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年底转行，如何选择靠谱的大数据培训机构？
大数据产业经过这几年的热炒后被越来越多的人看好，想必年后会有不少人选择转行到大数据行业。但是现在大数据培训机构太多了，教学质量也层次不齐，那么一家靠谱的大数据培训机构要符合哪些标准呢？
1.学费是否合理、缴费方式是否灵活
一家靠谱的机构，必然不会过于便宜。可以先了解一下市场上大数据培训普遍的学费价格，如果有某家大数据培训机构价格远低于市场平均价格，要么是教学质量比较差，要么是准备随时卷铺盖跑路，这种事情在我当年参加英语培训的时候是遇到过的（当年年少无知。。。说多了都是泪啊）。另一点就是缴费方式是否灵活，如果只接受全款缴费，那么你就要考虑一下风险和自己的口袋了。一般的正规大数据培训机构都会和比较大的银行合作提供贷款方式，一方面可以降低学习的门槛，一方面也可以看出培训机构的实力与信用。
2.看专职讲师的数量
大数据行业的薪资是很高的，一个具备讲师水平的大数据分析师在一线工作年薪不会低于30万。如果他可以放弃一线工作来做专职讲师，说明这家培训机构给讲师的薪资不会低于30万。这可以说明这家培训机构运营良好、有盈利，而且生源充足、口碑好。
3.看学员就业情况
正规的大数据培训机构都会对毕业的学员有一定时间的就业回访调查。如果大数据培训机构提供的就业数据非常多，而且就业薪资比较高，说明比较靠谱。如果只宣传讲师有多牛，而不宣传就业信息，那么就要谨慎一点了。老师牛，并不意味着毕业的学生也同样牛。
4.看是否可以试听、是否有分校
在大数据培训行业一片红海的时候，没有几家大数据培训机构不会积极地拓展市场。靠谱的大数据培训机构必然口碑良好，有来自全国各地的报名学员，学员多了自然会在一、二线城市设立分校或开设课程。在一个就是是否允许试听课程与实地考察，现在的大数据培训机构有很多皮包公司，忽悠学员报名后在找一些兼职讲课的老师，这样是不负责任的。如果去培训机构的公司转一转，试听一下课程，找公司的工作服人员聊一聊，很容易就可以判断出来是不是皮包公司。
感谢分享。跨行业跳槽确实是部太容易，参加培训是一条捷径，但也只是入门。楼主分享的这几条可以非常清楚的判断一个大数据培训机构是不是靠谱。
十年前遍地的计算机培训机构，五年前遍地的英语培训机构，如今大数据培训也多如牛毛了。感觉楼主分享的这些判断标准蛮有用的，不仅仅是大数据培训机构，所有的培训机构都适用。
谢谢楼主的分享，CDA要做的就是：真本事，心舒适！
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论坛法律顾问：王进律师大数据新手入门：给刚玩Hadoop的朋友一些建议
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大数据新手入门：给刚玩Hadoop的朋友一些建议
文|Slaytanic
随着两会中间央视新闻天天说大数据，很多人纷纷开始关注大数据和Hadoop以及数据挖掘和数据可视化了，我现在创业，遇到很多传统数据行业往Hadoop上面去转型的公司和个人，提了很多问题，大多数问题还都是差不多的。所以我想整理一些，也可能是很多人都关注的问题。
关于Hadoop版本的选择？
目前为止，作为半只脚迈进Hadoop大门的人，我建议大家还是选择Hadoop 1.x用。可能很多人会说，Hadoop都出到2.4，为啥还用1.x呢，说这话一听就没玩过hadoop。
理由一： Hadoop 1.x和2.x是完全两个不同的东西，并不是像说单机的webserver从1.0升级到2.0那么简单的事情。也不是说我现在用的mysql 5.0，只要编译一个新版本就直接无缝迁移到5.5的事情。Hadoop从1.0过度到2.0是整个架构体系全部推翻重写的。从实现方式到用户接口完全是两个完全不同的东西，不要简单的认为那不过就像nginx从0.8升级到1.4一样。所以我给的建议是，生产环境用1.x，实验环境部署2.x作为熟悉使用。
理由二： 依然是，Hadoop不是webserver，分布式系统尽管Hadoop实现出来了，但是他仍然是非常复杂的一套体系，单说HDFS存储，以前Hadoop 0.20.2想升级到0.20.203，首先你需要在所有节点部署上新版的Hadoop，然后停止整个集群的所有服务，做好元数据备份，然后做HDFS升级，还不能保证HDFS一定能升级成功。这样升级一次的代价是很大的，停服务不说，万一升级不成功能不能保证元数据完整无误都是不可预知的。远比你想象的麻烦的多得多得多。千万不要以为有了Cloudera Manager或者其他管理软件你就真的可以自动化运维了，部署Hadoop只是万里长征的第一步而已。
理由三： Hadoop 2.x目前很不稳定，Bug比较多，更新迭代速度太快，如果你想选择2.x，想清楚再做决定，这玩意不是说你选择新的版本就万无一失了，Openssl多少年了，还出现了心脏滴血的漏洞，何况刚出来才不到一年的Hadoop2，要知道，Hadoop升级到1.0用了差不多7，8年的时间，而且经过了无数大公司包括Yahoo，Facebook，BAT这样的公司不停的更新，修补，才稳定下来。Hadoop2才出现不到一年，根本没有经过长期稳定的测试和运行，看最近Hadoop从2.3升级到2.4只用了一个半月，就修复了400多个bug。
所以，不建议大家现在直接在生产集群就上2.x，再等等看吧，等稳定了再上也不迟。如果大家关注Apache JIRA的话，可以看到Hadoop 3.0已经开始内部bug跟踪了。
关于Hadoop的人才？
我觉得企业需要从两个方面来考虑hadoop的人才问题，一个是开发人才，一个是维护人才。
开发人才目前比较匮乏，基本都集中在互联网，但这个是一个在相对短时间内能解决的事情，随着Hadoop培训的普及和传播。以及Hadoop本身在接口方面的完善，这样的人才会越来越多。
维护人才我觉得互联网外的行业一段时间内基本不用考虑，不是太多了，而是根本没有。Hadoop和云计算最后拼的就是运维，大规模分布式系统的运维人才极难培养。特别是DevOps，本身DevOps就很稀缺，而在稀缺人才中大部分又是用puppet, fabric去搞web运维的，转向分布式系统运维难度还是有的。所以这种人才很难招聘，也很难培养。参看左耳朵耗子的InfoQ访谈 http://www.infoq.com/cn/articles/chenhao-on-cloud。
然后你需要明确自己想要的开发人才类型，打个比方Hadoop就好象是windows或者linux操作系统，在这个操作系统上，既可以用photoshop画图，又可以用3dmax做动画，也可以用Office处理表格，但是应用软件所实现的目的是不一样的。这还是需要CTO，CIO对大数据和Hadoop及周边应用有个起码的了解。不要把Hadoop跟mysql php或者传统的J2EE做类比，认为没什么难的，大不了外包。完全不是这么回事。
关于Hadoop的培训内容？
经过几家企业的Hadoop内部培训，我发现刚转型企业都有一个问题是贪多。想做一次培训把hadoop和周边所有东西都了解透了，比较典型的是我最近去上海培训的一个公司，从Hadoop到HBase到Mahout到分词到Spark Storm全要听。然后培训机构就只能找几个老师分别讲不同的内容，我觉得这种培训对企业的意义不大，顶多就是给员工一个扎堆睡午觉的机会。
第一、Hadoop就不是一两次讲课就能搞明白的东西，除了理论知识，还需要大量的实践经验的支持。
第二、每个Hadoop生态组件都是一个很复杂的玩意，使用确实简单，但是要真正理解每一个组件没那么容易。尤其是Mahout，Spark，R这些涉及大量统计学和数学理论的玩意，你叫一帮搞产品的，毫无编程和统计学背景的人来听课，他们真的只能睡午觉，我都觉得让他们过来听Hadoop是很残忍的事情，明明听不懂，因为领导在旁边，还不得不努力坚持不睡觉。
第三、每个人擅长的领域不同，没有任何一个老师既能讲Windows服务器运维，又能讲Excal高级技巧还能讲3DMax动画PhotoShop绘图的。而培训机构为了抢单，往往承诺企业找几个老师一起讲，企业也往往觉得，一样的价格，我把所有都听了，多爽啊。其实不然，每个老师的讲课风格，知识点水平，内容设计都是不同的，鸡肉，面粉，蔬菜放在一起不一定是大盘鸡和皮带面，也很有可能是方便面，最后搞得食之无味弃之可惜。所以企业在选择做培训的时候一定要有的放矢，不要搞大而全，浪费资源不说，还毫无效果。可以分开几种不同的培训方向，找不同的，专业性强的培训机构来完成。当然，这也需要CTO,CIO具有一定的想法和眼光，更多的是，起码你作为领导者，应该比别人了解的更多一点，不是说技术细节上的，而是技术方向上的把握要比员工更精准。
关于与传统业务的对接？
这个也是很多人关心的，特别是传统企业，之前用的是Oracle，大量的数据存放在里面，一下子用Hadoop替代是不可能的。这个我觉得就属于想多了，Hadoop说白了是离线分析处理工具，目的不是代替你的数据库，事实上也根本不可能代替关系型数据库。他所作的是关系型数据库做不了的脏活累活，是原有业务架构的补充，而不是替换者。
而且这种辅助和替换是逐步完成的，不能一蹴而就，在我所认知的范围内，没有任何一家公司上来就说我直接把mysql不用了，直接上Hadoop，碰上这样的，我首先会赞叹他的决心，然后我拒绝给他出方案，我会明确告诉他，这样是不可能的。
Hadoop提供了多种工具给大家做传统数据库业务的对接，除了sqoop，你还可以自己写，Hadoop接口很简单的，JDBC接口也很简单的。
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