1点点葵
第一个问题：大数据好不好学？总结了一下几种情况，供参考。1.对于有开发经验的同学来说，学大数据还是比较容易的，比如你现在是做JAVA开发的，那么你转行大数据做JAVA大数据开发，只需要把大数据框以及相关大数据技术学到，再辅以一定的项目练习，基本就可以干活了；如果你现在是做的Python开发，同样你也只需要学好大数据框架以及相关技术，再辅以相关项目就可以从事Python大数据开发了。2.如果你是零基础，学习能力一般，在理解概念会稍微慢一点，比如学到JAVA面向对象的时候，这部分同学就比较懵了，但是只要肯付出，愿意多问，愿意去琢磨，也能得到理想的结果。3.零基础学习能力很强，比如毕业于211、985高校，相对来说，学起来就比较轻松。在我们的大数据培训班，50%以上都是这样的学生，不得不说，学习能力强，学啥都快，不光是编程。第一种有开发经验，他们会去主动学习；第三种学习能力强，他们相信自己能学会。但第二种他们缺乏自信，也是比较犹豫的一部分人。三种人中，也以第二种学生居多。如果想转行，三点建议，可供参考。1.不要犹豫，先学。先找学习资料，从零开始学，只有你真的开始去学了，才能知道好不好学。2.统招本科学历，学大数据，找大数据开发工作。目前一线城市的企业，对大数据开发工程师的学历要求都是本科。3.大专学历，学JAVA，找JAVA开发工作。学历不够，先把JAVA学好，找一份JAVA开发工作，如果对大数据感兴趣，可做2年JAVA开发后，再转大数据，用开发经验来弥补学历的短板。希望对你有帮助~
虾虾霸霸kat
大数据分析工作主要是2大方向,大数据技术和大数据分析,CDA课程设计比较合理,网上有很多试听视频。第一部分 大数据平台：大数据平台包含了采集层、存储层、计算层和应用层，是一个复杂的IT系统，需要学会Hadoop等分布式系统的开发技能。采集层：Sqoop可用来采集导入传统关系型数据库的数据、Flume对于日志型数据采集，另外使用Python一类的语言开发网络爬虫获取网络数据；储存层：分布式文件系统HDFS最为常用；计算层：有不同的计算框架可以选择，常见的如MapReduce、Spark等，一般来讲，如果能使用计算框架的“原生语言”，运算效率会最高（MapReduce的原生支持Java，而Spark原生支持Scala）；应用层：包括结果数据的可视化、交互界面开发以及应用管理工具的开发等，更多的用到Java、Python等通用IT开发前端、后端的能力；第二部分 大数据分析：大数据挖掘指的是利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换数据分析方法论：统计基础 微积分（求导）代数（矩阵运算）等统计模型：方差分析、线性回归、逻辑回归、列联分析、聚类分析、面板模型等数据挖掘模型：决策树 关联分析、SVM、神经网络 贝叶斯网络等
嘎嘎希尔
是的，大数据开发工程师助理是可以接受培训的。培训可以帮助他们更好地理解和使用大数据技术，并且可以提高他们的技能水平。大数据开发工程师助理的培训可以涵盖从基础概念到高级应用的各个方面，包括数据挖掘、数据分析、机器学习、深度学习等。此外，培训还可以帮助他们更好地了解大数据技术的发展趋势，以及如何利用大数据技术来解决实际问题。因此，大数据开发工程师助理可以从培训中获益匪浅。
奇异果香
可靠的，如果是零基础，之前没有接触过，想从事这个行业的话，需要系统学习下才可以的，现在企业对数据分析的需求量挺大的，前景比较好。并且相对于大数据开发，分析方向跟容易学习。
sanmoyufeng
1、建议选择正规的机构去学，最好是选择面授学习，事半功倍
2、多对比几家机构，实地参观，不要被咨询师洗脑，要有自己去对吧
3、课程其实都差不多，最好选择面授，
4、学习之后就业服务
阳光靖好
参加大数据培训班是可以学懂的，而且也还是比较靠谱的。大数据自学：最大的优点就是省钱，缺点就是学习时间不确定，学习周期很容易拉长，学习不够系统，对于没有基础的或者自控力不强的人来说，也容易导致半途而废。遇到不懂的问题没有人解答，难以往下进行学习，而且容易学的半知半解。大数据培训：优点是学习课程系统、跟着老师走少走弯路、学习周期比较短、方便找工作。最大的缺点就是要花钱。参加大数据培训机构一来可以节省时间，学习周期减少，有问题可以及时解决，最主要是学习氛围好，都是 自己志同道合的朋友。关于大数据的问题，可以到CDA认证机构进行咨询。全球教育咨询类企业、高等院校、行业机构可申请成为“CDA授权管理中心”，开展CDA认证、咨询、人才培养等业务，普及数据科学知识，传播CDA职业道德与行为准则，助力个人与企业更加高效的达到CDA数据分析师各等级专业知识与实务技能的执业标准，获得CDA数据分析师认证证书。
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