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對於想要學習大數據開發的同學來說，一定對大數據開發培訓需要多長時間？學習大數據開發需要多久等問題感到疑惑不解。

零基礎大數據開發學習周期在6個月左右，註意6個月已經是在保障學習效果的前提下非常“濃縮”的課程了，如果再短的話，可能效果很差。
關於學習時間的長短都取決於學習者的基礎內容、課程教學、項目實戰幾方面的影響。下面，針對大數據學科給大家來一個詳細解析。
一、基礎內容學習
對於有大數據學習基礎的同學們來說，許多同學認為理論基礎知識很復雜，很難記住。但是對於大數據學習者而言，確實邏輯思維能力要求較高。但是根據加米谷的大數據培訓第一階段基礎內容學習的時間，許多同學一個月就能通過本階段的測試。
二、課程內容教學

不同的培訓機構來說，根據課程內容的不同，當然時間也會有所差異。加米谷大數據培訓的課程內容除開第一階段學習Java語言基礎之外，還要學習HTML、CSS、Java、Java Web和數據庫、Linux基礎、Hadoop生態體系、Spark生態體系等課程內容。加米谷大數據培訓課程內容覆蓋全面，學習周期當然會長一些。
三、項目實戰訓練
參加大數據培訓必須經過項目實戰訓練。學者只有經過項目實戰訓練，才能在面試和後期工作中從容應對。當然了，項目實戰訓練時間與項目的難度、項目的數量相關，項目難度較大、項目較多，當然學習的時間會更長。
四、熱門工作崗位
1、Hadoop開發工程師
Hadoop是一個分布式文件系統（Hadoop Distributed File System），簡稱HDFS。Hadoop是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟件框架， 以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行數據處理。所以說Hadoop解決了大數據如何存儲的問題，因而在大數據培訓機構中是必須學習的課程。
2、數據分析師
數據分析師是數據師的一種，指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義。
作為一名數據分析師、至少需要熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大數據魔鏡等數據分析軟件中的一門，至少能用Acess等進行數據庫開發，至少掌握一門數學軟件如matalab、mathmatics進行新模型的構建，至少掌握一門編程語言。總之，一個優秀的數據分析師，應該業務、管理、分析、工具、設計都不落下。
3、數據挖掘工程師
做數據挖掘要從海量數據中發現規律，這就需要一定的數學知識，最基本的比如線性代數、高等代數、凸優化、概率論等。
經常會用到的語言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比較多。有時用MapReduce寫程序，再用Hadoop或者Hyp來處理數據，如果用Python的話會和Spark相結合。
4、大數據可視化工程師
隨著大數據在人們工作及日常生活中的應用，大數據可視化也改變著人類的對信息的閱讀和理解方式。從百度遷徙到谷歌流感趨勢，再到阿裏雲推出縣域經濟可視化產品，大數據技術和大數據可視化都是幕後的英雄。
大數據可視化工程師崗位職責:1、 依據產品業務功能，設計符合需求的可視化方案。2、 依據可視化場景不同及性能要求，選擇合適的可視化技術。3、 依據方案和技術選型制作可視化樣例。4、 配合視覺設計人員完善可視化樣例。5、 配合前端開發人員將樣例組件化。
大家能從事的工作崗位並不只是上面的這幾個，還有很多細分崗位小編就不一一列舉了。想要在工作中立於不敗之地還是需要大家不斷給自己充電的。
選擇大數據開發培訓機構，可以參考下加米谷。加米谷大數據開發班開課了，歡迎來預約試聽。

大數據開發培訓要多久，參加大數據開發培訓多長時間