大数据培训出来找工作，对于现在的大数据行业情况来看还是不错的，尤其是这俩年国家对于大数据技术的扶持和各大企业对于大数据技术的应用，导致大数据行业飞速发展，同时也增加了大数据的就业岗位，大数据需求的增加为从业人员提供了更多的选择。但是对于大数据来说也不是谁都可以学习工作的，大数据是比较难学的一门学科，大数据岗位对于人才的需求门槛也是比价高的。学习大数据需要满足以下几个条件。

1、 学历；大数据培训学习一般要本科及以上的学历是比较好的，这也是比较符合企业招聘需求的。

2、思维逻辑；大数据培训学习需要的学员的思维逻辑要好，应为大数据技术的学习设计到的思维逻辑分析比较多

3、 学习能力要好；大数据相对来说是一科比较难掌握的技术，如果在学习能力不好很可能导致半途而废。

4、 要有吃苦的精神；学习是一件比较苦的事情，大数据培训学习更是如此，要在5-6个月掌握大数据技术，是要下很大的功夫和努力的，每天除了睡觉吃饭其余时间基本都要用在学习上。

如果满足以上的需求，在去大数据培训学习毕业后，找到一份大数据行业相关的工作还是比较容易的。

很好

大数据培训发展还是不错的。您可以从各个招聘网站看一下大数据的薪资范围，亦可以对大数据的发展前景，就业方向等多方面进行了解。

一、大数据薪资范围

这个从各个招聘单位去看，比任何机构直接给的，要好的多。

二、大数据发展前景

事实上，大数据已经深入我们的生活，但许多人还没有意识到，在我们出们坐车，医疗、购物等方面都接触到了大数据。

现在企业的营销模式正从粗略的营销过渡到精确的营销，因此对大量数据的人才需求非常庞大，利用大量数据找到自己的正确用户，用户利用大量数据找到自己真正想要的东西，是有大量数据存在的含义。

大数据现在受到了许多人的重视，包括企业和政府都是非常重视大数据的发展的，而且大数据的发展也在不断的成熟，对于大数据技术的应用也越来越广，大数据人才的需求也越来越多，所以，现在大数据培训学习的就业情况和发展前景还是相当不错的。

三、大数据就业方向

大数据领域里面蕴含有三个技术方向：

1、大数据运维与云计算方向；

2、数据挖掘、数据分析与机器学习方向；

3、Hadoop大数据开发方向。

0基础的小伙伴可以尝试着熟练掌握三者之一，当然全部掌握了是最好的。要是精通其一的话，那么将来的就业前景会是比较好的，而且薪酬待遇也是较为理想的。

通过以上对大数据想必都有了一定的了解。是不是更喜欢大数据了呢?如果您发现您真的喜欢大数据，但不管您是通过什么样的方式去学习。在您学习之前先进行以下方式的自检。

1、您是否可以学习进去

就是说白了，您是否能够安静的坐在电脑面前，好好的学习，如果您心都静不下来，一坐在凳子上就犹如针灸，不建议您学。

2、是否能保持持续学习的状态

技术发展更新变化快，一不学习就会落后，跟不上技术发展。即便您经过大数据培训起薪拿的就高，但不能长期学习，就一定会被技术大军甩在后面。也有会被辞退的危险。

3、自检一下自己是否适合学习大数据

这个您自己检测一下，大数据“钱”景好但不意味着每个人都能学。如果不知怎么样自检，可下方留言。

大数据前景广阔，薪资可观，行业不错，需求量大，大数据培训是一个不错的选择。

大数据

大数据是指那些数据量特别大、数据类别特别复杂的数据集，这种数据集不能用传统的数据库进行转存、管理和处理，是需要新处理模式才能具有更强大的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增差率和多样化的信息资产。

前景

大数据无处不在，大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、体能和娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹。大数据对各行各业的渗透，大大推动了社会生产和生活，未来必将产生重大而深远的影响。

由于大数据、人工智能、云计算等新兴技术都是近几年内才开始火热的，这些新兴技术越来越多的被探索应用，企业逐渐意识到这其中蕴含的巨大价值，各行各业多种领域都开始利用大数据寻求创新发展。由此，大数据人才需求量也越来越大，大数据岗位越来越热门抢手。据统计，大数据人才缺口已超130万，但国内相关从业人员只有约30万。随着企业对大数据的重视，人才需求量将会更大。

培训内容

以某培训机构的大数据培训课程大纲为例，做简单介绍。

基础语法、面向对象、常用API、集合API、异常、多线程、Lambda表达式、IO流、网络编程、新特性

mysql与jdbc、前端技术、linux与nginx、xml与jsoup、servlet核心编程、web异步开发、redis、maven

spring、spring mvc、mybatis、maven高级、git、dubbo、vue

全文检索、lucene、JPA 、spring boot

linux、网络管理、shell的变量定义、变量引用、流程控制语句、函数使用、 JVM参数、visualVM、垃圾回收原理、JVM字节码分析

大数据基础和硬件介绍、Zookeeper组件、HDFS组件、MapReduce、Yarn组件、Hive组件 、 Impala组件、辅助系统工具、网站流量日志分析

NoSQL、Redis、Hbase组件、RowKey设计和优化策略、HBase+Redis微博实战案例、kafka组件、kafka架构和原理、监控工具和优化、ELK技术栈 、Elasticsearch、Logstash、网站流量日志分析

Scala、Iterator、akka、Spark集群环境搭建、RDD、Spark Session、DAG、Spark SQL、SparkStreaming、 Dstream、Structured String、Kudu、CDH环境搭建

Flink的运行机制、JobManager、TaskManager、水印WaterMark、Flink的状态管理、CheckPoint、FlinkSQL、FlinkTableApi、Flink

就业岗位

指熟悉相关业务，熟练搭建数据分析框架，掌握和使用相关的分析常用工具和基本的分析方法，进行数据搜集、整理、分析，针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见。

对Hadoop解决方案的整个生命周期进行引导，包括需求分析，平台选择，技术架构设计，应用设计和开发，测试和部署。深入掌握如何编写MapReduce的作业及作业流的管理完成对数据的计算，并能够使用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，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。

收集和处理大规模的原始数据（包括脚本编写，网页获取，调用APIs，编写SQL查询等）；将非结构化数据处理成适合分析的一种形式，然后进行分析；根据所需要的和专案分析商业决策。

Data warehousemanager：指定并实施信息管理策略；协调和管理的信息管理解决方案；多个项目的范围，计划和优先顺序安排；管理仓库的各个方面，比如数据外包，移动，质量，设计和实施。

提高数据库工具和服务的有效性；确保所有的数据符合法律规定；确保信息得到保护和备份；做定期报告；监控数据库性能；改善使用的技术；建立新的数据库；检测数据录入程序；故障排除。

就工具，报告或者元数据增强来进行传播信息；进行或协调测试，以确保情报的定义与需求相一致；使用商业智能工具来识别或监测现有和潜在的客户；综合目前的商业只能和趋势数据，来支持采取行动的建议；维护或更新的商业智能工具，数据库，仪表板，系统或方法；及时的管理用户流量的商业情报。

薪资

国际招聘顾问公司michael page发布《2019中国薪酬标准指南》，报告显示，IT技术领域依然是今年的热门领域。2018年第一季度，大数据平均月薪30.1k，达到IT行业平均月薪榜首。拿北京市2018年的薪酬举例来说，北京数据挖掘工程师工资中位数为：￥15166元/月，最低工资8K-10K，最高工资工资30-50K；北京数据工程师工资中位数：￥13156元/月，最高工资20K-30K；北京数据架构师工资中位数：￥23700元/月，最低工资10K-15K，最高工资无法确定。大数据不仅起薪高，涨幅也不小，2018年大数据人才年薪资涨幅达19%，排名薪资涨幅第一位。

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