一、大数据培训去哪儿学？
谢邀。大数据培训无论在哪，都有。只是挑选出一家靠谱的大数据培训机构需要您多方面去考察。您可根据自己的实际需求，归纳考察各个培训机构的口碑、价格、师资、教育环境等条件来挑选自己合适的训练课程。
尤其是在北京、上海、深圳这样的一线城市的大数据培训机构更加多，只要我们上网继续搜索查询就可以找到不下十家这样的培训机构，那么在这些机构中该如何进行选择是一件比较头疼的事情，以下几点建议供您参考。
1、大数据培训课程设置
大数据课程设置是否契合工作招聘企业的要求?能不能与企业的要求工作技能相符合，从整个课程设置的视点来说，课程设置对企业对接是第一个要看的标准。
2、师资力量
经历多、技能强、教育强、教研人员数量是考察重点!大数据授课师资是否有5年以上的项目及教育经历?在课程设置与企业需求可以对接的前提下，授课师资是保证学生学习效果的重要一环。
3、就业情况
一个大数据培训机构的真实就业情况，最能体现培训机构的综合实力，好的机构往往在就业方面的就业率是比较高的。
最后建议您在决定学习之前，先确定一下自己是否适合学大数据。大数据一般理工科学好一点。
二、大数据培训需要学多久？
半年左右就差不多了，优就业班级人数也不多一个班40多人。
三、大数据培训要学什么课程？
自己不是学习大数据的，所以借鉴了网络一个比较不错的大数据具体内容分享一下子。
第一阶段Java语言基础，此阶段是大数据刚入门阶段，主要是学习一些Java语言的概念、字符、流程控制等
第二阶段Javaee核心了解并熟悉一些HTML、CSS的基础知识，JavaWeb和数据库，Linux基础，Linux操作系统基础原理、虚拟机使用与Linux搭建、Shell 脚本编程、Linux 权限管理等基本的 Linux 使用知识，通过实际操作学会使用。
第五阶段 Hadoop 生态体系，Hadoop 是大数据的重中之重，无论是整体的生态系统、还是各种原理、使用、部署，都是大数据工程师工作中的核心，这一部分必须详细解读同时辅以实战学习。
第六阶段Spark生态体系，这也是是大数据非常核心的一部分内容，在这一时期需要了解Scala语言的使用、各种数据结构、同时还要深度讲解spark的一系列核心概念比如结构、安装、运行、理论概念等。
尚硅谷大数据培训项目业务覆盖电商、在线教育、旅游、新闻、智慧城市等主流行业，全程贯穿项目实战，课程内容覆盖前沿技术：Hadoop,Spark,Flink,实时数据处理、离线数据处理、机器学习
四、培训机构直接学大数据好吗？
好啊！但是只能学习到皮毛，必须到正规院校学习大数据才可以
五、学大数据哪个培训机构好？
在选择学习大数据的培训机构时，有几个关键因素需要考虑。
首先，要选择有丰富经验和专业知识的培训师资团队，他们能够提供全面的课程内容和实践项目。
其次，要选择有良好口碑和高通过率的培训机构，可以通过查看学员评价和就业情况来评估。此外，还要考虑培训机构的教学设施和学习资源是否齐全。根据这些标准，一些知名的大数据培训机构包括：华为学院、清华大学、北京大学、上海交通大学等。最终选择时，可以根据自己的需求和预算做出决策。
六、大数据培训内容，大数据要学哪些课程？
首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。 Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据基础。 Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。 Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。 Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。 Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。 Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。 Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。 Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。 Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。 Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。 Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。
七、it培训班学数据结构吗？
It培训班有的会学数据结构，有的不需要学习数据结构。但是如果你有足够的时间和精力的话，我建议你最好还是学一下数据结构，这样至少在找工作面试的时候，你可以让人觉得不是普通的培训班出来的，而是正式的科班出来的，或者即使不是正式的科班，也表现的相当的专业了！
八、大数据培训和人工智能培训选哪个？光环大数据学多久？
要学人工智能这一块，技术太高端，对技术能力要求太高，一定要到企业内部培训机构都是纸上谈兵。培训时间像光环国际大概在4个月左右。你可以先看看你说的培训机构是在哪里学的，教室里面就不是很建议了深兰科技和交大联合了一个培训，叫交大人工智能中心，直接在深兰科技内部学的你自己搜搜看比较比较吧
九、大数据培训学大数据以后可以做什么？
对于大数据来说现在是许多年轻人参加IT培训学习的首选，在大数据的众多优势的吸引下不断的有年轻人通过大数据培训进入到这个行业，当然，也不是所有的人都说合适大数据培训学习的，大数据是一门比较复杂的学科，学习是要满足一定的学历和相关的思维逻辑考核的条件才可以学习的，虽然，大数据可以从事的工作是比较多的，但是每个大数据培训机构注重的方面也是不同的，所以，在选择大数据培训时也要先去定自己以后从事的方向，在做选择。
根据一些招聘网站我们可以很容易的得到一些大数据的岗位，了解大数据培训能找什么样的工作。
大数据培训出来能找的相关岗位：
1、大数据开发工程师
任职要求
熟悉Linux，精通Java/Scala语言中的一种或多种，熟悉Java技术栈；
熟悉大数据领域的技术栈，如Spark/Flink/Hadoop/Hive等。
2、数据分析师
拥有专业的SQL，Oracle技能，精通MS
数据分析技术（聚类分析、回归分析、决策树等）、数据挖掘算法、喜欢钻研新技术
3、数据挖掘工程师
熟练掌握Python、R等一种或一种以上的分析工具，熟悉文本挖掘、图挖掘、机器学习（基本框架和常用算法）、深度学习等相关模型、算法者优先。
具备大数据Hadoop相关组件（spark/Hive/Kafka等）Hadoop生态知识者优先。
4、数据架构师
熟悉数据仓库产品，对数据处理、维度建模、数据分析等有深刻认识和实战经验，如Hadoop/Hive，Storm/Spark，Impala，MPP等的数据应用开发；
对大数据、云计算、开源软件、传统数据仓库类产品有一定的深度和广度；
有较强的编程能力和编程经验，至少熟悉Java/C++其中一门编程语言，有较强的分布式计算基础和算法工程能力；
上边的这些是目前大数据培训出来可以从事的相关工作，希望可以帮助到大家。
十、大数据运维培训要学什么课程？
大数据运维培训要学习的课程包括：
1. Linux/Unix系统基础及运维；
2. Hadoop集群安装、配置及运行原理；
3. Hive、HBase、Spark、Flume的使用与应用；
4. 数据仓库及ETL工具的使用与应用；
5. 大数据安全体系规划与实施；
6. 大数据监测工具的使用与应用。
