互聯網的快速發展和激烈競爭,用戶體驗成為一個重要的關注點,導致專業大數據工程師成為熱門職業。有人就會問了:"大數據培訓入門難么?",下面就來給大家解答這個問題。
  

其實,大數據的入門并沒有想象中那么難,找一家靠譜的機構進行學習是非常關鍵的,在南通的朋友可以選擇科迅教育這家機構喲。在學習時間方面,要是零基礎,大概需要6個月左右的學習時間;要是有一些基礎的話,學起來就很簡單很多,學習時間也會短很多。
 

一、大數據是什么
 

工作流程為從UI處得到原型圖或者效果圖,在項目(網站、微信公眾號、小程序、WEBAPP)中還原圖片效果,然后與后臺進行各種數據交互。 

目前的大數據市場整體還是處于迅速發展期,市場對于大數據的需求也一直比較大。市場對于中的大數據工程師需求更加迫切,所以就算入了大數據的門,也需要不斷的提升自己,無論你是派,還是培訓派,還是自學派,都應該具有強烈的學習意識。
 

二、目前入門大數據的人群分類
 

1、計算機相關專業出身:系統走過計算機的理論基礎,比如計算機組成原理、操作系統原理、計算機網絡、算法數據結構、設計模式,至少用過兩門以上編程語言(強類型+弱類型)。 

優點:理論、架構方面扎實,有整體計算機思維,內功不錯,外功學起來比較快。
缺點:部分人,大數據相關細節技術不扎實,不過花時間能很快搞定。
2、非計算機出身自學(也包括計算機專業沒好好學的):理論基礎薄弱,后來因個人興趣或者職業需求,自學大數據開發技能。 

優點:自學能力比較強,能夠根據自己的興趣規劃學習內容。
缺點:部分人對大數據沒有整體的學習框架 ,屬于東一片,西一片,不成體系,部分人計算機沒有整體思維,建議系統梳理下大數據知識體系結構,該補的還是要補起來。
 

三、入門大數據時的一些困境
 

1、因一些基礎算法、數據結構理論不扎實導致一些編程思維難于理解。

比如 原型鏈,如果清楚 數據結構中鏈表結構,那么這個東西不難理解,再比如 哈希值,懂得數據結構中哈希表,哈希值也就迎刃而解。

2、計算機體系結構、操作系統理論、網絡理論不扎實導致到后期一些東西難于理解。 

比如有同學從大數據學習入手,后來學習node開發 ,在 I/O ,進程、線程、IPC 、線程鎖方面有些概念就比較難于理解,而導致不能很好得使用node 的api 。 

3、大數據整體體系架構沒有做過深入思考。導致用會用,但不知道為什么用,用另外一個有什么區別。 

4、學習環境中無高手。沒有高手能夠指導自己進入下一個層次。 

5、有意識但是沒有行動。我的網盤收集了一堆資料或者一堆視頻,然后就沒有然后了 。

四、如何才能快速入門大數據 

1、學習東西,自學是一種途徑,然而在自學的過程中,很多人處于不知道自己不知道的狀態。

2、另一種是跟著高手,開闊視野,達到知道自己不知道的境界,從而有方向,在短時期內進入到一個新的境界,節約時間成本。 

行業紅利不等人,大數據人才大缺口正值當下,莫要等到需求飽和才姍姍來遲。想學好大數據,掌握真實的項目經驗,拿高薪,南通科迅大數據培訓就是你的不二之選。
 

科迅大數據六維全息課程強化加薪技術深度,加大了熱門技能比重。引入阿里React+Dva+Umi課程,強化Typescript,強化多端混合開發框架,強化 Node課程,強化新ES規范語法實戰,強化服務器端渲染,強化大數據可視化實戰,強化Vue/React課程深度等。并且,科迅南通大數據培訓課程從產品到UI,從后端到大數據,從測試到上線,完整參與企業級項目開發全流程,真正鍛煉項目開發與協作能力,把學到的每一個技術點都能應用到實際項目中。以培養符合時代發展和企業實際需求的實戰型全能型大數據開發工程師,助力更多新技術新交互形式更快地落地應用。
 

此刻,便開始行動起來吧!不要讓你的每一次懶惰、猶豫而錯過了高薪就業的機會!