有垂直行業經驗最佳，需要平台級開發和架構設計能力。
數據科學家：據科學家是指能採用科學方法、運用數據挖掘工具對復雜多量的數字、符號、文字、網址、音頻或視頻等信息進行數字化重現與認識，並能尋找新的數據洞察的工程師或專家(不同於統計學家或分析師)。一個優秀的數據科學家需要具備的素質有：懂數據採集、懂數學演算法、懂數學軟體、懂數據分析、懂預測分析、懂市場應用、懂決策分析等。
薪資待遇方面：
數據科學家->數據架構師==演算法工程師>大數據工程師>數據分析師