南京大数据培训哪家好比较一下就知道，比较推荐北大青鸟IT教育培训学校。在IT行业培训认可度是比较高的，行业影响力大，专注IT领域技能培训，为社会输送了大量高素质IT人才。机构拥有强实力研发团队，大数据课程对接企业需求，实战教学研发，匠心打造品质课程，培养大数据开发人才，采用理论+实战+模考的教学方式。机构教学老师拥有多年的工作经验及教学实战经验，教学全程有学习管理师跟班辅导，提高学员的知识掌握程度，提供简历、技术模拟面试指导、面试回访等服务，帮助学员解决学习、面试难题，提高职场竞争力。
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大数据工程师需要掌握的知识点
首先，学习大数据技术需要掌握Java基础。学习大数据课程之前一定要先学习一门计算机编程语言，而Java作为学习大数据语言的基础，学习它才能为更好的学习大数据技术打下扎实的基础。当然，对于Java的学习不一定面面俱到，但是对于其核心知识点还是要理解与掌握的，这就要求学员要有较强的学习能力，并且能够将知识在不同场景、不同项目中灵活运用。这样不仅锻炼了学员的思维能力，而且还能够在学习过程中养成良好的学习习惯，zui终将会受益终身。
除了学好Java知识外，还应该掌握大数据的核心知识点，例如，Hadoop生态系统、大数据离线分析、Python语言、数据仓库HIVE等。如果把大数据比作一个容器，那么这个容器是无比巨大的，可以囊括物联网、云计算、人工智能等技术。这就要求学习大数据的学员除了要掌握Java语言外，还需要对其他热门技术有所了解，这也是学好大数据的关键。
统计学应该是和大数据挖掘技术有一定的比较性，有以下区别：
1、统计学目前有一种趋势是越来越精确。当然，这本身并不是坏事，只有越精确才能避免错误，发现真理。统计学在采用一个方法之前先要证明，而不是像计算机科学和机器学习那样注重经验。有时候同一问题的其它领域的研究者提出一个很明显有用的方法，但它却不能被统计学家证明(或者现在还没有证明)。
统计学更倾向于经过数学证明的方法而不是一些特殊方法。但统计学的核心问题就是在观察了样本的情况下如何去推断总体。当然这也常常是大数据挖掘所关注的。
2、大数据技术作为几门学科的综合，已经从机器学习那里继承了实验的态度。这并不意味着大数据工作者不注重精确，而只是说明如果方法不能产生结果的话就会被放弃
数据挖掘的一个特定属性就是要处理的是一个大数据集。这就意味着，传统统计学由于可行性的原因，我们常常得到的只是一个样本，但是需要描述样本取自的那个大数据集。然而，数据挖掘问题常常可以得到数据总体，例如关于一个公司的所有职工数据，数据库中的所有客户资料，去年的所有业务。在这种情形下，统计学的推断就没有价值了。