大数据跨界，从这里开始

想起要写这个话题，已经很久了，直到最近私密群建立起来，才发现这个话题应该是更急切需要被讨论一下的。

虽然我对于大数据培训市场一直不算太感冒，但是，如果说对于那些想要跨界进入大数据领域的朋友来说，不可否认，全面的培训是最快的方式，最少比自学来的快、更系统。

但我一直对于大部分培训课程体系的设计不敢苟同，这是重点。

这两年来，鉴于种种原因，也帮不少初入门或者说初入大数据培训机构的跨界朋友参考过培训课程。

基本上课程套路都一样一样的：

首先基本的语言基础来一套，接着是hadoop、mapreduce、hive、hbase、spark、flume、kafka、mahout给来一套，再接着上一系列的算法课程，最后来点套路的所谓项目实战。

三四个月的课程，好几万的投入，然后就上岗开干了，细微的区别的在于可能不同课程的课时设置不同，但基本上都得来一个如上全家桶套餐。

先不说其他的，三四个月，得把这个整个“全家桶”给咽下去，还得消化了，简直了。。。

而在实际的工作中，你能用上其中一到两种算是正常的，能用上三四种的算是少见的，能碰过过半的说明你可以升级为数据架构师了。

那么，这样子培训的意义在哪呢?不求精而求广?