随着云时代的来临，大数据也越来越引人关注，首先大数据分析师团队认为，大数据(Bigdata)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
　　大数据(bigdata)，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
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　　北京大讲台hadoop大数据培训机构哪个比较好及课程大纲：
　　一、Linux基础课程
　　1.Vmware虚拟机的介绍
　　2.Vmware虚拟机的安装
　　3.Vmware虚拟机的配置
　　4.CentOS6.5版本下载
　　5.CentOS6.5系统安装
　　6.虚拟机通信配置
　　7.Linux连接工具-Xshell简介
　　8.系统常用配置讲解
　　9.Linux系统简介
　　10.目录简介
　　11.帮助文档操作
　　12.文件目录操作
　　13.用户和组管理
　　14.文件权限管理
　　15.软件包管理
　　16.系统命令管理
　　17.VI-VIM编辑
　　18.备份压缩
　　19.SSH详解
　　20.如何复制我的操作系统
　　21.Mac地址冲突怎么解决
　　22.软件包哪里下载
　　23.如何有效的制作快照及恢复
　　24.Linux密码忘记如何处理
　　25.如何打开及关闭图形界面
　　二、J**a基础课程
　　1.J**a变量&运算
　　2.J**a控制语句
　　3.J**a数组及字符操作
　　4.J**a面向对象程序设计
　　5.J**a异常处理
　　6.J**aIO
　　7.J**a常用工具类
　　8.J**a多线程
　　三、Hadoop集群及开发环境搭建
　　1.Linux虚拟机安装配置
　　2.Linux网络配置和系统配置
　　3.搭建Hadoop伪分布实验环境
　　4.搭建Hadoop（Apache版本）分布式生产环境
　　5.搭建Hadoop（CHD版本）分布式生产环境
　　6.搭建Eclipse开发环境，构建企业级MapReduce项目（M**en）
　　7.MapReduce单元测试及DeBug调试
　　四、HDFS分布式文件系统
　　1.HDFS体系结构详解
　　2.HDFS运行原理详解
　　3.HDFS读数据流程
　　4.HDFS写数据流程
　　5.HDFS副本策略
　　6.HDFS2.0的HA机制（高可用）
　　7.HDFS2.0的Federation机制
　　8.Shell命令操作HDFS
　　9.J**aAPI操作HDFS
　　五、MapReduce分布式计算框架
　　1.MapReduce架构原理详解
　　2.MapReduce数据本地性
　　3.MapReduce的运行机制
　　4.Hadoop文件的序列化
　　5.MapReduce输入格式
　　6.MapReduce输出格式
　　7.MapReduce内置的Combiner与Partitioner
　　8.MapReduce数据倾斜与优化
　　9.MapReduce编程之Join算法
　　10.MapReduce二次排序
　　11.MapReduce读写数据库
　　12.Hadoop各种压缩及企业应用
　　13.Hadoop源码编译及Snappy压缩
　　14.Hadoop计数器
　　15.HadoopStreaming实现多语言编程
　　六、YARN资源管理器
　　1.YARN产生背景
　　2.YARN基本概念
　　3.YARN基本架构
　　4.YARN的工作原理
　　5.MapReduceONYARN
　　6.YARNHA高可用
　　七、Zookeeper分布式协调服务
　　1.ZooKeeper产生背景
　　2.ZooKeeper基本原理
　　3.ZooKeeper应用场景
　　4.Zookeeper分布式集群的安装部署
　　5.ZookeeperAPI操作实践
　　6.Zookeeper配置管理Hadoop集群
　　八、Flume日志收集系统
　　1.Flume应用场景
　　2.Flume基本原理
　　3.Flume基本架构
　　4.Flume环境安装部署
　　5.Flume的Agent配置信息详解
　　6.Flume动态监控日志目录
　　7.Flume采用日志文件
　　8.Flume将采集数据导入HDFS
　　九、Hive数据仓库
　　1.Hive基本概念
　　2.Hive架构原理详解
　　3.Hive支持的数据类型
　　4.HiveSQL基本操作详解
　　5.Hive数据查询
　　6.Hive内置函数与自定义函数
　　7.Hive文件格式
　　8.Hive性能调优
　　9.项目实战：从金融历史数据中分析提取逆回购信息
　　十、Sqoop数据导入导出工具
　　1.Sqoop基本架构
　　2.Sqoop架构原理
　　3.Sqoop环境安装部署
　　4.Sqoop与HDFS结合导入导出数据
　　5.Sqoop与Hive结合导入导出数据
　　6.Sqoop与HBase结合导入导出数据
　　十一、HBase分布式数据库
　　1.HBase基本架构与运行原理
　　2.HBase数据读写流程
　　3.HBase数据模型
　　4.HBase负载均衡
　　5.HBase伪分布实验环境
　　6.HBase分布式生产环境
　　7.HBase集群管理与维护
　　8.HBase的Shell操作
　　9.HBase的J**aAPI操作
　　10.MapReduce读写HBase数据库
　　11.HBase性能调优一：RowKey设计技巧（解决热点问题）
　　12.HBase性能调优二：预分区（解决热点问题）
　　13.HBase性能调优三：宽表和高表设计技巧
　　十二、AzkabanHadoop工作流引擎
　　工作流概述1.1.工作流之JBPM
　　1.2.工作流之Activiti
　　Hadoop内置工作流2.1.Hadoop工作流--ChainMapper/ChainReducer
　　2.2.Hadoop工作流--JobControl
　　2.3.Hadoop内置工作流的不足
　　第三方框架Azkaban3.1.Azkaban是什么
　　3.2.Azkaban的功能特点
　　3.3.Azkaban的架构
　　3.4.Azkaban三种运行模式
　　3.5.Azkaban安装部署
　　3.5.1安装配置Mysql
　　3.5.2安装配置AzkabanWebServer
　　3.5.3安装配置AzkabanExecutorServer
　　AzkabanWebServer插件安装4.1.安装HDFSViewer插件
　　4.2.安装JobSummary插件
　　4.3.安装Reportal插件
　　4.4.AzkabanExecutorServer插件安装
　　4.5.安装Hive插件
　　4.6.安装Reportalhive插件
　　4.7.效果监测
　　十三、Redis基于内存的键值数据库
　　1.Redis特性
　　2.Redis各种常见数据类型详解
　　3.Redis安装部署
　　4.Redis主从安装部署
　　5.Redis集群安装部署
　　6.RedisClient操作
　　7.RedisAPI操作
　　十四、Solr搜索引擎
　　1.Solr简介
　　2.Solr与Lucene对比
　　3.Solr安装部署
　　4.Solr主从结构部署
　　5.SolrCloud集群安装部署
　　6.Solr相关配置文件详解
　　7.使用Solrj实现J**a操作Solr
　　8.Solr查询详解
　　9.Solr优化
　　十五、ElasticSearch搜索引擎
　　1.ElasticSearch简介
　　2.ElasticSearch和Solr、Lucene的对比
　　3.ElasticSearch配置文件详解
　　4.ElasticSearch安装部署
　　5.J**aAPI操作ElasticSearch
　　6.使用CURL操作ElasticSearch索引库
　　7.ElasticSearchDSL查询
　　8.ElasticSearch批量查询meet和批量操作bulk
　　9.ElasticSearch的分页查询
　　10.ElasticSearch中文分词工具的集成
　　11.ElasticSearch优化
　　12.ElasticSearch插件介绍
　　十六、Kafka分布式消息系统
　　数据采集阶段技术对比1.数据采集技术
　　2.Kafka简介
　　3.Flume对比
　　4.Sqoop对比
　　数据采集技术Kafka1.Kafka原理
　　2.Kafka架构分析
　　3.Zookeeper集群相关
　　Kafka安装及基本操作1.Kafka部署及操作
　　2.KafkaTopic操作及分析
　　3.Partition操作及分析
　　Kafka的API操作及项目中应用1.KafkaAPI介绍及项目中应用
　　2.Producer讲解及代码演示
　　3.Customer讲解代码演示
　　十七、Storm分布式流式计算框架
　　实时流式计算介绍1.实时流式计算是什么
　　2.实时流式计算的特点
　　3.实时流式计算使用场景分析
　　4.Queue+Worker，S4,Storm，Spark简单介绍
　　认识Storm1.Storm介绍
　　2.Storm特点
　　3.Storm优势
　　Storm使用场景1.新浪的实时分析平台
　　2.腾讯的实时计算平台
　　3.奇虎360的实时平台
　　4.百度的实时系统
　　5.阿里的Jstorm
　　Storm的系统架构1.主节点（Nimbus）
　　2.从节点（Supervisor）
　　3.Web节点（StormUI）
　　4.协调节点（Zookeeper）
　　Storm的工作流1.作业单元（Topology）
　　2.数据源编程单元（Spout）
　　3.数据处理编程单元（Bolt）
　　Storm的并发机制1.服务器（Nodes）
　　2.JVM虚拟机（Worker）
　　3.线程（Executor）
　　4.Spout/Bolt实例（Task）
　　Storm的数据流1.Stream讲解（Tuple）
　　2.Storm的数据模型
　　3.StreamGrouping
　　Storm的保障机制1.功能性保障：多粒度的并行化
　　2.非功能性保障：多级别的可靠性
　　Storm部署1.Storm版本发展历史
　　2.本地模式
　　3.分布式模式
　　4.主节点Nimbus
　　5.工作节点Supervisor
　　6.StormUI
　　7.Storm配置项
　　项目如何在Storm集群下运行1.StormJ**aAPI
　　2.Topology创建与提交
　　3.实例操作
　　Kafka讲解1.Kafka介绍
　　2.Kafka的消息持久化和顺序读写
　　3.Kafka的应用
　　4.Kafka的客户端
　　5.Storm和Kafka的对接：KafkaSpout
　　Storm集群的监控与管理1.主机信息监控
　　2.日志监控
　　3.StormUI
　　十八、大数据项目实战
　　企业级项目实战一：某权威机构广电收视率系统（Hadoop）1.详细讲解收视率项目背景、需求、难点分析
　　2.详细讲解收视率项目整体架构以及技术选型
　　3.模拟数据源产生数据
　　4.使用Flume监控数据目录，将数据收集到HDFS分布式文件系统
　　5.编写MapReduce解析数据、清洗数据.统计分析数据，结果存储HDFS
　　6.使用Hive对每小时、每天、每月收视率数据进行统计
　　7.使用Sqoop将Hive的分析结果数据导入MySQL数据库
　　8.打通项目的各个环节，整体联调
　　9.开发Web项目实现收视率查询、展示系统
　　企业级项目实战二：某移动大型电商网站数据分析系统（一）总体需求分析
　　1.项目背景
　　2.项目价值
　　3.项目需求
　　4.项目难点分析
　　（二）数据采集实战
　　1.数据采集流程概览
　　2.埋点脚本执行
　　3.数据收集脚本执行
　　4.后端脚本之Lua语言详解
　　5.后端脚本之OpenResty详解
　　6.后端脚本解读
　　（三）架构设计和方案部署
　　1.HDFS设计前提和目标
　　2.HDFS适用场景
　　3.HDFS异构层级存储结构
　　4.HDFS数据压缩与IO
　　5.数据接入
　　6.Flume数据收集
　　7.同类产品介绍
　　8.系统总体架构设计
　　9.大数据集群整体部署方案
　　10.日志收集与处理模块设计
　　11.数据跨小时.跨天解决方案
　　12.构建目标Web应用
　　（四）CDH5开发环境搭建
　　1.数据前端埋点
　　2.采集服务器部署
　　3.实现采集服务器负载均衡
　　4.部署HDFS集群环境（HA）
　　5.部署数据管道(Flume)
　　6.打通采集服务器到HDFS的管道
　　7.Flume实现按小时/天滚动日志
　　8.部署Yarn分布式集群（HA）
　　（五）分析模块实现
　　1.MapReduce能够解决项目中的哪些问题
　　2.MapReduce实现1-页面访问热度统计（pv、uv等）
　　3.MapReduce实现2-电影评分数据分析（join）
　　4.MR单元测试与集成测试
　　5.Azkaban实现作业的调度与运行
　　（六）系统总体联调和数据可视化
　　1.Jmeter模拟访问产生用户日志
　　2.系统总体联调
　　3.Hadoop性能调优
　　4.数据可视化
　　5.简历修改和面试指导
　　企业级项目实战三：某大型传媒公司视频网站爬虫系统项目背景
　　1.了解传统广电收视率项目背景
　　2.用户数据有哪些价值点
　　3.哪些机构掌握这些数据
　　4.爬虫目标：互联网各大视频网站
　　项目总体需求
　　1.多维度统计：总播放指数、每日播放增量、评论数、收藏数、赞、踩
　　2.数据可视化：节目收视排行榜、多维度指标趋势图
　　难点分析
　　1.网站采取反爬策略
　　2.网站模板定期变动
　　3.网站URL抓取失败
　　4.网站频繁抓取IP被封
　　系统架构设计
　　1.总体架构解析
　　2.数据流向
　　3.功能模块划分
　　4.各个模块详细解读
　　技术选型
　　1.数据采集层
　　2.数据存储层
　　3.数据处理层
　　4.数据展示层
　　部署方案
　　1.爬虫项目：分布式集群
　　2.爬虫定时项目：一台服务器
　　3.爬虫项目监控：一台服务器
　　4.爬虫可视化：多台服务器
　　5.Hbase数据库：分布式集群
　　6.Redis数据库：分布式集群
　　7.Solr全文检索：分布式集群
　　8.Zookeeper监控：分布式集群
　　9.Solr建立索引：一台服务器
　　10.邮件提醒：一台服务器
　　爬虫代码详尽实现
　　1.下载、解析视频网站详情页面url，提取关键字段数据
　　2.抽取视频网站解析规则模板，优化解析代码
　　3.打通数据爬虫的下载、解析、存储流程
　　4.采用Hbase存储爬虫数据，详解Hbase宽表和窄表设计以及爬虫项目表的详细设计，包含rowKey设计、列簇设计、历史版本
　　5.解析视频网站所有分页url并优化解析实现类
　　6.使用Queue队列存储视频网站所有url，实现视频网站url循环抓取
　　7.采用高、低优先级队列循环抓取视频网站url
　　8.采用Redis数据库实现url抓取优先级，并支持分布式爬虫
　　9.采用多线程爬虫，加快爬虫效率
　　10.定时启动爬虫项目
　　11.完善爬虫项目、补充抓取关键字段数据
　　全文检索
　　1.Lucene.Solr.ElasticSearch简介
　　2.全文检索过程：索引创建和搜索索引
　　3.解决全文检索的核心问题
　　4.Solr+Hbase组合提升检索效率
　　5.Solr配置详解
　　6.Solr安装部署
　　7.Solr建立索引
　　8.Solr检索视频网站数据
　　数据可视化
　　1.采用SpringMVC框架编写爬虫Web项目
　　2.编写Hbase工具类查询Hbase数据
　　3.编写Solr工具类检索爬虫数据
　　4.采用Freemarker或者jsp展示页面
　　5.采用Highcharts插件展示收视指数曲线图
　　6.打通爬虫整个项目流程，实时查看收视排行榜以及收视指数曲线图
　　项目优化一
　　1.设置合理的抓取时间间隔，模拟正常用户访问，降低IP被封概率
　　2.采用Redis动态IP库，随机获取IP，随机抓取不同网站数据，降低同一IP对统一网站的访问频率
　　3.实现分布式爬虫，提高爬虫效率
　　项目优化二
　　1.Ganglia.Zookeeper简介
　　2.详解Zookeeper特性监控爬虫项目
　　3.完善爬虫项目注册Zookeeper集群
　　4.编写Watcher监视器监控爬虫项目生命周期
　　5.集群监控的整体联调
　　项目优化三
　　1.监控器监控爬虫项目异常，异常数据插入数据库
　　2.编写邮件Mail项目扫描爬虫项目异常信息，通知运维人员
　　3.编写定时器定时执行Mail项目
　　企业级项目实战四：某淘OpenTSDB时间序列分析项目1.结合企业应用介绍SAAS、PAAS、IAAS
　　2.通过Ganglia熟悉SAAS产品
　　3.OpenTSDB项目需求介绍
　　4.HBase测试环境安装
　　5.HBase基础知识回顾
　　6.HBase在各种场景如何保证区分新旧数据
　　7.Hbase访问方式
　　8.Hbase编程
　　9.HBase数据接入
　　10.HBase性能优化
　　11.OpenTSDB安装搭建
　　12.SAAS产品的架构详细讲解
　　13.OpenTSDBtcollector(自带的探针)采集数据
　　14.用Tcollector来监控HBase或者Zookeeper
　　15.Grafana来监控Flume
　　16.Kafka消息队列缓存数据
　　17.数据接入
　　18.写性能优化
　　19.HBase性能调优
　　20.HBase在资源紧张时降低IO的手段
　　21.HBase冷热数据处理
　　22.大数据系统维护方案
　　企业级项目实战五：某婚恋网站后台日志实时分析系统（Storm）业务背景
　　1.案例背景
　　2.设计目标
　　3.分析需求
　　系统架构与模块设计
　　1.整体架构
　　2.数据源
　　3.数据存储与处理
　　核心模块实现
　　1.模拟数据实现
　　2.日志采集和存储实现
　　3.数据处理实现
　　项目部署上线
　　1.上线大致流程
　　2.注意事项
　　3.项目监控
与非门科技(北京)有限公司 All Rights Reserved.
京ICP证:070212号
北京市公安局备案编号： 京ICP备：号大数据培训机构哪家好？该怎么选择培训机构呢?
近几年，随着大数据越发的火热，学习大数据的人越来越多，入职企业的难度系数也在逐渐加剧，尤其对大数据项目实战经验看的尤为重要。
然而目前网络市场上各大大数据在线培训机构鱼龙混杂，很多学生花了大价钱也不一定能学到好的知识，达到理想中的效果，钱打了水漂不说，关键是耽误了宝贵的时间。那么，如何才能够从众多的在线培训机构中找出一个值得信赖的呢？对此，调查了已经入职到企业从事大数据研发的人们，针对入职企业、薪资及培训机构等调查，相信没有谁比“过来人”的经验最为中肯了，调查结果显示：入职企业有一线大公司也有中小型企业，薪资平均在10000+，当然最重要的一点就是大家对培训机构的重视度，众人纷纷推荐成都科多大数据的线下面授大数据技术培训课程。
据了解，作为一个针对大数据技术型人才培养及服务为核心的教育培训平台，由总公司勤智数码一手创办，依托于勤智数码强大的大数据行业实力背景，科多大数据对学员的项目实战能力很是看重，有着热门的真实项目让学生实战学习。
我们了解到，科多大数据的多位任课老师，均是云计算、大数据领域专家，他们有着较为丰富的从业经验，在大数据刚刚兴起的时候，就投身于大数据产业，具有丰富的大数据项目设计及实践经验，可以说是绝对的行业先驱！与此同时为了让学员易学易懂，他们有着他独特的教学方式，思路清晰，爱岗敬业，得到很多已结业学员的一致好评。
选择大数据这条路，选对好的培训机构和敬业培训老师都很重要，希望大家学有所成，不要输在起跑线上！
责任编辑：
声明：本文由入驻搜狐号的作者撰写，除搜狐官方账号外，观点仅代表作者本人，不代表搜狐立场。
今日搜狐热点其他回答(4)
自学，有多种方式：书籍，视频，实战，培训机构。
书籍自学的话，比较难选择，一般只说理论的会比较难掌握。
培训机构的有在线，也有线下的。不管在线还是线上的，需要您有资金方面的支持。
据我所知，在淘宝能购买到一些培训机构的视频课程。您可以搜索一下，个人感觉挺不错。价格不贵，几十块。
资料还挺丰富的。&
收获园豆：30
我还想学习一下怎么开航空母舰呢，你有啥推荐培训机构吗？
园豆：25518
x先读个博士吧。
园豆：5358
书籍方面:刘鹏教授的《云计算（第一版）》《云计算（第二版）》《实战Hadoop》、《腾云:云计算和大数据时代网络技术揭秘》等等培训机构传智播客把
收获园豆：30
园豆：1093
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大数据培训机构排名_大数据培训哪个好
责任编辑： 发布时间： 11:43浏览17次
大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。&1. 大数据工程师做什么？用阿里巴巴集团研究员薛贵荣的话来说，大数据工程师就是一群“玩数据”的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的，规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要。沈志勇认为如果把大数据想象成一座不停累积的矿山，那么大数据工程师的工作就是，“第一步，定位并抽取信息所在的数据集，相当于探矿和采矿。第二步，把它变成直接可以做判断的信息，相当于冶炼。最后是应用，把数据可视化等。”因此分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。通过这三个工作方向，他们帮助企业做出更好的商业决策。A、找出过去事件的特征大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。比如，腾讯的数据团队正在搭建一个数据仓库，把公司所有网络平台上数量庞大、不规整的数据信息进行梳理，总结出可供查询的特征，来支持公司各类业务对数据的需求，包括广告投放、游戏开发、社交网络等。B、预测未来可能发生的事情通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。在阿里妈妈的营销平台上，工程师正试图通过引入气象数据来帮助淘宝卖家做生意。“比如今年夏天不热，很可能某些产品就没有去年畅销，除了空调、电扇，背心、游泳衣等都可能会受其影响。那么我们就会建立气象数据和销售数据之间的关系，找到与之相关的品类，提前警示卖家周转库存。”薛贵荣说。C、找出最优化的结果根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。以腾讯来说，郑立峰认为能反映大数据工程师工作的最简单直接的例子就是选项测试（AB Test），即帮助产品经理在A、B两个备选方案中做出选择。在过去，决策者只能依据经验进行判断，但如今大数据工程师可以通过大范围地实时测试—比如，在社交网络产品的例子中，让一半用户看到A界面，另一半使用B界面，观察统计一段时间内的点击率和转化率，以此帮助市场部做出最终选择。作为电商的阿里巴巴，则希望通过大数据锁定精准的人群，帮助卖家做更好的营销。“我们更期待的是你能找到这样一批人，比起现有的用户，这些人对产品更感兴趣。”薛贵荣说。一个淘宝的实例是，某人参卖家原来推广的目标人群是产妇，但工程师通过挖掘数据之间的关联性后发现，针对孕妇群体投放的营销转化率更高。&2. 需要具备的能力A、数学及统计学相关的背景就我们采访过的BAT三家互联网大公司来说，对于大数据工程师的要求都是希望是统计学和数学背景的硕士或博士学历。沈志勇认为，缺乏理论背景的数据工作者，更容易进入一个技能上的危险区域（Danger Zone）—一堆数字，按照不同的数据模型和算法总能捯饬出一些结果来，但如果你不知道那代表什么，就并不是真正有意义的结果，并且那样的结果还容易误导你。“只有具备一定的理论知识，才能理解模型、复用模型甚至创新模型，来解决实际问题。”沈志勇说。B、计算机编码能力实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据工程师的一些必备要素。“因为许多数据的价值来自于挖掘的过程，你必须亲自动手才能发现金子的价值。”郑立峰说。举例来说，现在人们在社交网络上所产生的许多记录都是非结构化的数据，如何从这些毫无头绪的文字、语音、图像甚至视频中攫取有意义的信息就需要大数据工程师亲自挖掘。即使在某些团队中，大数据工程师的职责以商业分析为主，但也要熟悉计算机处理大数据的方式。C、对特定应用领域或行业的知识在颜莉萍看来，大数据工程师这个角色很重要的一点是，不能脱离市场，因为大数据只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值。所以，在某个或多个垂直行业的经历能为应聘者积累对行业的认知，对于之后成为大数据工程师有很大帮助，因此这也是应聘这个岗位时较有说服力的加分项。&3. 大数据工程师的职业发展A、如何成为大数据工程师由于目前大数据人才匮乏，对于公司来说，很难招聘到合适的人才—既要有高学历，同时最好还有大规模数据处理经验。因此很多企业会通过内部挖掘。颜莉萍建议，目前长期从事数据库管理、挖掘、编程工作的人，包括传统的量化分析师、Hadoop方面的工程师，以及任何在工作中需要通过数据来进行判断决策的管理者，比如某些领域的运营经理等，都可以尝试该职位，而各个领域的达人只要学会运用数据，也可以成为大数据工程师。B、薪酬待遇作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。根据颜莉萍的观察，国内IT、通讯、行业招聘中，有10％都是和大数据相关的，且比例还在上升。颜莉萍表示，“大数据时代的到来很突然，在国内发展势头激进，而人才却非常有限，现在完全是供不应求的状况。”在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元，而据了解，在国内顶尖互联网类公司，同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高20％至30％，且颇受企业重视。C、职业发展路径由于大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。“这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。”颜莉萍说。另一方面，大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的高级管理层。&选择蓝鸥java大数据培训机构，绝对靠谱！蓝鸥广州大数据培训机构官网：入学签订就业推荐协议，详情可咨询扣扣： 林老师
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