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　　大数据体系十分之庞杂，涉及内容较多，包含数据采集、数据预处理、分布式存储、nosql数据库、多模式计算、数据仓库、数据挖掘、机器学习、人工智能、深度学习等。想要通过自学，将上面这些内容都完全掌握起来，难度系数不小，自学并非上上之策，找专业机构接受系统培训会是更好的选择。

　　在课程培训班内，老师会以java语言基础、linux&hadoop生态体系、分布式计算框架、大数据项目实践、大数据分析为五大模块，跟大家说清楚底应该怎么学、学什么。举个例子，在Linux & hadoop生态体系的学习中，除了会讲解两个体系的离线计算大纲、分布式数据库hbse、数据仓库hive之外，Sqoop、flume等也会涉及。又比如说在分布式计算框架阶段，老师会详细讲解各种编程语言，如python和scala，另外还会涉及大数据处理的必需软件，像spark大数据处理、spark streaming大数据处理、spark—graphx图计算等，通过手把手教学，让大家更流畅使用这些软件。
 

　　虽然在不同机构内涉及的主讲内容差不多，但是在教学方式、学习氛围、学习效果等方面会存在差别，为了实现更有效的“人工cpu——数据存储”，学生们在培训机构的选择上要多花一些时间，毕竟学习是一件很重要的事，指引大方向一旦错误，学不到东西不说，还很浪费时间。北京AAA教育开设试听课，学习大数据的小伙伴可去试听一下。

　　总的来说，大数据分析是当下和未来的热门行业，就业潜力不错，但是想要成为优秀的、月薪达30k以上大数据分析师并非那么容易的，找一个专门课程培训机构、接受系统学习将会是更好的做法。