大数据火了，大数据开发人才突然编变成了紧缺人才，因为市场上没有对口的大数据开发专业的毕业生，所以对于很多想要进入大数据开发行业的人来说，参加大数据培训，是目前主要的方式。

目前市面上的大数据开发培训学校挺多的，就北京这边就有很多家，其中有老品牌也有刚刚成立的新公司。对于想要学习大数据开发的朋友来说，选择一个靠谱的大数据培训机构显得特别重要。

很多人盲目的寻找所谓的大数据开发培训排行榜，但是因为没有一个统一的标准，这样一个靠谱的排行榜其实不存在，请注意我这里说的是靠谱的。排行榜有，但都是一些个人总结的，有太多的个人主观的喜好在里面，没有权威的第三方机构进行评测。那么排行榜不靠谱，那么对于新手来说，怎样才能找到靠谱的大数据开发培训。

针对这个问题，今天我们来分别从品牌实力、教学师资、课程内容、就业保障等多个方面来分析下，什么样的大数据开发培训算是比较可靠的。

1.品牌实力

一般来说，老品牌因为成立时间长，经历了市场的考验，说明本身的实力和口碑都是不错的，不然实力差的，口碑不好的，也不可能支撑太久。所以这里推荐优先考虑老品牌，更安全放心吧。比如光环大数据，算是一个成立了16年的上市老品牌了。

2.教学实力

学的怎么样，不仅看自己用不用功，还要看老师教的好不好。老师水平高，交出来的徒弟水平也不会差。所以多去了解讲课的老师的经历，以往做过什么项目，工作了多少年，网上或者官网就能了解到。

3.课程内容

曾经在网上看到有人回答的关于大数据开发要学什么的回答

回答的比较简单，不过大数据开发差不多也就是学这些，下面我找了一份比较完整的课程内容，来讲一下大数据开发学习的课程内容。

以上是光环大数据官网上对外提供的大数据开发课程的主要内容，内容太多，我这边简单汇总了下，主要分为这十三大模块。简单总结下就是，java、linux、数据库、hadoop、spark、storm、集群调优、项目实战等。想要了解详细课程可以自行去光环大数据官网了解，这边就不多说了。

4.就业保障

不管是自学还是参加培训，最后的目的都是为了找到一份大数据开发的好工作，所以最终的就业很重要。老牌的大数据开发培训，因为时间久，积累了较多的互联网企业的资源，就业这块没什么压力。比如光环大数据这样的老品牌，有企业上门招聘，企业人才定制培养，校企合作，还有在中关村举办专场招聘会。所以其实说到底，有条件的还是选择品牌实力强的，没条件的也要创造条件。因为学习这种事，是一辈子的事情，而且这个还关乎着自己的工作和未来，更加要谨慎。

最后小编想说的是，不要盲目的相信所谓的大数据开发排行榜，好不好还得你自己实际去了解，不是别人说出来的，眼见为实，只有自己做了充分的了解，一定会找到自己想要的。

目前大数据行业异常火爆，不少人都对大数据充满了兴趣，其中有大部分人都是之前没有接触过计算机技术的，对编程语言也不太了解，那是不是这部分零基础的朋友就学不了大数据了呢？答案当然是否定的。

大数据学习并不是高深莫测的，虽然它并没有多简单，但是通过努力，零基础的朋友也是完全可以掌握大数据的。

零基础学习大数据一般有以下几步：

了解大数据理论

计算机编程语言学习

大数据相关课程学习

实战项目

一、了解大数据理论

要学习大数据你至少应该知道什么是大数据，大数据一般运用在什么领域。对大数据有一个大概的了解，你才能清楚自己对大数据究竟是否有兴趣，如果对大数据一无所知就开始学习，有可能学着学着发现自己其实不喜欢，这样浪费了时间精力，可能还浪费了金钱。所以如果想要学习大数据，需要先对大数据有一个大概的了解。

二、计算机编程语言的学习。

对于零基础的朋友，一开始入门可能不会太简单。因为需要掌握一门计算机的编程语言，大家都知道计算机编程语言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。

目前大多数机构都是教JAVA，我们都知道Java是目前使用最为广泛的网络编程语言之一。他容易学而且很好用，如果你学习过C++语言，你会觉得C++和Java很像，因为Java中许多基本语句的语法和C++一样，像常用的循环语句，控制语句等和C++几乎一样，其实Java和C++是两种完全不同的语言，Java只需理解一些基本的概念，就可以用它编写出适合于各种情况的应用程序。Java略去了运算符重载、多重继承等模糊的概念，C++中许多容易混淆的概念，有的被Java弃之不用了，或者以一种更清楚更容易理解的方式实现，因此Java语言相对是简单的。

在学习Java的时候，我们一般需要学习这些课程： HTML&CSS&JS，java的基础，JDBC与数据库，JSP java web技术， jQuery与AJAX技术，SpringMVC、Mybatis、Hibernate等等。这些课程都能帮助我们更好了解Java，学会运用Java。

三、大数据相关课程的学习

学完了编程语言之后，一般就可以进行大数据部分的课程学习了。一般来说，学习大数据部分的时间比学习Java的时间要短。大数据课程，包括大数据技术入门，海量数据高级分析语言，海量数据存储分布式存储，以及海量数据分析分布式计算等部分，Linux，Hadoop，Scala, HBase, Hive, Spark等等专业课程。如果要完整的学习大数据的话，这些课程都是必不可少的。

四、实战项目

不用多说，学习完任何一门技术，最后的实战训练是最重要的，进行一些实际项目的操作练手，可以帮助我们更好的理解所学的内容，同时对于相关知识也能加强记忆，在今后的运用中，也可以更快的上手，对于相关知识该怎么用也有了经验。科多大数据拥有大量实际的大数据项目的，在大数据课程学习的过程中，老师会穿插很多相关项目进行教学，学员也可以学到任课老师的一些经验和技巧。

一般来说，零基础学习大数据大概就是分为这4个阶段，学习大数据不是件容易的事，但是只要你能多努力，积极地解决自己的疑惑，多练手，相信你一定可以掌握这门技术。

大数据应该学什么？如果是有基础就根据个人情况来定，如果是零基础想学习大数据，大数据应该学什么？大数据要学的东西有很多，下面列举了一些学习大数据就该学习的技术，许多想学习大数据不知道大数据应该学什么的，可以参考一下。

首先学习大数据，先了解什么是大数据，了解大数据大概的运用，自己是否对大数据感兴趣，因为学门技术刚开始不是一件易事，需要有足够的决心和毅力，要知道半途而废，这样浪费时间精力、还浪费金钱。所以想学大数据，就需要对大数据有一个大概的认识。

第一阶段

对于零基础的朋友，一开始入门可能不会太简单。因为需要掌握一门计算机的编程语言，计算机编程语言有很多，Java是目前使用最为广泛的网络编程语言之一。大数据技术学习前需要一定的Java技术作为基础支持，Java只需理解一些基本的概念，就可以用它编写出适合于各种情况的应用程序。在学习Java的时候，我们一般需要学习这些课程： HTML&CSS&JS，java的基础，JDBC与数据库，JSP java web技术， jQuery与AJAX技术，SpringMVC、Mybatis、Hibernate等等。这些课程都能帮助我们更好了解Java，学会运用Java。

第二阶段

学完了编程语言之后，一般就可以进行大数据部分的课程学习了。一般来说，学习大数据部分的时间比学习Java的时间要短。大数据课程，包括大数据技术入门，海量数据高级分析语言，海量数据存储分布式存储，以及海量数据分析分布式计算等部分，Linux，Hadoop，Scala, HBase, Hive, Spark等等专业课程。如果要完整的学习大数据的话，这些课程都是必不可少的。

这是智汇云校率先通过HCIE大数据的张润泽老师对大数据学习的一些建议：

HCNA预备课程

（1）数通预备课（vlan概念、vlan间路由等）

（2）存储预备课（RAID技术、EC技术、动态子树等）

HCNP预备课程

（1）Java预备课

（2）数据库预备课

（3）脚本预备课

（4）操作系统预备课

（5）软件工程预备课

HCIE预备课程

（1）概率论、离散数学、统计学、线性代数、高等数学

（2）机器学习导论

（3）数据仓库知识

（4）HCNA大数据课程

学习大数据专业性较强，刚开始比较艰辛,自学的话会比较艰难，在学习的过程中，投入时间和精力，以兴趣来驱动学习，只要努力咬咬牙坚持学习到最后,相信所付出的就会有回报的，学习大数据毕业实习最低7000往上的薪水，之后再加上一些项目经验的积累，拿高薪工资就可想而知了。

智汇云校大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需。通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快的掌握技能知识。

大数据应用已经成为这个时代发展的趋势，互联网发展正在从移动互联网时代进入大数据时代。如果说互联网的发迹，你遗憾生不逢时，移动互联网的蹿红，你感叹错失良机，如今大数据正在崛起，你还要错过吗？大量培训机构也是看准了商机，纷纷推出大数据培训班。大数据培训到底学习什么内容呢？以下是光环大数据培训的主要课程内容：

光环大数据培训机构

1、光环大数据培训课程一阶段。大数据培训课程的一阶段是java核心开发。

2、光环大数据培训课程二阶段。大数据培训课程的二阶段是javaEE课程大纲。

3、光环大数据培训课程三阶段。大数据培训课程的三阶段是Linux精讲。

4、光环大数据培训课程四阶段。大数据培训课程的四阶段是Hadoop生态体系。

5、光环大数据培训课程五阶段。大数据培训课程的五阶段是Storm实时开发。

6、光环大数据培训课程六阶段。大数据培训课程的六阶段是Spark生态体系。

7、光环大数据培训课程七阶段。大数据培训课程的七阶段是大数据项目实战。

在了解了大数据培训的主要课程内容之后，你是不是还想了解大数据培训之后可以做什么工作呢？目前企业对大数据技术人才的需求岗位大致如下：

大数据开发工程师、大数据运维工程师，Hadoop开发工程师，大数据分析工程师，大数据开发工程师，大数据研发工程师，大数据架构师，大数据算法工程师，大数据可视化工程师，大数据平台工程师，大数据机器学习，大数据挖掘工程师，大数据测试工程师，大数据云计算工程师，大数据技术工程师。

随着大数据的的广泛应用，大数据相关的岗位会越来越多。所以学习大数据的就业前景是非常好的，大数据工程师的岗位薪资也非常高。

大数据是IT领域热度最高的项目之一，其主体内容为统计学、运筹学、机器学习、沟通能力、编程、可视化、商业直觉、数据处理和行业知识等。大数据培训是大数据发展带动下的衍生行业，是培养大数据专业人才的关键。北大青鸟旗舰总校给您更好的发展，体验不一样的大数据课程。

课程模块

模块一

模块二

模块三

模块四

模块五

产品体系-优势、亮点（专业版）

01课程绝对深度+前沿性 好工作、职业发展、各种技术转型

Java+大数据 全栈、技术储备

加入“互联网架构师”课程 绝对提升Level

业务架构

信息架构

应用架构

技术架构

安全架构

网络拓扑架构

不断增加的新技能点

02遇到问题、分析问题、解决问题—最佳实践性教学

业务级解决方案

03遇到问题、分析问题、解决问题—最佳实践性教学

业务级解决方案

系统级解决方案

04项目贯穿、真枪实弹

丰富的项目库，互联网项目为主

垂直架构 | 分布式架构 | 微服架构

互联网应用——最佳解决方案

架构方面

技术方面

业务方面

所有的项目均采用敏捷方式进行开发管理

传统行业

1、架构：垂直架构

业务相对简单、用户量较小、较少的高并发处理考虑

2、技术

Java Core、Web框架(SSM/SSH)等

3、数据存储

Oracle、MySql

互联网行业

1、架构：分布式集群架构

用户量/PV量大增、高并发/高访问处理、业务模块化…

2、技术

DubboX(微服)、MQ、分布式事务处理、缓存技术等

3、海量数据大数据(抓取数据+数据分析挖掘+可视化)

Hadoop、Spark、Storm、Deep-Learning

互联网技术岗位变化-1

1、技术相互交融，各岗位之间界限不明显

对人员的要求：广度+深度

2、技术岗位的职业发展

Backend Dev—技术转型便捷性

3、大数据岗位需具备开发语言基础

互联网技术岗位变化-2

1、产品变革，大数据学院更适应市场需求

2、开发语言作为基础纳入到大数据学院中

大数据岗位技术要求

1、java/Python

2、分布式、高并发、集群、架构设计

3、Hadoop、Spark、Storm、Hive......

4、数据库&缓存技术

5、Web框架

大数据岗位开发语言要求

在大数据岗位总体技术要求分析中，其中Java语言占到73.12%的出现频率，即在大数据工程师招聘信息中有73.12%的招聘信息对Java语言有技术要求

大数据岗位类型

大数据岗位薪资

规划思路

立足当下，把握趋势，分层次培养,成就高薪就业

旗舰总校具备拓展市场的能力

多产品，清晰各类产品的市场定位

产品体系：广度+深度 | 基础升级

产品模块化，可自由组合+拆分

线下培训是适用于所有想学大数据的朋友，对于基础差、自学能力较弱、自控力较弱的朋友来说，选择线下机构是最好的选择，远程和视频等教学方式很容易半途而废。

在如此快速的到来的大数据革命时代，我们还有很多知识需要学习，选择北大青鸟旗舰总校，未来定会前程似锦。

总理站台，主席打call，站在互联网风口上的大数据，人才需求火爆，缺口过百万。35所高校纷纷开设大数据专业，与此同时，大数据培训机构也如雨后春笋般潮涌出现，表面一派繁盛景象，可实际上呢？

据业内知情人士爆料，大数据教培市场 “野鸡课程”层出不穷。不择手段的招生方式，鱼龙混杂的课程大纲，使得不少学员大呼上当。那么，大数据开发培训存在的主要问题是什么？

大数据开发是一门深奥的学科，很多“戏精”机构提供的并非真正的大数据课程，而是主要以Java、大数据可视化、云计算等擦边内容，掺杂皮毛大数据知识来支撑整个课程，混淆真实大数据授课标准，骗你没商量！3·15之际，好程序员总结了以下大数据假课，避免学员入坑。

Java核心披着大数据开发外衣

某家号称亿元级外企IT培训机构，大数据课程偏重Java、JavaWeb、Spring、SpringMVC、MyBatis等。三大授课阶段，Java就占了一半，项目也有大量Java web项目，技术上可能使用了部分大数据技术，但根本不是大数据项目。当然，并不是说Java不重要，Java语言是大数据工程师所使用的主流语言，但大量Java课程会占用学员真正学习大数据技术的时间，相比真正的大数据而言，避重就轻，让人唏嘘不已。

假课

一

某家号称亿元级外企IT培训机构

混淆大数据与大数据可视化

某家号称国内首家大数据上市机构，以大数据可视化冒充大数据开发，满满的套路。数据可视化是基于库里的数据（标签数据、结果集），形成一个列表等散点图或分类列表，简单的说就是数据展示，即页面上以图表的形式展示数据。真正的大数据开发，核心在于数据采集、数据清洗ETL过程、数据分析以及机器学习，培训学员面向的都是大数据开发工程师、大数据分析工程师、数据挖掘工程师、算法工程师等。大数据可视化培训课程偏重Photoshop、Javascript及可视化工具，学员就职大数据运维工程师，薪资低、就业慢，岗位少，据智联招聘显示，大数据可视化人才招聘岗位量仅为一百左右。在企业环境中，数据可视化是H5开发工程师、UI等其他工种在做，并不是大数据工程师的工作范畴。

假课二

某家号称国内首家大数据上市机构

挂着大数据的头卖云计算核心的肉

以云计算概念混淆大数据概念，课程中充斥着大量云计算的内容来耗时间。云计算作为大数据的基础，周边技术储备的确是大数据工程师必备。大数据未来的发展，将分成很多方向，云计算是大数据的基础设施，但未来大数据的运行将更多的依赖于云服务，企业中真正需要云计算运维的岗位会越来越少。并且，云计算运维方向知识点很广，应该作为一门单独的学科来全面的讲授。所以，云计算是运维，做服务和设施，而大数据工程师是做研发，以服务与设施为基础，二者不能混淆。

假课三

某家号称无基础学习大数据的培训机构

各学科基础大杂烩，真正大数据占比小

此类大数据假课以基础概大全，大讲Linux知识、Java知识、数据库知识，真正涉及的大数据只有Hadoop。以上知识是大数据工程师所必须掌握，但只是大数据的基础，即“皮毛”，做服务、做开发的，就算不是大数据工程师，也必须掌握这部分的知识。大数据开发培训，不能将重点放在这些基础知识上面，而减少大数据知识体系。

雾里看花，水中望月，难以分辨。看了这些是不是觉得内心很绝望？在这个践行丛林法则的社会里，学员一旦受骗，不仅要蒙受时间损失，更有可能断送一个未来的大数据精英。

下面我们就带有志学子认识一下真实的大数据课程，走上开发正途：

到底什么是真正的大数据培训？

假课四

培训机构的通用套路

真正的大数据开发培训，一定是包含hadoop生态体系和spark生态圈，能够搭建hadoop系统架构和集群，搭建spark架构，构建spark集群，处理Spark SQL、sparkstreaming问题，传授Java语言、Scala、Python语言脚本、Linux常用命令等语言。

好程序员全栈式大数据开发，真实商业数源授课，致力于大数据系统集成工程师培养。课程设置为24周，7周Java基础语言+5周Linux&Hadoop生态+4周Spark&Storm+5周项目阶段+3周人工智能，学习包括Java、Scala、Python、AWK、Shell等在内的多种基础语言，全程企业真实项目深度实操。

2018课程升级新增数据分析+人工智能授课点，对全国各大人工智能研究所的4大机器学习模型以及语音识别、图像识别、自然语言处理、人机交互等人工智能进行深度学习，好程序员只提供真实的高端大数据课程内容。

“质”敬3·15，我们在行动

“质”敬3·15，我们在行动，揪出大数据假课，让黑心培训无所遁形！好程序员，还大数据培训一片净土。与其静观其变，不如勇于改变，欢迎大家加入大数据爱好者QQ交流。

好程序员致力于移动互联网精英人才培养，开设全栈HTML5+、大数据+人工智能、JavaEE+云数据等多门课程。学员入职阿里、新浪、百度、搜狗等知名企业屡见不鲜，成就学员转行、就业，拿高薪进名企的梦想。

目前数据中国“百校工程”已有73所入选院校，23所项目院校通过教育部规建中心专家验收，曙光瑞翼教育与项目院校校企合作协同育人，服务于全国各地近30所院校的曙光瑞翼大数据学院，招录近6000名学生，在数据科学与大数据技术专业的课程设计上，设计以下的专业课程。

数据科学与大数据专业的必修基础课程方面大数据（人工智能）概论、Linux操作系统、Java语言编程、数据库原理与应用、数据结构、数学及统计类课程（高等数学、线性代数、概率论、数理统计）、大数据应用开发语言、Hadoop大数据技术、分布式数据库原理与应用、数据导入与预处理应用、数据挖掘技术与应用、大数据分析与内存计算等。选修的课程方面数据可视化技术、商务智能方法与应用、机器学习、人工智能技术与应用等。实践应用课程方面海量数据预处理实战、海量数据挖掘与可视化实战等。

数据科学与大数据技术可从事的岗位有：分析类，分析工程师、算法工程师；研发类，架构工程师、开发工程师、运维工程师；管理类，产品经理、运营经理。

大数据与人工智能不但是社会发展急需的新兴专业方向，同时也将渗透并影响着其他许多传统学科和专业的发展。腾讯研究院于2017年12月发布了《2017年全球人工智能人才白皮书》，数据显示，中国592家公司中约有4万位员工，而中国对于人工智能人才的需求数量已经突破百万，人才严重短缺，迫使企业不断降低工作经验门槛，甚至不惜从零培养人才。

数据科学与大数据技术专业不仅有着明朗的就业前景，在就业岗位的薪资待遇上有着无法比拟的就业优势。依据招聘网站给出薪资数据，目前国内人工智能相关岗位的应届毕业生的起薪基本都在10k—20k之间，毕业三年后人工智能岗位的技术人员，平均月薪在25k以上，基本实现薪酬翻番，薪资水平、就业满意度都优于全国平均水平的专业。随着未来科技应用的逐步推进，人工智能以及大数据技术的岗位需求逐步上升，未来必定会发展为就业前景最好的专业之一。

近两年，全国高校已经陆续开始围绕大数据专业建设展开研究并申报大数据专业和开设相关课程。随着教育部“数据科学与数据技术”和“大数据技术与应用”专业的增设，大数据专业又双叒叕火了。

在教育部公布的高校新增专业名单中，有32所高校成为第二批成功申请“数据科学与大数据技术”本科新专业的高校，加上第一批的3所，共35所获批。站在互联网“风口”上的大数据，直接催热了大学里的大数据专业。

各大高校紧锣密鼓启动大数据人才培养，源于大数据时代催生的大量相关人才紧缺。其实就是一个问题，市场的需求在驱动。

事实上，大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚。在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是6位数了（美元）。

对于高校来说，开设大数据课程的目的就是培养学生能够全面掌握大数据方向的一些基本理论和技术，同时能以所学的知识和技能分析和解决实际问题，最终毕业以后能够承担政府、广播电视、信息产业以及其他国民经济部门的大数据分析、大数据应用以及系统研发等工作。学习基础的大数据知识和技术，学以致用到工作中并且具备发散和创新的能力，培养这样的学生对高校来说只是日常也是基础。但在面对新兴的大数据专业，面对庞大的知识体系，面对如此多又丰富的案例，高校该如何构建完整的大数据课程体系？该怎样向学生传达大数据真正的精髓，培养专业的创新型、复合型、应用型大数据人才？这是高校大数据专业建设和人才培养关注的重点。

课课家教育大数据课程体系，完全覆盖了企业级开发需要的所有技能，帮助学校解决当下学科建设及人才培养过程中面临的难题，共同推进大数据在高校教育教学环节的落地。

目前有不少人想要学习大数据，但是大数据作为一个新的行业，有很多人不了解大数据的岗位定义。

今天小美就为大家详细讲解下大数据的岗位以及薪资状况、就业等内容。

大数据学成之后可以做大数据开发和大数据分析等工作；大数据开发是大数据职业发展方向之一，另外一个方向是大数据分析。

从工作内容上来说，大数据开发主要是负责大数据挖掘，大数据清洗处理，大数据建模等工作；

包括大规模数据的处理和应用，工作以开发为主，与大数据可视化分析工程师相互配合，从数据中挖掘出价值，为企业业务发展提供支持。

在此之前，我们身边的很多人担心学完大数据之后不好找工作，下面小美从大数据学员的就业情况、就业前景、以及招聘信息等为大家具体分析。

大数据的就业情况

下图是达内大数据学员的就业薪资水平。

从图中我们可以看出，学员的最高就业薪资达到了16750元，平均薪资达到1万。

而且大部分学员都是非计算机专业，相当于零基础学习，但是以目前的就业薪酬来看，可保持在1万元左右。

大数据就业前景

目前国内有30万数据人才，预计2018年，大数据人才需求将有大幅增长，高端人才如大数据科学家的缺口在14万至19万之间;

懂得利用大数据做决策的分析师和经理缺口达到150万，数据分析师需求很旺盛，2年工作经验的月薪可达到8K，硕士学历的数据分析师月薪可达到12K，5年工作经验的可达到40万至60万元。

大数据招聘情况

根据从职友集查询的大数据人才招聘信息来看，目前没有工作经验的大数据人才的薪资也在1万左右；

同时携程、滴滴、百度等大型互联网企业也在招聘大数据人才，同时招聘的门槛比较低。

综合以上三点来看，大数据人才的就业还是比较容易的，只要你通过参加大数据培训，掌握了扎实的大数据技能，去找一份大数据工作是很轻松的。

大数据学习时间

大数据发展越来越好，很多人想要去学习大数据，但是一般人认为IT技术类学习的时间比较长，因此没有太多时间来学习，那么在达内学习大数据需要多长时间呢？

目前在达内大数据的课程学习在四个月左右，其中学习时间主要受到学员基础、课程内容、项目实战等课程基础的影响。

下面小美为你逐个分析。

课程内容

达内大数据的课程内容分为JavaWeb 阶段（EasyMall 项目贯穿）、框架及汇通物流项目、京淘互联网电商项目、大数据阶段。

其中又包含了JavaScript、Linux 基础、hadoop基础、Zebra 项目、SPARK、HTCargo 项目实战等目前大数据所需要掌握的主要技术内容，涵盖全面，课程的学习周期自然较长。

项目实战

学习大数据肯定要经过项目实战。

所学习的项目内容以及项目数量决定了你所具备的课程基础，因为这部分的项目练习是跟项目经验有关的，只有做过项目，在面试以及后期的工作中，才能够从容应付。

而项目数量多，项目复杂度高，自然需要更长的学习时间。

所以大数据学习时间，需要针对性的来看。

一般来说，想要学习系统全面的大数据课程，以达内为例，需要4个月左右的学习时间。

根据上述情况分析，小美觉得零基础参加大数据学习是靠谱的，当然这一切需要以摆正态度，调整心态，认真学习为前提。

大数据发展到至今，逐渐褪去自己神秘的面纱，也吸引着越来越多的人想要投身大数据行业。许多朋友想学习大数据的心情会有，但是仍然会有许多顾虑。有些朋友可能不会有太长的时间去学习大数据，担心时间问题；有些朋友担心遇上骗子，学不好大数据；所以大数据培训需要花费多长时间？大数据课程怎么样？这两个问题是很多人担心的，今天魔据小编就为大家解决这两个问题。

一．大数据培训需要花费多长时间

有的人担心培训大数据会花费太长的时间，其实对于这一点你大可不必担心。大数据培训机构和大学高校不一样。培训机构追求的是在最短的时间内保证学员学到专业的技能，而不是大学培养的那种全方位人才，所以用的时间自然就会短许多。根据专业人士调研的数据表明，大数据培训机构培训最好的时间是5个月左右，这个时间即不是很长，又可以保证学员能够将大数据知识掌握好。

但是绝对不能将时间长短作为寻找大数据培训机构的主要标准，不能因为哪个培训机构的培训时间短就去哪个。大数据作为一门相对来说比较难的学科，太短的时间根本是学不好的，比入说有的机构培训时间只有3-4个月，这是非常影响你学习效果的。

二．大数据课程是学好大数据的重中之重

一家培训机构专不专业，关键是要看它的课程。从某种程度上来说，大数据是影响你学好大数据的关键因素。在你初学大数据的时候，课程就不专业，那你在大数据这个行业的起跑点就已经偏差，无论你日后怎么努力，都会和大数据这个行业越走越远了。

读到这里，肯定就会有人问，为什么学一个不好大数据课程会有这么严重的后果呢？因为现在市面上有的机构的大数据课程根本就不是真正的大数据课程，基本上大部分的知识点都是Java的知识。大数据其实在Java方面学习的知识很少，只要学会大数据的基础语言JavaSE即可，根本就不用学习那么多的Java知识，这完全是在浪费时间。现在有的大数据培训机构培训5个月的时间。4个月都是在教Java，最后的一个月才教一点大数据的基础东西，这些东西在你找大数据的相关工作时，完全起不到任何作用。

为什么许多的大数据培训机构都用这种假冒的课程给学生们学习呢？因为大数据在国内真正形成一个体系的时间并不长，没有一份通用的课程，培训机构要想开设大数据班只能自己研发课程，但是建立一支专业的大数据与课程研发团队是一笔很大的支出，例如魔据教育就建立了一支30人左右的大数据课程研发团队，每年都要在上面投入很多的资金。但是有许多的大数据培训就不愿意花这笔钱，所以课程方面就是上面所谓的Java课程，如果你想学好大数据的话，这种机构是万万不能去的。

选择一家专业的大数据培训就可以让你更好、更快的学好技术，进入到大数据行业之中。大数据行业正好，人才缺口极大，把握机会，成功都是留给有准备的人！