① 普开数据大数据培训靠谱吗
选择大数据培训可以从以下几点考虑：
做的时间比较长的培训班，这些有成内熟的教学体系、容经验丰富的讲师和可靠的就业保障，一般来说，运营时间长的会更有保障些。
要看培训班的软实力和硬实力，软实力就是看其企业的综合实力，比如有什么荣誉，拥有多少项目，实验室等。硬实力就是看其教学环境等。
不要被所谓的“零学费”这样的广告词诱惑，你要坚信天下没有馅饼掉，企业是要盈利的，不是做慈善的。培训花钱和去饭店吃饭要花钱一样的常理。
现在培训签订就业协议是常态，如果没有就业协议也就没有了就业保障，全靠学员自己努力，老师不必为就业负责任，就业不好就推到学生身上。
有条件的去实地考察，听听课，和即将毕业的学生交流，听他们怎么评价，只有即将毕业的学生才能体会到四个月全部课程的情况，如果能接触到已经就业的学生了解情况那更好了。
深圳itjob远标教育10份开大数据新班
② 学java大数 据开 发，就业 怎么样
在整个互联网领域，Java一直以来都是占据着非常重要的位置的，而在进入大数据时代之后，Java也再次获得了更好的发展方向。在大数据应用开发当中，Java是重要的编程语言，学大数据需要Java基础。
在过去的近十年当中，Java开发工程师们，无疑是有着非常好的发展前景，但是随着越来越多的人开始涌入大数据行业，行业人才饱和，Java工程师们，尤其是初级入门的Java开发人员，开始陷入迷茫，技术没有提高，还面临着程序员的中年危机。
而大数据作为IT领域的新兴职业，人才市场需求度高，而且和Java有着紧密的联系，有Java基础的开发人员，想往大数据方向走，本身就有很好的优势。
想要从事大数据方向的工作，Java和Linux是两大必备基础知识，从这点一也能够看出Java对于大数据的重要性。另外，从Java程序员转大数据有天然的优势，因为目前大数据的架构基本都是用Java语言完成，从事过Java的开发人员，转型会非常轻松。
具备工作经验的Java开发人员，由于自身的经验再加上大数据的知识，在职场必定更受欢迎。毕竟，大数据行业并没有严格的年龄限制，经验越足，越受欢迎。
③ 想转行到大数据开发需要学习哪些技术
如果要学习大数据，不管你是零基础，还是有一定的基础，都是要懂至少一种计算机编程专语言，因属为大数据的开发离不开编程语言，不仅要懂，还要精通！但这门编程语言不一定是java。
比如说，如果你主攻Hadoop开发方向，是一定要学习java的，因为Hadoop是由java来开发的。
如果你想要主攻spark方向，是要学习Scala语言的，每个方向要求的编程语言是不同的。
如果你是想要走数据分析方向，那你就要从python编程语言下手，这个也是看自己未来的需求的。
大数据是需要一定的编程基础的，但具体学习哪一门编程，自己可以选择的。其实只要学会了一门编程语言，其他编程语言也是不在话下的。
④ 大数据的基本概念
随着计算机技术的发展，互联网的普及，信息的积累已经到了一个非常庞大的地步，信息的增长也在不断的加快，随着互联网、物联网建设的加快，信息更是爆炸是增长，收集、检索、统计这些信息越发困难，必须使用新的技术来解决这些问题
大数据的定义
–大数据由巨型数据集组成，这些数据集大小常超出人类在可接受时间下的收集、庋用、管理和处理能力。
大数据能做什么？
把数据集合开后进行分析可得出许多额外的信息和数据关系性，可用来察觉商业趋势、判定研究质量、避免疾病扩散、打击犯罪戒测定即时交通路况等；这样的用途正是大型数据集盛行的原因
大数据的定义
–大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
⑤ 什么是大数据大数据能干什么
什么是大数据？
在英文里被称为big data,或称为巨量资料，就是当代海量数据迹扰构成的一个集合，包括了我们在互联网上的一切信息。
大数据能干什么？
通过对大数据的抽取，管理，处理，并整理成为帮助我们做决策。列如：应用以犯罪预测，流感趋势预测，选举预测，商品推荐预测等等
大数据专业需要学什么？
因为涉及对海量数据的分析，离不开的就是数学，很多很多的数学。按照我们学习计划的安排来看，我在大一大二期间就学了有：数学分析，线性代数，概率统计，应用统计学，离散数学，常微分。相比起其他计算机专业来说，我们确实要学很多数学。然后什么公共课就不用多说了，如：大学英语，大学物理，思想政治，毛概等等。在专业课上，我们首先要学的就是C语言基础，然后就是数据结构，Python基础，历碧Java面向对象程序设计，数据结构与算法，数学建模，大数据等，简直不要太多了，留给图看看吧
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学大数据能做什么工作？
分为三个大类，第一是大数据系统研发类，第二是大数据应用开发类，第三是大数据分析类
大数据分析师：大数据分析师要学会打破信息孤岛利用各种数据源，在海量数据中寻找数据规律，在海量数据中发现数据异常。负责大数据数据分析和挖掘平台的规划、开发、运营和优化；根据项目设计开发数据模型、数据挖掘和处理算法；通过数据探索和模型的输出进行分析，给出分析结果。
大数据工程师： 主要是偏开发层面，指的是围绕大数据系平台系统级的研发人员， 熟练Hadoop大数据平台的核心框架，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，能够实现对平台姿烂旦监控、辅助运维系统的开发。
数据挖掘师/算法工程师： 数据建模、机器学习和算法实现，需要业务理解、熟悉算法和精通计算机编程 。
数据架构师： 高级算法设计与优化;数据相关系统设计与优化，有垂直行业经验最佳，需要平台级开发和架构设计能力。
数据科学家：据科学家是指能采用科学方法、运用数据挖掘工具对复杂多量的数字、符号、文字、网址、音频或视频等信息进行数字化重现与认识，并能寻找新的数据洞察的工程师或专家(不同于统计学家或分析师)。一个优秀的数据科学家需要具备的素质有：懂数据采集、懂数学算法、懂数学软件、懂数据分析、懂预测分析、懂市场应用、懂决策分析等。
薪资待遇方面：
数据科学家->数据架构师==算法工程师>大数据工程师>数据分析师