市面上的学校如此之多,其中就不乏存在一些鱼目混珠的。而这些学校总是花费大价钱在广告与宣传上,其真正的教学质量不得而知。既然如此,那你看到网上对它们的相关评论“我觉得这个学校还不错”你还敢相信吗?显然很难让人信服。既然不能轻易相信别人,那就只能自己行动。我会为你提供几个方面,希望可以帮助你少走弯路。
1.学校口碑是关键:
市面上的培训学校太多了,其中不少包装精致,但内容犹如泡沫的培训学校。口碑一定程度上反映了学校的真实水平,建议可以直接到校内问老学员,咨询相关信息,这样得到的口碑一定比网上的评论真实。
2. 直接试听很见效:
现在很多培训机构都有试听课,但现在大多数都是专门为新生准备的“公开课”。很难反映出学生在课堂的真实情况。你需要直接进入现有课堂参加试听。这样的试听课情况一定会更加真实,课程到底如何,学习氛围怎么样,教学环境怎么样一试便知。
3. 课程资源很重要:
教学内容是否有涵盖基础知识以及最新的行业知识,课程近几年是否有更新换代,如果没有更新,那一定很难适应企业需要。
4. 就业信息不可少:
如果没有就业率,谁还会去上课呢?毕竟我们选择培训的直接目的就是就业。就目前市面上的培训机构来讲,百分百就业的字号多的数不胜数。所以在数字上要有一定的敏感度,不可全信。真正的就业率是多少,亲自前去一探究竟便知。
可能做这些工作确实会有些麻烦,但是,为了你的前途,千万不能懈怠,否则后果是不堪设想的。
2019-10-28
1 有很多优秀导师的
2 培养出很多优秀学员的
3 只做培训的,没有做其他的
大数据主要就是培训学习Python、R、SAS等编程工具;对数据仓库需要了解可以去九道门做些实验项目;如果你觉得还是难,那就采用最基础的学习路径,直接买MYSQL关系型数据库的书看,随便到网上去找个免费的MYSQL课程听;;分布式存储HDOOP需要简单了解;云计算的技术作为了解就可以了;数据可视化不是很难,如果不要求特别美工的话,大家先理解图表,再研究研究仪表板,阿里云的Quich BI及DataV,百度的echarts都不错,主要是展示的业务结构需要规划;大数据技术:这个相对来说有些难度,如果是学数学统计类专业小伙伴就非常有优势了,其他专业的小伙伴也不用担心,毕竟工作后还可以继续学习,在工作中用的比较多的是聚类、关联、决策树、线性回归等,如果你不去做模型和算法工程师那么只需要会用就可以了,实在不行有专业的工具让我们用,阿里云的机器学习PAN是可以直接出结果的工具。可以到天池大赛上去看一些案例,自己做做训练。如果自学的小伙伴觉得很难坚持,那就只能去报班了,九道门之类的,如果要成为大数据分析师的话就要时间沉定,或者让老师带你。