IT培训行业似乎也是到了瓶颈期，当然了，我指的瓶颈并不是说行业发展太慢，而是说没有今年还没有出现一个一枝独秀的语言，就像早些年的iOS(哇哦，iOS都已经是早些年了，时间飞快啊)，去年的H5，这些语言堪称是横扫一切培训机构，千家万户竞相开设前端啊，H5啊相关的课程。但是今年的话，目前比较热的几门语言都还算稳定，不会出现那种某一语言强势占领所有机构的核心课程的情况(为什么是核心?因为什么热什么就是核心)，但是就目前来看我比较看好的是大数据课程，所以今天就简单的来谈一谈大数据课程。
目前市面是主要存在两种大数据课程：一种是Java大数据，一种是大数据，为什么会有这两种分法呢?不是说一个学Java一个不学，Java是必学的。主要是课程体系中偏重于哪方面?Java大数据指的是偏重于编程的项目的课程，大数据是指偏向于算法研究的，以及某些机构所谓的机器学习。
什么是大数据?
大数据是指：“无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
那么，大数据究竟需要什么样的人才呢?
1、大数据系统研发工程师：
负责大数据系统的研发，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库构设、优化数据库构架、解决数据库中心设计等，同时，还要负责数据集群的日常运作和系统的监测等。
2、大数据应用开发工程师：
负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序，研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要，将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，后加载到数据仓库，成为联机分析处理、数据挖掘的基础，为提取各类型的需要数据创造条件。
3、大数据分析师
从事数据挖掘工作，运用算法来解决和分析问题，让数据显露出真相，并推动数据解决方案的不断更新。
4、数据可视化工程师
负责在收集到的高质量数据中，利用图形化的工具及手段的应用，清楚地揭示数据中的复杂信息，将其可视化，帮助用户更好地进行大数据应用开发。
5、数据安全研发人才
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。
课程体系不一样
科研和工程，这个问题的引申出来就是科研和工程应用的区别了，偏项目实战的课程可能用到的东西并不多，尤其是一些前沿的技术可能并不会用到，给人的感觉上(实际上也是)学的东西会少一点。偏算法的课程(并不是说项目少，而是项目考察涵盖的知识点不一样)，可能更多的会把重心放在原理，算法等一些未必能立马落地使用，但是很练内功的内容少。两种课程的区别就像是需要多练内功还是多练招式，说不少哪种好，只是流派不一样。
里面存在一种不怎么好的特例，就是一部分用一些前沿技术和热点技术做包装的，一般会在宣传中突显这些技术，会告诉你在他们的课程中会学习到一些前沿的机构，譬如机器学习，譬如深度学习，譬如…..
这种课程看到基本上就可以pass了(说基本上的原因是确实有少数的几个组织在培训机器学习，人工智能)，不是说你能不能学会，而是你学了能用?大部分来培训的学生的基础实力和以后进的企业一般情况下目前应该都是不会涉足这些行业的，而且这些技术并不是非常的成熟，那么培训机构不可能较好这些技术，只是带你走马观花的瞻仰一下领先世界的先进生产力技术，有个毛用?（相关推荐：南京北大青鸟：普工零基础软件开发好学吗）
为了更好地培养大数据人才，尽可能填补大数据行业人才缺口，南京北大青鸟开设了北美大数据课程，培养大数据开发方向的技术人才。
