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大数据培训课程有用。是自学的话想到达专业的水平的话是有一定的难度的，通常情况下，自学的层次到达大数据入门的水平就现已很不错了，想要到达大数据开发工程师的水平是比较难的，所以培训是有用的，有专门大数据训练老师教的话你在遇到困难的时候会得到有效的辅导，学习气氛也是不一样的。

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1、挑战一：数据来源错综复杂，丰富的数据源是大数据产业发展的前提。而我国数字化的数据***总量远远低于美欧。挑战二：数据挖掘分析模型建立，关于大数据分析，人们鼓吹其神奇价值的喧嚣声浪很高，却鲜见其实际运用得法的模式和方法。

2、如果光从字面上去理解“大数据”，我们通常会认为大数据就是数据的大爆发，侧重于强调数据的量。但是如果你去总结IBM、ORACLE、EMC对于大数据的定义话，它的外延还包括了数据的多样性已经分析的实时性。大数据的其中两个特性是数据量大跟实时性，这是企业目前处理大数据所面临的最主要的两个挑战。

3、大数据分析与挖掘方向在数据量迅速膨胀的同时，还要进行深度的数据深度分析和挖掘，并且对自动化分析要求越来越高，越来越多的大数据数据分析工具和产品应运而生，如用于大数据挖掘的R Hadoop版、基于MapReduce开发的数据挖掘算法等。

4、造成这种窘境的原因主要有以下两点：一是对于大数据分析的价值逻辑尚缺乏足够深刻的洞察；其次便是大数据分析中的某些重大要件或技术还不成熟。大数据时代下数据的海量增长以及缺乏这种大数据分析逻辑以及大数据技术的待发展，正是大数据时代下我们面临的挑战。大数据的大，一般人认为指的是它数据规模的海量。

5、相对于数据管理、收集到挖掘，同时也让数据分析师的身价倍增。而随着大数据分析工具等大数据应用技术的出现，未来的数据分析师又将遇到怎样的挑战和机遇呢？工具抢了人的饭碗。企业的支持虽然大数据的概念已经普及。

大数据培训的时间不宜过长，如果说，大数据培训需要一年多的时间，相信会有许多的同学望而却步的，因为除了在校学生，没有人会有那么多的时间，也没有那么多的精力去参加培训机构。大数据的培训时间太短也不行，会影响到学生的学习效果。

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所以我们国家的大数据是逐步在完善，而且很多数据模式都会改变来帮助人们生产生活，所以大数据的创新和一些人工智能培训课程的可靠性还是挺高的。毕竟现在社会的发展以及科技的进步，让这些方面都有了一定的技术支持，所以你可以选择相信人工智能课程，因为只要你学习，他就可能帮助你。

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