上海千锋教育推出贴近企业需求的线下技能培训课程。课程包含HTML前端培训、JavaEE+分布式开发培训、Python人工智能+数据分析培训、全链路UI/UE设计培训、云计算培训、全栈软件测试培训、大数据+人工智能培训、智能物联网+嵌入式培训、Unity游戏开发培训、网络安全培训、区块链培训、影视剪辑包装培训、游戏原画培训、全媒体运营培训。采用全程面授高品质、高体验培养模式，大纲紧跟企业需求，拥有一体化教学管理及学员服务，在职业教育发展道路上不断探索前行。

　　千锋IT培训隶属于北京千锋互联科技有限公司，一直秉承“用良心做教育”的理念，致力于打造IT教育全产业链人才服务平台。采用全程面授高品质、高体验培养模式，大纲紧跟企业需求，拥有一体化教学管理及学员服务，在职业教育发展道路上不断探索前行，公司目前已与上千家IT相关企业建立人才输送合作关系，每年培养泛IT人才几万人。

　　基础差学习大数据技术 千锋带你学习

　　学习大数据已然成为社会的大势所趋，随着传统公司的被迫更新，新兴公司的数据人才增多，大数据技术显得格外的重要。很多人想要站在大数据时代的风口却无从下手，不知道去哪学习大数据，哪里的大数据教的好。

　　当大数据的大浪凶猛袭来时，要么你冲上浪尖，做时代的弄潮儿，要么被打入海底，做鱼儿的晚餐。大数据与云计算的未来发展趋势和前景已经非常的广阔， 未来的互联网就是大数据和云计算的天下，大数据和云计算技术将是每一个 IT 人员的必备技能。

　　如果你想要成为实用的技术，如果你想要成为就业实力派，那就不要错过千锋。千锋有潮流的课程，强悍负责的老师，还有严格的管理制度和一体化就业保护服务，从教学到就业全方位把控学员学习状态，让你既能学到扎实的理论知识，积累实战经验，还可以具备良好的职业素养，迅速实现高薪梦!

　　千锋大数据课程和其他机构对比，优势如下：

　　1.采用“T”字形的教学思维，以大数据的深度为主，以云计算、人工智能和区块链相辅相成;

　　2.讲师的团队素质够硬，有工作17年的研发经验的总监级面授，更有世界500强大数据架构师，共同把控技术教研，以同行其他方向转大数据教学为耻;

　　3.技术 + 项目 是先进的，以北京的中关村、西二旗、等IT密集的公司为技术背景;

　　如：Sina&& 微博的DSP广告大数据分析平台、百度搜索引擎挖掘计算流量等;

　　4.标准的IT大数据团队流程，项目分析，业务分析，数据量分析，技术实现，数据表的设计，线下功能调试，性能调优，数据倾斜，TroubleShooting等，掌握此流程，大数据P7级别;

　　5.大数据钥匙架构之数据获取、数据处理、数据存储、数据分析、数据展现和数据上线，此架构是大数据架构师思维;

　　千锋大数据技术培训的目标是将你培养成一名“复合型”研发人才，让你自己在掌握相关大数据技术的同时，也能够赢得一份高薪职位!千锋大数据开发采用“T”字形的思维，以大数据的深度为主，以机器学习、云计算等作为宽度，相辅相成。此外千锋大数据课程定期组织与名企的工程师进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发，进而验证所学技术的正确方向。更有0元的大数据学习资料帮助你掌握大数据基础技术。

　　大数据行业现在工作好不好找?难吗

　　既然回答大数据的问题，那就让我们到用数据的方式来回答一下。大数据需求越来越多，只有技术在手不愁找不到工作。

　　招聘是可以的，但候选人在找工作时经常会因为学历和工作经验而遇到各种问题。那么现在从事大数据的开发者具体情况如何呢?让我们看看以下图片：

　　1、学术水平

　　从学历层次来看，我国大数据人才的学历层次分为硕士及以上、本科、大专、大专及以下4类。其中，本科学历的大数据人才较多，占比高达6>45%，其次是硕士及以上学历，而大专及以下的大数据人才仅占很小的比例。可见，大数据行业作为新兴行业，普遍对人才的学历要求较高。

　　2、专业资源

　　从专业来源来看，我国大数据人才的专业来源主要有数学、经济管理、IT等类专业。其中，IT类别占比较高，其次是数学和科学。.

　　3、渠道来源

　　大数据人才的来源分为学校招聘、社会招聘、内部培训与推荐、培训机构招聘四类。各企业大数据人才来源的数量和占比见下图。

　　其中，社会招聘占比较大，高于学校招聘、内部培训晋升、培训机构招聘的总和。目前主要依靠社会招聘，说明学校教育与社会需求脱节，内部培训和培训无法满足岗位需求。

　　4、 薪资水平分布

　　目前，大数据人才的薪酬比较高。工资1万元以下，占总人数的34.6%;10000-20000元占35.64%;2万元以上的占29.@ >77%。

　　5、岗位类型和数量

　　目前，企业提供的大数据岗位，根据岗位内容需求，可分为以下几类：

　　①初级分析类，包括业务数据分析师、业务数据分析师等。

　　②挖掘算法，包括数据挖掘工程师、机器学习工程师、深度学习工程师、算法工程师、AI工程师、数据科学家等。

　　③开发运维，包括大数据开发工程师、大数据架构工程师、大数据运维工程师、数据可视化工程师、数据采集工程师、数据库管理员等。

　　④ 产品运营类别，包括数据运营经理、数据产品经理、数据项目经理、大数据销售等，四类岗位数量及占比如下图所示。

　　对大数据的需求在增加，也在开放相关职位，自2018年以来逐年显着增长。

　　这时，申请大学的学生和家长也对大数据和人工智能非常感兴趣。大数据连续3年进入，学历以本科为主。