ビッグデータ開発のために体系的な学習に参加する必要があるのはなぜですか?

ビッグデータ開発のための体系的な学習に参加する必要があるのはなぜですか?ビッグデータ産業の発展が政府活動報告に記載され、BATが高額の給与でプロのビッグデータ人材を採用して以来、多くの新人がビッグデータ分野に転向し始めています。変革を遂げようとしている多くの人々は、トレーニング機関に通うことが自分自身を変革する最も効率的な方法であると考えています。

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今日は、ビッグデータ開発に関するトレーニングコースに参加する理由についてお話します。

1. 時間とコストを節約

ビッグデータシステムは巨大であり、以前の知識ポイントとそれ以降の知識ポイントのつながりが密接であるため、学習者は長期間にわたって継続的に学習する必要があります。新興産業として、ビッグデータには非常に斬新な知識ポイントと応用方法があります。 3日間一生懸命練習して、2日間ネットを休むだけでは絶対に習得できません。それは時間の無駄になるだけです。したがって、学習を継続する必要があります。ビッグデータのトレーニング機関は、完全かつ設計されたコースコンテンツを提供できるため、学習にかかる時間コストを大幅に節約できます。

2. 学習目標を設定する

ビッグデータ開発を学習するには、学習目標が必要です。変革のためであろうと、高収入の仕事のためであろうと、学習には目的がなければなりません。それが学習プロセスにどれだけのモチベーションがあるかを決定します。学習プロセスにおいて研修機関が果たす役割は、学生が当初の意図を忘れず、学習の方向性を思い出し、学習意欲を高めることができるように監督するようなものです。

3. 学習環境が良い

ビッグデータを勉強する初心者にとって最大の心配は、何も学べないのではないかということです。独学でビッグデータを学ぶ初心者は、自己制御が弱く、困難に遭遇すると諦めてしまう傾向があります。専門の訓練機関で学ぶことは、優れた学習環境を提供し、競争的な学習環境は訓練機関で学ぶ学生にとってよりやる気を起こさせるでしょう。さらに、研修機関はコースを合理的に編成します。集中して学習すれば、独学よりも確実に効果が表れます。

4. プロジェクト実践

ビッグデータは、結局のところ、専門的な技術です。実際に実践しなければ、学んだことは常に紙の上だけに留まります。基本的な知識は公開資料で比較的簡単に見つけることができますが、エンタープライズレベルのプロジェクトにアクセスするのは比較的困難です。研修機関が提供するコースには基本的にプロジェクト実習が含まれており、実際に企業に入る前に実践できる貴重な機会となっています。 Boxuegu ビッグデータ トレーニング クラスでは、学生にさまざまな実践的なエンタープライズ プロジェクトを提供し、学生が実際にビッグデータ関連のスキルを習得できるようにします。

5. 体系的な学習

あらゆる学習において最悪なのは、学習ルートがなく、知識ポイントを結び付けることができないことです。断片的な学習は時間を無駄にするだけでなく、実際の知識を習得できず、拡張された知識を習得できなくなります。プログラミングの基礎を持たない初心者にとって、ビッグデータ開発を学ぶことは困難です。トレーニングクラスで勉強する大きな利点の 1 つは、コースを合理的に計画できることです。どのような知識をいつ学ぶべきかが明確になり、混乱することがなくなります。問題に遭遇したときは、いつでも先生に答えを尋ねることができます。