近些年的展开，大数据已经开始形成了一个较为无缺的工业链，包含数据搜集、整理、传输、存储、剖析、出现和运用，众多企业开始参加到大数据工业链中，并形成了必定的工业规划，信赖跟着大数据的不断展开，相关工业规划会进一步扩展，当时互联网正在经历从消费互联网向工业互联网过渡，工业互联网将运用大数据、物联网、人工智能等技能来赋能广阔的传统工业，可以说工业互联网的展开空间非常大，而大数据则是工业互联网展开的一个关键，大数据能否落地到传统工作，关乎工业互联网的展开进程，所以在工业互联网阶段，大数据将逐步落地，也必定落地，所以大数据未来的远景仍是不错的。

自学大数据的话，一些根底的东西靠了解回忆，可是涉及到项目，就有点无从下手了，学习效果或许不尽善尽美，至多也便是照葫芦画瓢，难以把握其精粹和招致其间的阅历，再来看报大数据训练班，在大数据训练班学习分阶段，项目涉及到每个阶段，是常识的安定，也是技能的晋级，学习效果肯定是事半功倍，并且每个项目都来源于一线企业，由讲师带领，一步步着手操作，得到的是整个项目下来满满的阅历值，这个时候你会觉得参加训练真的很有必要！

1、看高薪作业数据假设有许多的学员参与学习，假设有很高的作业数据，那就是靠谱的组织。假设只宣扬讲师多牛，不宣扬作业信息，那么需求仔细考虑。讲师非常牛，不代表毕业的学员会相同牛。

2、看专职讲师数量大数据作业薪酬很高，大数据公司里边的一线工程师年薪低了20多万，假设聘为专职讲师，讲师的年薪必定不能低于20多万，这对操练组织而言，本钱压力非常大。许多操练组织只要兼职讲师，这样本钱是非常小的。因为没有课的话，操练组织不付薪酬，没有本钱。但是兼职讲师没有那么多时间备课，在讲课水平上与专职讲师是有很大差其他。

3、看后续服务作业技能更新非常快，现在的单位常常加班，累的要死要活，底子没时间去学习新技能。假设操练组织只注重操练一门技能收一笔钱的话，对学员长期展开倒霉。假设在操练组织，缴费学了这门技能，在授课途中可以捎带解说一些其他技能问题的话，那就太好了。

在我国，与去年同期相比，出现在各招聘平台上的数据分析类招聘需求增长率达67%；与大数据相关的高级职位薪酬比其他同类技术岗位高出43%以上。社会各界对大数据人才的需求，以及技术从业者成为大数据高级人才的需求日益激烈。

具体福利：不同的城市，不同的职位和工作经验会导致不同的薪水。以北京市2017年的工资为例，北京数据挖掘工程师的工资中位数为：15166元/月，低工资为8k-10k，高薪为30-50k；北京数据工程师工资中位数为13156元/月，高薪为20k-30k；北京数据架构师的中位工资为23700元/月，低工资为10k-15k，高薪可以不确定。

唯一确定的是它必须超过一百万。其他岗位，大数据技术人员的薪酬很高，发展前景广阔。北京是这样，深圳、上海等大城市的工资都是一样的。虽然二、三线城市大数据的工资水平与一线城市不可比，但在很多岗位上却高得多。