「大數據」這個詞的熱度雖然下降了，但這種技術本身還在飛速發展擴張。從政府、銀行、交通、金融到電商、零售、餐飲等各行各業的大數據應用及相關產品層出不窮，在越來越多的企業內開始投入使用。用人需求的增加，讓大數據相關崗位的薪資在IT行業中名列前茅，讓很多想學習大數據技術。

零基礎報名學習大數據費用多少？

大數據技術的發展迅速，國內很多高校也開設了「數據科學與大數據技術」專業，但學校的教育始終是滯後於市場的發展需求的，網上關於系統的大數據課程很少，學習資源也不好找，很多人會選擇走「大數據培訓」這條路。

大數據培訓，目前市場上主要分兩種課程：

一是大數據開發，學習hadoop、spark、storm、超大集群調優、機器學習、Docker容器引擎、ElasticSearch、並發編程等，可以參考加米穀大數據開發課程由國家大數據標準組成員+企業大數據總架構師+企業項目經理聯合研發課程（萬行級代碼，企業真實項目實戰）。大數據學習雖然並沒有多簡單，但是通過努力，零基礎的朋友也是完全可以掌握大數據技術的。

二是數據分析與挖掘，學習Python、資料庫、數據倉庫、網路爬蟲、數據分析與處理等，重要的是：理論知識+軟體工具+數據思維=數據分析基礎，具體學習內容可以參考加米穀大數據分析與挖掘培訓課程，最後要把這些數據分析基礎運用到實際的工作業務中，好好理解業務邏輯，真正用數據分析驅動網站運營、業務管理，真正發揮數據的價值。

報名費用和學習時長：

培訓大數據，一般費用在1w-3w不等，脫產學習從編程到項目實戰時間要半年左右。

幾種大數據學習方式對比：

1、自學

一般都是根據自身碎片化時間進行學習，時間會拉的比較長。

優點：可以省下一筆學費，而且不佔用工作時間

缺點：遇到問題難以解決，無老師輔導。無真實企業項目可以實訓

2、、企業內部學習

企業內部培養可造之材，由技術人員帶，學習時間視企業情況而定。

優點：上手快，有人帶，無需支付費用

缺點：機會少，大多數學生沒有這樣的機會

3、線下培訓學習

0基礎最選擇線下小班面授，脫產學習。

優點：課程系統，資源完備，老師專業，遇到問題可以及時溝通解決，有真實的大數據項目練手

缺點：要佔用約半年的時間全日制學習，且學費相對較貴

大數據技術龐大複雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分散式存儲、資料庫、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等各種技術範疇和不同的技術層面。

「大數據」的發展已經上升為國家政策層面的戰略，各地也紛紛出台政策，支持大數據產業發展，大數據工作者可以施展拳腳的領域非常廣泛，從國防部、互聯網創業公司到金融機構，到處需要大數據項目來做創新驅動。國家鼓勵發展大數據，現在大數據應用的也廣泛，總結來說就是前景好，薪資高。

如今很多大專生、大學生畢業後會選擇轉行大數據，零基礎學習大數據會比較吃力，數學好、理科生只是對學習大數據有助力作用，並不代表沒有這些就學不好大數據。

學習大數據要去專業性的培訓機構，大數據技術龐大複雜，學習有一定難度，不是每個機構都能教，「綜合類機構」或許名氣很大，但是專註力和專業性不強。加米穀大數據培訓。