大数据培训是IT领域热度最高的培训项目之一，其培训主体内容为统计学、运筹学、机器学习、沟通能力、编程、可视化、商业直觉、数据处理和行业知识等。大数据培训是大数据发展带动下的衍生行业，是培养大数据人才的关键。
大数据培训不可能速成
大数据培训的出现是因为大数据行业的人才极为缺乏。由于大数据发展时间较短，正规高等院校开设相关课程也较晚；而行业发展速度却飞快，因此行业人才缺乏问题始终得不到解决。
大数据培训基础很重要
大数据培训的发展可以说是顺应了市场需求的。可大数据行业与传统软件及编程等教学不同，大数据是一种综合性很强的学科，不仅要求教育机构有相应的教育水准，对学生的编程基础要求也较高。一般来讲，想要学习大数据至少应该对R语言、sql、Python、JavaScript、Scala、Java等有所了解，部分甚至要求Java达到精通水准，这种苛刻的要求让不少人望而却步。
人才的缺乏导致了大数据人才争夺分外激烈，相应的薪酬高涨，让大数据一词俨然成为了高薪的代言人。而抓住了这一点的部分培训学校，利用人们的惰性和投机心理，不顾自身是否具备成熟的大数据教学条件便开设大数据培训课程，这种急功近利的培训手段很难培养出真正的大数据人才。
优秀的大数据培训学校虽然少，但也存在。这些学校为学员提供hadoop、storm、spark等大数据前沿技术，另一方面提供项目实践的机会。大数据行业的薪资往往和工作经历有关，学员工作能力和经验越多，薪资也会随之增长。
大数据的处理流程
大数据培训关键在于能够完成大数据处理，而大数据处理的流程困难重重。处理过程一般来讲可以分为四步。
首先应当利用多个数据库接收来自不同的客户端的数据进行数据采集。用户通过这些数据库来进行简单的查询和处理，而在大数据采集过程中所面临的主要困难在于并发数过高，同时可能有成千上万的用户在访问或者操作，如何在数据库间完成负载均衡和分片是重难点。
第二步在于数据导入和预处理。由于数据采集涉及了多种数据库，在对这些数据进行有效的分析之前，需要将所有的数据导入集中的大型分布式数据库，然后对数据进行简单的数据清洗和预处理。这一步主要面临的问题在于导入数据量大，导入流量通常可以达到成百上千兆级别。
大数据处理流程困难重重
第三步统计和分析。利用分布式数据库将存储在其中的数据进行普通的分析及分类汇总，进行批量的处理。对于半结构化的数据还需要使用Hadoop等。而这一步主要面临的挑战是设计的分析数据量大，对系统资源占用率高，对于系统I/O挑战较大。
第四步就是数据挖掘。数据挖掘和分析过程不同，基于前三部的各种算法的计算，最终达到预测的效果，从而满足更高级的数据分析需求。该过程的特点在于挖掘算法十分复杂，涉及的数据量和计算量都很吊，常用的挖掘算法都以单线程为主。
大数据培训需要培训能够完成整套大数据处理或其中一环的人才，但是鉴于大数据的困难性，培训必然不可能一蹴而就，因此脚踏实地才是完成大数据培训的关键