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想要完成大数据相关知识的学习，需要的时间周期并不是很短，一般需要5-6个月的时间，毕竟，大数据包含的内容很多。因此，我们可以想象，基础差学大数据难度可能并不低，因此，在学习的时候，就要考虑好该如何学习，到哪里去学习。
在资本寒冬、职场发展受限的同时，很多的求职者开始纷纷的选择转型，那么，对于基础差的求学者而言，在学习大数据的时候，较好是能够到一家专门做大数据的教学机构去学习。这样才能够更地完成学习和转型。具体的影响因素有：
一：经验丰富的讲师
专门做大数据的教学机构是指那些只有大数据一门课程的机构，他们的讲师更加的专业，而且，对大数据的认知度也更高。因此点，我们所强调的就是大数据的讲师。
经验丰富的讲师代表着什么，相信大家都很清楚。不论是课程讲解的细致，还是授课方式更符合求学者的学习观，以及能够为求学者拓展更多的知识点等，这些都在一定程度上保障着求学者更加地完成转型。
二：学大数据需要“硬件设施”
对于大数据的学习，没有集群服务器你可能很难真正的体会到大数据的作用。而且，缺乏了实战的场景和机会，在未来的工作中，你往往会遇到多种多样的问题。对于一些具备很多培训服务的IT机构，由于涉猎的方向太多，他们往往不会为大数据的求学者提供集群服务器，而这，就必然会降低求学者的学习效率。
像达内学院就为求学者提供着E5级的大数据集群服务器，能够让求学者在真实的环境中去实操，去运行程序，去跑数据，从而让求学者更地完成学习。
三：系统化的课程
一个机构的课程是否系统化、是否细致化，不仅在一定程度上决定了其专业性，也在一定程度上为学习的效果做保障。大数据的知识点很多，一般情况下可以分为基础部分和核心部分。对于基础部分主要是java、Linux以及MySQL的学习。而核心的内容则包括HADOOP-hive-oozie-web-flume-python-hbase-kafka-scala-SPARK，当然，还包括机器学习等内容。
四：后期的就业保障
学习大数据并不是学完就结束了，一家专业的大数据培训机构，会为求学者提供详尽的就业指导课程，当然，也会为求学者提供完善的职业规划，从而让求学者实现高薪的就业。
基础差学习大数据要想保障的完成学习，不仅需要你选好在哪里学习，选对学习的方式，关键还是需要看你的努力程度。从基础差过渡为大数据的专业人才，这个过程没有想象中的那么难，只要你愿意努力，愿意去学习，那么你就能够脱变成为一个真正的大数据人才。
