数据库工程师培训靠谱吗

这个要客观的分析，现在机关单位都没有铁饭碗了，只有自己踏踏实实有个好手艺，虽然有人说好找工作，但是目前社会普遍问题是这个行业并不是特别被看好

大数据分析工作主要是2大方向,大数据技术和大数据分析,CDA课程设计比较合理,网上有很多试听视频。第一部分 大数据平台：大数据平台包含了采集层、存储层、计算层和应用层，是一个复杂的IT系统，需要学会Hadoop等分布式系统的开发技能。采集层：Sqoop可用来采集导入传统关系型数据库的数据、Flume对于日志型数据采集，另外使用Python一类的语言开发网络爬虫获取网络数据；储存层：分布式文件系统HDFS最为常用；计算层：有不同的计算框架可以选择，常见的如MapReduce、Spark等，一般来讲，如果能使用计算框架的“原生语言”，运算效率会最高（MapReduce的原生支持Java，而Spark原生支持Scala）；应用层：包括结果数据的可视化、交互界面开发以及应用管理工具的开发等，更多的用到Java、Python等通用IT开发前端、后端的能力；第二部分 大数据分析：大数据挖掘指的是利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换数据分析方法论：统计基础 微积分（求导）代数（矩阵运算）等统计模型：方差分析、线性回归、逻辑回归、列联分析、聚类分析、面板模型等数据挖掘模型：决策树 关联分析、SVM、神经网络 贝叶斯网络等

我认为不靠谱。

首先大数据是这样定义的：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型以及价值密度低四大特征。大数据的三个特征是数据量大、结构复杂以及更新速度相当之快。

我们都是知道欲速则不达的道理，不管是什么，我们都是不可能一蹴而就的，我们都是需要通过坚持不懈才可以实现目标的。其实现实生活中，很多培训班都是打着这种速成的幌子欺消费者。所以，大家还是不要抱有这种侥幸心理，我们还是需要学会坚持。

大数据分析师有两种岗位定位：大数据科学家，Data Scientist，DS职能是算法分析，是基于对行业背景的了解帮助客户作出预期计算。而这里面就会涉及到很多专业知识，俗称统计分析。大数据工程师，Data Engineer，DE相对DS，DE就比较杂了，做的事情也多。DS只负责算法输出，而其余的都是DE来做。大数据分析类的职位在业务上，需要你对业务能够快速的了解、理解、掌握，通过数据感知业务的变化，通过对数据的分析来做业务的决策，在技术上需要有一定的数据处理能力。