大数据训练不能一蹴而就，基础很重要
大数据培训是 IT 领域最受欢迎的培训项目之一。培训的主要内容是统计学、运筹学、机器学习、沟通技巧、编程、可视化、商业直觉、数据处理和行业知识。大数据培训是大数据发展带动的衍生产业，是培养大数据人才的关键。
大数据训练不能很快
大数据培训的出现是由于大数据行业人才极度短缺。由于大数据发展时间短，正规高等院校开设相关课程相对较晚，行业发展迅猛，行业人才匮乏的问题一直没有得到解决。
大数据训练的基础很重要
大数据培训的发展可以说是符合市场需求的。然而，大数据行业不同于传统的软件和编程教学。大数据是一门综合性很强的学科，不仅要求教育机构有相应的教育标准，对学生的编程基础也要求较高。一般来说，如果要学习大数据，至少应该对R语言、sql、.Scala、Java等有一定的了解，有的甚至需要Java达到精通的程度。这种苛刻的要求让很多人望而却步。
人才匮乏导致大数据人才竞争激烈，相应的薪资水涨船高，让大数据二字成为高薪代言人。但是，一些把握住了这一点的培训学校，无论是否具备成熟的大数据教学条件，都利用人们的惯性和投机心理开设大数据培训课程。这种急功近利的培养方式很难培养出真正的大数据人才。
虽然优秀的大数据培训学校很少，但也有。这些学校一方面为学生提供大数据、风暴、火花等前沿技术，另一方面提供项目实践的机会。大数据行业的薪水往往与工作经验有关。
大数据的处理过程
大数据训练的关键是要能够完成大数据处理，而大数据处理的过程是困难的。一般来说，处理过程可以分为四个步骤。
首先，应该使用多个数据库来接收来自不同客户端的数据以进行数据收集。用户通过这些数据库进行简单的查询和处理，而大数据采集过程中的主要难点是并发数太高。同时，可能有成千上万的用户访问或操作。如何完成数据库之间的负载均衡和分片是难点。
第二步是数据导入和预处理。由于数据采集涉及多种数据库，在对数据进行有效分析之前大数据培训是骗局，需要将所有数据导入一个集中的大型分布式数据库，然后对数据进行简单的数据清洗和预处理。这一步的主要问题是导入的数据量很大，导入流量通常可以达到数百千兆。
大数据处理过程难
第三步是统计分析。存储在分布式数据库中的数据用于普通的分析和分类，并进行批处理。对于半结构化数据也需要使用等。这一步的主要挑战是设计分析数据量大，系统资源占用率高，系统I/O挑战比较大。
第四步是数据挖掘。数据挖掘和分析的过程是不同的。基于前三部分各种算法的计算，最终达到预测效果大数据培训是骗局，从而满足更高级的数据分析需求。该过程的特点是挖掘算法非常复杂，涉及的数据量和计算量非常大。常用的挖掘算法主要是单线程的。
大数据培训需要培养能够完成整套大数据处理或其中一个环节的人才，但鉴于大数据的难度，培训不可能一蹴而就，所以完成大数据培训的关键是脚踏实地
感谢收看