成都python數據分析培訓哪里有?
成都python數據分析培訓哪里有?成都的Python培訓機構少十分多,但是品質卻良莠不齊,認真做教育的少。在選培訓機構之前先看看培訓機構的真實情況,一家培訓機構靠不靠譜應該從多個方面判斷。
成都python數據分析培訓哪里有?
1、求職率
相信大家學習大數據目的就是為了求職,那么求職率就成為直觀的參考標準。但是,一些別有用心的機構會夸大或偽造求職信息,這使得很多求學者無法判斷其信息的真實性。這就造成一種信任危機。哪怕靠譜的機構公布的信息是真實的,恐怕都很難讓求學者完全信服。
如何判斷一家機構公布的求職率是否真實呢?我們可以通過實體考察,查看和參觀其求職部學員求職信息的內部跟進文檔或跟進信息來確認,此信息絕對真實。
2、師資團隊
培訓機構與傳統院校教育的大區別還是在于面向求職。院校教育的學習主要是面向應試及學歷獲取,求職并不是其主要的教學目的,更多的工作能力需要在工作中不斷提高。而培訓教育的唯一目標就是求職。
所以培訓機構和院校教育的講師背景要求會有很大的不同。靠譜的培訓機構講師全部來自于大型互聯網企業的大數據開發人員,有著非常強的實戰能力。甚至有些講師在職期間擔任項目經理、技術總監的職位。一切從實戰出發、一切以求職為本是培訓機構的宗旨。
所以、大數據講師的背景相當的重要!
3、課程設置
只要談到學習,就離不開課程。也就是所要學習的知識和技術。課程是否合理直接決定了學生的知識結構和學習成果。目前從課程大綱上來看,可能每家機構所講課程都類似并無太多區別。這個時候就需要我們和培訓機構索要或其官網上有詳細的課程內容作為參考,來辨別對比起課程的含金量。
4、實訓項目
上面講了課程的重要性,課程設置是否合理影響知識結構和學習成果,而項目經驗將直接影響我們求職情況。目前,大數據產業處于高速增長期,越來越多的中小型企業開始設置大數據。
也就是說大數據人才需求量大的不是那些成熟的互聯網或大數據企業,而是這些中小型企業,他們的人才需求綜合遠遠大于成熟型企業。而且,這些中小企業沒有內培大數據人才的時間和精力,他們需要有豐富項目經驗的人才進入企業,直接參與開發工作。
所以、豐富的項目經驗是你入職企業的必備武器。一些不專業的培訓機構不要說為學生提供真實的大數據項目進行實訓了,就連基本的集群服務器都無法提供。只是在電腦上多裝幾個虛擬機來模擬集群環境,可以想象一下這樣的集群環境如何進行真實項目實訓,只能根據所授知識自己設計一些不切實際的“大數據項目”。非真實的項目、非真實的數據源、非真實的集群環境如何進入企業工作?
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