大数据培训到底需要多久时间，大数据学完如何就业？
有人说21世纪是数据信息时代，移动互联、社交网络、电子商务大大拓展了互联网的疆界和应用领域，我们在享受便利的同时，也无偿贡献了自己的“行踪”。
每个人从互联网进入到大数据时代，都将是透明性存在。各种数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。
为什么大部分人会选择培训机构进行学习大数据？
为了节省时间。不仅仅是大数据，基本所有的IT技术都可以在网上找到各种公开的资料，但是收集、甄别这些资料，进行系统的学习是非常耗费时间精力的事情，而培训机构能够提供完整的、有设计的课程内容，可以大大的节省学习的时间。
此外，基础知识在公开的资料中比较容易找到，但是企业级的项目是比较难接触到的，而培训机构的课程里基本都会有项目实战，是在真正进入企业前的难得的实战机会。
另外，有计划有监督学习可以为自制力不够的学员提供可以预期的学习周期，效率更高一些。
大数据培训需要多长时间？
一．大数据培训时间不宜过长
大数据培训的时间不宜过长，如果和你说，大数据培训需要一年多的时间，相信会有许多的同学望而却步的，因为除了在校学生，没有人会有那么多的时间，也没有那么多的精力去参加培训机构。
二．大数据的培训时间太短也不行
大数据的培训时间太短也不行，会影响到学生的学习效果。有的机构为了吸引学员承诺1个月就能学完，实际这是种非常不负责任的行为，因为大数据并不是一个简单的学科，1个月并不能将大数据完全学好，有的学员在这样的机构学习的结果可能就是虎头蛇尾，前面讲的还可以，循序渐进，后期可能就会加快进度，有的知识点草草就过，很多的学员可能都没有听懂，就更别提掌握了，而且后面的这些知识点是非常的重要的，是想要学好大数据必须要掌握的知识。
三．大数据的学习时间为3-6个月
3-6个月为最佳的学习时间，既不会使学员感觉学习时间太长，又可以将大数据知识完全的转化为自己的东西。只要你在上课期间态度认真，按时按量的完成老师布置的任务，用心消化老师上课时讲的知识点，遇到不会的问题时，要勤问老师，争取当天解决，不留问题到第二天，然后把知识多加以实际运用，你就会发现你每一天都在进步，到了最后，你的大数据自然学的很好，高薪工作自然也就不用烦恼。
我相信最后一个问题也是大家最关心的问题：大数据学完如何就业。毕竟大家参加大数据培训的初衷就是就业。
据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。
据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。
根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。
当下，大数据方面的就业主要有三大方向：
一是数据分析类大数据人才，
二是系统研发类大数据人才，
三是应用开发类大数据人才。
他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师。
对于求职者来说，大数据只是所从事事业的一个方向，而职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征，选择一个适合自己的大数据相关岗位。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。 如果你对大数据开发感兴趣，想系统学习大数据的话，可以戳我加入大数据技术学习交流群，私信管理员即可免费领取开发工具以及入门学习资料
1
ETL研发
企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。
2
Hadoop开发
随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。
3
可视化工具开发
可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，有可视化开发工具自动生成相关应用软件，轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。
过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。
4
信息架构开发
大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。
5
数据仓库研究
为方便企业决策，出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务，指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。
6
OLAP开发
OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。
7
数据科学研究
数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。
8
数据预测分析
营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。
9
企业数据管理
企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。
10
数据安全研究
数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。
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