大數據培訓不可能速成，基礎很重要

大數據培訓不可能速成，基礎很重要

大數據培訓是IT領域熱度最高的培訓項目之一，其培訓主體內容爲統計學、運籌學、機器學習、溝通能力、編程、可視化、商業直覺、數據處理和行業知識等。大數據培訓是大數據發展帶動下的衍生行業，是培養大數據人才的關鍵。

大數據培訓不可能速成

大數據培訓的出現是由於大數據行業的人才極爲缺少。因爲大數據發展時間較短，正規高等院校開設相關課程也較晚；而行業發展速度卻飛快，所以行業人才缺少問題始終得不到解決。

大數據培訓基礎很重要

大數據培訓的發展能夠說是順應了市場需求的。可大數據行業與傳統軟件及編程等教學不一樣，大數據是一種綜合性很強的學科，不只要求教育機構有相應的教育水準，對學生的編程基礎要求也較高。通常來說，想要學習大數據至少應該對R語言、sql、Python、JavaScript、Scala、Java等有所瞭解，部分甚至要求Java達到精通水準，這種苛刻的要求讓很多人望而卻步。

人才的缺少致使了大數據人才爭奪分外激烈，相應的薪酬高漲，讓大數據一詞儼然成爲了高薪的代言人。而抓住了這一點的部分培訓學校，利用人們的惰性和投機心理，不顧自身是否具有成熟的大數據教學條件便開設大數據培訓課程，這種急功近利的培訓手段很難培養出真正的大數據人才。

優秀的大數據培訓學校雖然少，但也存在。這些學校爲學員提供hadoop、storm、spark等大數據前沿技術，另外一方面提供項目實踐的機會。大數據行業的薪資每每和工做經歷有關，學員工做能力和經驗越多，薪資也會隨之增加。

大數據的處理流程

大數據培訓關鍵在於可以完成大數據處理，而大數據處理的流程困難重重。處理過程通常來說能夠分爲四步。

首先應當利用多個數據庫接收來自不一樣的客戶端的數據進行數據採集。用戶經過這些數據庫來進行簡單的查詢和處理，而在大數據採集過程當中所面臨的主要困難在於併發數太高，同時可能有成千上萬的用戶在訪問或者操做，如何在數據庫間完成負載均衡和分片是重難點。

第二步在於數據導入和預處理。因爲數據採集涉及了多種數據庫，在對這些數據進行有效的分析以前，須要將全部的數據導入集中的大型分佈式數據庫，而後對數據進行簡單的數據清洗和預處理。這一步主要面臨的問題在於導入數據量大，導入流量一般能夠達到成百上千兆級別。

大數據處理流程困難重重

第三步統計和分析。利用分佈式數據庫將存儲在其中的數據進行普通的分析及分類彙總，進行批量的處理。對於半結構化的數據還須要使用Hadoop等。而這一步主要面臨的挑戰是設計的分析數據量大，對系統資源佔用率高，對於系統I/O挑戰較大。

第四步就是數據挖掘。數據挖掘和分析過程不一樣，基於前三部的各類算法的計算，最終達到預測的效果，從而知足更高級的數據分析需求。該過程的特色在於挖掘算法十分複雜，涉及的數據量和計算量都很吊，經常使用的挖掘算法都以單線程爲主。

大數據培訓須要培訓可以完成整套大數據處理或其中一環的人才，可是鑑於大數據的困難性，培訓必然不可能一蹴而就，所以腳踏實地纔是完成大數據培訓的關鍵