sql培训，大数据培训主要学什么

（内容会比较长，如果是真心想学大数据分析，建议看完，如果只是凑热闹，那就随意）

随着这次疫情对国内市场的影响，企业数字化转型迫在眉睫，市场对大数据分析师的需求也远远超过了150万。人才的缺口给很多培训机构带来了希望，因此，市面上的大数据教学课程也如雨后春笋般层出不穷，让人眼花缭乱。

最近在回答知乎上的问题时，很多人都在问，如果要报班学习大数据分析，应该选择哪个培训机构比较好，面对，我无法去评判哪个机构好，哪个机构不好，一般都是建议大家按照自己的学习需求去选择，总结如下：

首先，确定自己的需求是什么？

在需求下学习的人基本上可以分为两类：一类人群属于自己工作中需要一些数据分析类的技能支持，只需要学习Python、SQL等工具类技能就可以满足需求，但是不能成为专业的大数据分析师；

还有一类是冲着大数据分析师这个岗位去的，这类人对于大数据分析的基本素养要求就会比较高，所要学习的层次也会更高一些。

其次，确定自己应该怎么学？

如果是第一种，只是为了提升工作效率而学习，这种就比较简单，报哪个班其实都无所谓。

因为现在市面上的培训机构，95%的培训机构里面的老师，都是曾经在程序员里面比较牛的人，这种人教会python、SQL这些都是高手。

他们对这些工具的操作可谓是信手拈来，在选择报班的时候，只要对比价格就行，基本上没有太大区别。

如果是第2类人群，目标明确找工作的那一类。我建议在报班前先去招聘网站看看，看看现在的企业在招聘大数据分析师时都需要具备哪些能力，去好好领悟一下企业的人才需求是什么。

认真对比后你会发现，只要是真正要找大数据分析师的企业，他们都会在岗位能力里面提及：需要该岗位从业人员拥有用数据帮企业解决某些问题的能力。

假如是一个纯小白要转行大数据分析，可能不太理解什么叫用数据帮企业解决某些问题，只要是工作过的人都知道，不管你是在哪个公司工作，公司看重的是员工解决问题的能力。

其次考虑的才是员工的工具使用情况，所以工具学习是最基础的，就相当于做平面设计需要会使用最基本的制图工具是一样的道理。

但是设计经验和设计思维，才是决定一个人是否是一位优秀设计师的根本，大数据分析也是一样的道理。在学习过程中切不可本末倒置，如果是小白需要学习工具使用，那么和第一种人一样，要么自学，网上的免费教程很多；要么就报班，这种对报班没有太大要求。

如果是正儿八经要做数据分析师，那我给你如下几条建议：

学习方式选择

学习方式无非就是两种：一种是自学；一种是报班。其实两种方式都有各自的优缺点，具体如何选择那因个人情况而定，但是我们可以分析对比一下，方便大家选择最适合自己的学习方式。

自学

自学的话，学习时间比较自由、不用受到任何约束，可以自己安排时间，而且学习直接支出费用要少很多，但是自学过程中一定要注意项目经验的积累，不能只学了工具技能却忘了项目经验。

因为现在企业招聘都是很看重数据分析师的项目经验，这个你在随便一个招聘网站搜索相关招聘信息都能看见企业需求。

所以，在学习的过程中，我建议尽可能地去找从事过或者是正在从事数据分析师的朋友，让他们能够“手把手”地带你去接触一些真实项目，并且能够传授一些项目经验给你。

只有在自学的过程中注重项目经验的获取，在学完后才能更顺利地步入大数据分析师这个岗位，如果没有项目经验，那就只能从数据清洗、数据统计等基础性的工作做起，其工资水平可能还没有现在的收入高。

同时，自学的过程可能会比较枯燥，一个人的学习会比较没意思，如果不够自律、信念不够坚定的话，很可能会中途放弃，来来回回反反复复，学习时长会不可控制。

如果按照正常的自学内容和进度来看，要达到初级的数据分析师水平，大概需要2年的时间。

报班学习

报班学习的话首先是时间上就能缩短很多，2个月就能掌握自学2年才能学到的内容。

当然这个时候选择什么样的培训机构，就要回到我们之前讲的学习目标上了。确定是要走大数据分析这条路，那就要去分辨各个培训机构的课程设计，选择主要带着学员做实训项目的，一定要是做企业真实项目的那种，而不是随便在网上爬一些数据，让你去练手的那种。

两者的区别我会在后面培训机构选择中详细讲解。

报班学除了时间缩短之外，培训班里面会有比较有经验的大数据分析师带着你去做项目，积攒项目经验，避免了你在自学过程中找不到人带你的尴尬，因为大数据分析对于大数据分析师的项目经验要求真的很高。

还有一个就是费用的问题，相比于自学，报班学习肯定是要在短期内支出比较多的费用，目前市面上的大数据分析培训班费用基本上都在2万左右。

但是你要算一笔时间账，如果2个月时间能够掌握大数据分析技能，然后去就业，这样的情况下一年内，你就可以成为一名比较厉害的大数据分析师，工资也能从8K、9K，在一年内涨到2W左右。

而如果是自学的话，虽然花费没有这么多，但时间成本是很大的，自学2年，再加上从业过程中慢慢提升，可能5年时间才能达到报班1年的效果。

而且目前大数据应用比较广泛，发展比较快速的城市对于人才引进都有一定的政策支持，如果选对城市去学习，可能不但不花钱，还能挣一笔。如果要报班，建议研究一下各地的人才引进政策。

以杭州人才引进政策为例，凡是毕业7年内的本科、硕士、博士，只要在杭州就业，就可以一次性分别拿到1W、3W、5W的生活补贴，应届毕业生拿的更多，同时一些学习机构也是会有一些优惠项目的。这是什么意思呢？举例说明哈。

如：A是毕业7年内的全日制硕士，缴纳2万元学费在杭州的九道门商业数据分析学院参加完大数据分析实训班学习后，与杭州市余杭区某家企业签订劳动合同，A同学即可领到数据分析实训基金会的6000元助学金。

同时，杭州市余杭区政府将一次性给予A同学30000元生活补贴。也就是说，A同学在参加完学习后，扣除学费，A同学还能赚16000元。

至于到底要以那种学习方式来学，那就根据个人自己的情况来确定了。

学习课程选择

（这里会比较啰嗦，但是不罗嗦的话又说不清楚，各位多担待哈）

其实之前我已经说到了一点点，我相信每一位学习的最终目的就是为了日后工作，没有人是为了学着玩的。

那么，我们在选择学习课程的时候，就要选择最有利于自己就业的课程。我们翻看招聘网站信息，很明显能看到，几乎所有企业都是要求有3-5年的项目经验。

企业要的项目经验一定是有实战效果的项目经验，而不是随随便便去网上爬取一些数据做的“练手实验”。

我之前和一些企业负责人有聊到过这个话题，当时一家做外贸服装的企业老总就说，他们很需要数据分析师，需要能通过数据分析给出建议的大数据分析师，这些建议能提升他们运营人员的工作效率，进而提升公司营业额。

可是这么久以来，他们招到的“大数据分析师”都是只能处理简单的数据问题，对于复杂环境下的数据分析无从下手，根本就没有达到他们对这个岗位的需求，这个岗位一直在换人，但到现在也没有找到一个真正合适的人。

这就是市场对大数据分析师的需求，听完后你会发现，公司要的不是一个会python、java、Hadoop、SQL等等工具的“工具人”，他们需要的是一个有思想的数据分析师。

所以，我们在选择课程的时候，就要分清楚，哪些课程能带给你市场所需要的东西。

疫情之前，这个课程对于正真思考过自己想要学什么的人来说，还是比较好分辨的，因为市面上99%的培训机构都是在教大家工具的使用，用1个多月的时间教学员怎么使用python，对于项目实战并不重视，所以比较容易区分。

但是从年后开始，所有的培训机构看着市场的变化，都意识到项目实训才是当先培养大数据分析师的重要因素，因此，几乎一夜之间，所有培训机构都推出了所谓的大数据分析实战课程，这个时候要分辨就稍微有一点点难度了。

这个时候应该如何选择更好的课程呢？

还是要从企业需求出发去选择课程。我们都知道，影响一个企业正常运行的因素很多，并不是某一个单个因素就能完全左右这公司的前进方向，但是每一个因素也都不能被忽视。

所以，并不是随便爬一些数据，去做做单一的数据分析，就能真的达到企业所要的结果。

选课避坑指南

1、选课时不要被培训机构所谓的庞大数据集所误导。数据集再大，也是属于“死数据”，即使把这些数据玩出花来，也没有企业去验证你这个数据分析做的到底怎么样，所有的操作只能是你的老师带着你去玩。

因为我们都知道，数据是所有公司的秘密，没有哪家公司会将自己公司的数据给到一个培训机构，让培训机构拿着自家的数据去给学员练手，这个是不符合商业逻辑的。

我们在选择课程的时候就要去找那种有能力做企业真实数据分析的机构的课程学习，因为这样你才能从企业真是需要的角度去做数据分析，正儿八经的在学习中积攒项目经验，学完后自带经验光芒，无需从底层做起。

2、选课时不要被授课老师的光鲜背景所迷惑。你一定要相信，在阿里干了10年的程序员，也比不上一个在小公司正儿八经干了1年的数据分析师。

术业有专攻，虽然写代码是数据分析师的基础技能，但是分析思维才是数据分析师生存与壮大的根本。很多培训机构都会包装自己的讲师，把自己的讲师吹捧的很厉害，其实我们静下心想想，一个真正有能力的数据分析师怎么可能去一个培训机构做讲师呢？

数据分析师是一个越老越吃香的职业，经验越足待遇越好，在企业中，不管是从地位还是薪资上来说，都比在一个培训机构要好的多，一个有能力的数据分析师要受了什么刺激，才会去培训机构任课呢？

其实，这些培训机构的讲师，基本上以前都是做程序员的，由于程序员这个职业自身的因素，很多程序员在从业5年左右就会出现一些身体上的问题，辞职后专业技能又不能浪费，就会选择相对轻松一些的培训机构去任教。

他们的软件能力绝对是很厉害的，教学员基础工具使用一点儿问题都没有，但是回到大数据分析的精髓上来说，有些人可能就是写了5年代码，数据分析一点儿都没有接触到，对于数据分析的精髓，他们自己也是欠缺的，那又如何去教学生呢？

课程推荐

我对比了很多家机构的课程设计，基本上都是以工具教学为主，同时会用一些数据集去给学员来练手，也就是所谓的实战课程。

但九道门商业数据分析学院的课程还是不太一样的，这个课程的设计值得大家花时间去看看，它是一种OBE式教学方式（以结果为导向），课程设计一共分为4个阶段，全程需要做数据分析项目的企业参与验收。

第1阶段是通过做项目实战，带领学员全程体验数据分析师在工作中的整个分析流程；

第2阶段是通过情景带入的方式，带领学员做复杂环境下的项目，培养学员处理复杂环境下的商业分析思维；

第3阶段是对前两个阶段的知识点总结，通过前面的两个项目，教会学员做项目时常用的算法、模型、机器学习等；

第4阶段则是企业真实项目的导入，带领学员去接一个企业的真实项目：去企业开会接项目——了解企业需求——详细咨询企业最迫切解决的问题——指标分解——去企业拿数据并签订保密协议——数据分析（过程中不断与企业对接人交流）——可视化制作——PPT与分析报告撰写——向企业汇报分析结果——企业验收分析项目。

这整个流程下来，我觉得是目前市场上最贴近于企业需求的学习课程设计。

所以想要学习数据分析师，想要报班学习数据分析师的小伙伴，请认真比对各大机构的课程设计！

为什么九道门商业数据分析学院就能拿到企业的真实数据呢？之前不是说企业数据是企业命脉，不会轻易给培训机构吗？

那就要从九道门商业数据分析学院的母公司——杭州决明数据科技有限公司说起，这个母公司本身就是一家专门从事大数据分线咨询的大数据服务型公司，这样的公司性质据决定了他们有能力接到企业的真实数据分析项目，同时，九道门商业数据分析学院的老师，也都是其母公司的项目组成员，每一个人都有很强的大数据分析项目经验。

综合评判，还是觉得这个课程从课程设置和师资力量来说，都是性价比比较高的。

阶段一、0基础学习打基础：java语言、 Linux

java可以说是大数据最基础的编程语言，我接触的很大一部分的大数据开发都是从Jave Web开发转岗过来的。

阶段二、大数据Hadoop体系

Hadoop是用Java语言开发的一个开源分布式计算平台，适合大数据的分布式存储和计算平台。Hadoop是目前被广泛使用的大数据平台，本身就是大数据平台研发人员的工作成果，Hadoop是目前比较常见的大数据支撑性平台。

阶段三、Scala黄金语言和Spark

Scala和java很相似都是在jvm运行的语言，在开发过程中是可以无缝互相调用的。

Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是MapReduce的替代方案，而且兼容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生态系统，以弥补MapReduce的不足。

阶段四、 大数据项目实战（一线公司真实项目）

数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用

大数据培训，大数据需要学什么？

https://www.toutiao.com/i6605723461937529348/