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原创 如何选择大数据培训机构

发布时间:2020-09-15 17:30:18 浏览 49 来源:博学谷 作者:枫调

      随着互联网技术的不断提升,企业对用户以及用户背后产生数据的价值越来越重视。大数据技术的应用于普及为求职者提供了更多的高薪就业的机会,而通过参加大数据培训已然成为目前大家公认的进入大数据行业的有效途径。然而对于一个刚刚接触大数据培训的同学来说,参加哪个大数据培训机构比较好?如何选择大数据培训机构?成为首要解决的问题。

     

    如何选择大数据培训机构


      针对大家的问题我们从两个大的方面来了解一下如何选择大数据培训机构。


      一、选择参加大数据培训前首先要内省自己的需求


      当大家在搜索或者咨询如何选择大数据培训机构时,已经明确了自己的学习需求,此外还需要着重考虑两个问题:
      1、想要得到怎样的学习效果。即你是奔着什么样的目的参加大数据培训的。毕竟学习大数据的人基础能力不同会有不同的需求,有的人只是在自身技术水平基础上提升自己的实力,有的人则是从零开始进入这个行业。因此针对不同的目的,在选择大数据培训机构时,则需要着重区分其课程内容是否与自己的学习目的相匹配。
      2、你适合怎样的学习方式。目前大数据培训机构的课程形式种类非常多,有传统形式的线下面授培训,有线下双师培训,有在线直播培训,也有在线录播培训等等。对于自制力较差的同学很差的同学尽可能的参加线下培训或者有系统服务的在线录播培训,对于学习时间固定但是无法脱产去外地培训的同学尽可能的选择在线直播或者在线录播培训,而对自主学习能力强,追求学习效率的同学可以选择在线录播培训。培训形式的多样化为同学们提供了多种途径的学习方式,但是最适合自己的才是最有效的,如果大家并不明确哪种方式最好,可以直接选择提供完整学习服务在线录播培训形式。


      二、如何辨别培训机构的好坏


      选择大数据培训机构在明确自身需求后,还需要重点考察培训机构的情况。在网络上类似的文章有很多,无非就是从课程内容、师资力量、品牌实力以及就业保障四个方面综合考察。这里博学谷的老师具体和大家说说如何具体运营这些考察方法。
      1、课程体系是核心。参加大数据培训最终目的是掌握货真价实的技术,因此首要考察的就是该机构的课程体系内容。当然对于小白来说可能并不了解课程内容是否全面,最简单的方法就是综合对比几家不同的培训机构的课程大纲,对照不同机构中课程所涉及的知识点内容多少。另外还要多注意在课程设置中是否是以实战技术为依托的,例如每个知识点是否有相对应的案例,整个课程中是否有完整的项目实战学习等等。大数据技术最终是以实战能力为入职的基本要求,因此在学习中一定要加强实战能力的培养。
      2、网络调研是方法。确认好课程体系后,还需要多方面的考察这个机构,这里所需要考察的内容就是师资力量、网络口碑、以及就业情况。师资力量方面不仅仅是看看该机构讲师的介绍,还需要重点看这些老师的实际开发经历、机构招聘讲师的基本要求以及机构课程研发团队的实力。而网络口碑则是通过用户的反馈进一步了解机构的方法,例如某些机构名义上宣传自己实力多么强悍,但实际网络评价都是负面评论,这样的机构建议大家要慎重。就业情况则是反映该机构的整体实力的一个重要体现,也是你参加培训的最终目标。
      3、实际咨询与考察。仅仅通过网络调研并不能系统了解机构,还要进一步的咨询甚至实地考察。一般咨询时需要了解的话题包括:机构的体量是多大,即同时在校生有多少,同时在校生反映了一个机构的规模,求学者同时选择这家培训机构的人数多,则证明这个机构的实力确实被认可;第二个问题就是进一步了解学习模式,在咨询了解过程中老师会具体了解你的学习需求以及个人情况,此时老师会针对你的需求以及个人情况给出一定的学习建议,例如老师会根据你的基础掌握情况推荐零基础大数据培训就业班,或者直接推荐大数据培训提升就业班等。
      4、学习服务是保障。有同学说,我自学都可以学会为什么要参加培训呢?不仅仅是因为参加大数据培训有系统完整的学习路线以及实战能力培养,同时大数据培训时的学习服务才是真正的保障。例如大家参加大数据在线培训,是否有班主任老师督导学习?是否有讲师答疑串讲?是否有技术导师随时辅导?是否有就业老师提供就业帮助?是否有阶段性的测试练习?等等。通过这些服务时刻监督自己学习,并且在学习过程中查漏补缺,最终在就业老师的帮助下实现高薪就业,才得以保障参加培训的效果以及价值。
      5、此外在这里为大家推荐博学谷的大数据培训班,两种班型针对有基础和零基础的同学,全方位的学习服务为大家最终学习效果保驾护航,博学谷是传智播客旗下的高端在线教育品牌,其课程内容由博学谷以及黑马程序员课程研究院的老师共同研发,凝结了传智播客14年办学培训经验以及对市场常用技术的积累沉淀。

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