nosql课件,nosql的理论基础

怎么学习计算机？

学习电脑主要靠自学

电脑对初学者，老师引进门很重要，但以后就要靠自学。自学能力对于计算机学习尤为重要，原因就是计算机发展奇快，掌握了自学方法，具备了自学能力，才能应付计算机日新月异的发展形势。

学习电脑要勤动手

电脑这个学科实践性特强，不动手是学不会的。计算机从诞生那天起就被人蒙上了神秘的面纱，许多专著像"天书"，让初学者望而生畏。但是，很多小孩子为什么能把计算机用得那么好呢?窍门在哪儿呢?动手!一动手就会感到"原来如此"、"没有什么了不得"!这样，就会越学越轻松、越学越有兴趣。边动手边动脑是计算机学习的基本模式，可以自然而然地摈弃那种死记硬背、"纸上谈兵"的学习模式，既动手又动脑，形成生动活泼的学习氛围。动手，还能强化理论联系实际的优良学风、培养实干精神。

一个几乎零基础的小白，怎么学java

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Java是一门面向对象的编程语言，不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。Java语言作为静态面向对象编程语言的代表，极好地实现了面向对象理论，允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程

           

零基础能自学大数据分析吗

目前数据分析行业有很大的人才缺口，未来3年内市场规模预计将达到2000亿，就业前景很好。但是入门门槛相对其他行业较高，专业性非常强，需要有过硬的技术来进行大量的数据处理，报培训班跟着专业的老师进行学习，可以更加系统掌握内容，少走弯路，同时老师也可以对你进行一个督促。

1、 数据分析要学多久？

每个人的学习能力和基础都不同，所以数据分析的学习周期也不同。如果是通过自学的方式，由于无专业老师指导及无法系统的学习，这个周期可能会很长。一般来讲，如果零基础的学习者进行系统的培训，最快也要将近三、四个月的时间。数据分析的学习应该首先从熟悉表以及表结构开始，它的原点一定是在首先了解熟悉Excel的基础上，在能够从数据库里提数的基础上再进行技能的升级。你的技能从能够从数据库里提数，并且用Excel和BI处理几万行的小数据量，到使用python批量化处理几十万甚至百万行中量级数据量，到最终使用大数据的相关组件，例如hadoop，spark，flume等组件处理千万级甚至是亿级大数据量。每一个阶段所需要的工具加方法论都是不一样的。一般而言，对于自学而成为能处理中量级数据量的分析师而言，得至少入门python的pandas，numpy等数据处理库。这个零自学的周期，也一般跟悟性和自律有关，悟性和自律性高的同学，可能在4个月能够掌握；如果悟性和自律性不高的同学，这个周期有可能就是半途而废，无法估量时间了。这里给大家推荐一下聚数学院的《数据分析实战就业班》（聚数学院)，专注于培养数据分析师的数据处理能力、数据分析能力和数据挖掘能力，课程内容从数据库管理、统计理论方法、数据分析主流软件的应用到数据挖掘算法等，对一整套数据分析流程技术进行系统讲解并配以实战练习，学完之后，学习者可以直接达到数据分析师的水平。

2、 数据分析要学什么？

(1) Excel

说起Excel可能会有人觉得这个很简单，但是Excel确实是一个功能强大的利器。零基础学数据分析师一定要从Excel入门，因为Excel是处理小型数据量企业用的最多的工具，在基础数据分析师与数据运营岗位中具有极其重要的地位。作为数据分析师的核心工具，具体学习内容有Excel函数技巧（查找函数、统计函数、逻辑函数）、Excel快速处理技巧（格式调整、查找定位、快捷键技巧等）和Excel可视化技巧（组合图、条形图、数据气泡地图）等。

(2) Mysql

SQL同样是零基础学习数据分析的核心内容。因为作为数据分析师，你首先要解决的问题就是你要有数据来做分析。通常企业都会有自己的数据库，数据分析师首先得根据业务需要知道自己要从企业数据库中提取哪些数据。企业如果部署本地数据库，那么一定是SQL语言做提取数据的语言。SQL简单易懂，非常容易上手，并且是非学不可的。SQL语言从学习MySQL数据库开始，涉及对表结构数据的增删改查。真正在企业里面，数据分析师一般不会有增删改的权限，只会有查的权限。学员应该重点掌握查的各种句式。

(3) Python

Python的基础对于数据分析师而言是非常重要的。对于十万级或者百万级数据量而言，Excel和BI都会因为运行卡顿而变得完全无法使用。然而在实际企业运用中，一次性处理十万级以及百万级数据又是非常常见的。而Python则是处理这种中量级数据的利器。因为Python有很多的第三方强大的库，比如Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等。这些库能让数据分析师对百万数据进行数据清理和画图分析。Python不仅能数据清洗，画图，还能用sklearn进行大数据算法分析。虽然Python是数据分析的重要工具，但是不同的职业发展方向，Python掌握的程度也是不一样的。

(4) BI商业智能工具

BI可以理解成Excel图表透视表的高级版。BI是将表与表相连，然后得出很多指标图。它是一个大屏的看板，如下图：

BI看板图

企业销售指标，运营指标，物流指标等等。这些图可以表示企业在过去5个月的平均销售单价，过去24个月销售的物流发货量的变化曲线，甚至是现在实时的销售额，这些都是企业关心的问题。有了这个看板，领导层在监控企业业务方面就有了非常直观的数据，以供他们及时做出决策调整。现在市面上比较流行的BI软件，有FineBI，PowerBI等。而这些BI软件实际上都是非常类似的，学起来难度也不大。学习FineReport、FineBI由入门到精通，快速挖掘数据价值，将这些数据转化成有用的信息，让企业决策有数据依据，从而驱动企业决策和运营。

(5) 数理统计与数据运营

数理统计和数据运营方法论是数据分析师的理论基石。数理统计包括概率论，统计学，线性代数，以及基础的微积分理论。这些内容都不需要理解的很深，但是对它们的原理以及内涵都需要有所掌握。由于整个数据分析的源头其实就是脱胎于描述性统计分析的。描述性统计分析是对样本的总数、均值等指标做统计的；而数据分析后续涉及到的算法则是架构在统计学上更深一层次的建模。因此，掌握数理统计的相关知识对于入门数据分析师而言是基础且必要的。

那数据运营方法论是什么呢？数据运营方法论实际上是学习各个行业所运营的分析模型。例如，对电商而言，漏斗分析可以分析出来进入主页的人数PV1，到进入服装板块的人数PV2，PV2/PV1就可以得出一个进入服装板块的比率。还有很多通用的分析模型：相关分析，A/B test等。对于想往管理路线发展的数据分析师来讲，数据运营是必须要学习的知识。其实数据运营知识也不复杂，就是根据自身业务需求将指标拆解到最细，然后运用同比和环比两种数据分析方式。

(6) 机器学习

最后一个进阶要求数据分析师掌握对大量数据分析的能力。这种分析就不只是停留在描述统计分析和运用数据运营方法进行分析了，而是进行预测分析。预测分析的本质是利用已有的数据做出一套变量x，与预测最终值y之间的关系（也就是数学算法公式），然后利用这套算法，将更多的x输入算法中去得出一个预测的y值，这里听不懂没关系。总之，这个阶段的数据分析是利用大量的历史数据构建出一套数学公式（也就是算法），用这个数学公式去对未来进行预测。比如说：一个人大量地刷体育短视频，根据算法可以得出这个人可能对观看足球比赛的腾讯体育会员感兴趣。这类推断和预测对于商业世界是有着极大变现意义的。要想成为掌握算法的数据分析师，机器学习是不可跳过的入门。学员应该从简单的一元回归，多元回归，以及逻辑回归学习等，逐渐学习更多像决策树，随机森林，SVM等更高级的算法。

如果看到这里，你觉得自己心理上已经就入门数据分析师方向做好了准备，但是你是零基础实在不知道如何入行的话，欢迎私聊获取免费的数据分析师知识点大纲，并且免费做数据分析师的入门咨询。

大数据就业前景如何？想从事大数据有哪些认证值得报考？

大数据技术未来发展和就业前景

政策上来看，国家大力支持

2015年9月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，系统部署大数据发展工作；2016年3月，在发布的十三五规划纲要中，提出“实施国家大数据战略”，把大数据作为基础性战略资源；2020年，国家提出大力发展“新基建”，涉及7大领域，大数据中心就是其中之一。

从这一系列的政策措施中，可以看到国家对大数据技术的重视。而随着数据相关的应用和商业模式越来越多，与老百姓生活相关性日益密切，无论是国内还是国外，都相继出台了成熟的数据产权以及数据安全的法律法规，来保障大数据行业平稳有序地发展。

从行业发展来看，产业进入爆发阶段

随着信息通信技术的发展，各行各业信息系统采集、处理和积累的数据量越来越多，全球大数据储量呈爆炸式增长。近几年全球大数据储量的增速每年都保持在40%，2016年甚至达到了87.21%的增长率。

根据信息网近几年的统计，大数据行业发展爆发趋势，大量企业涌入，我国大数据产业规模稳步增长。2016-2019年，短短四年时间，我国大数据产业市场规模由2840.8亿元增长到5386.2亿元，增速连续四年保持在20%以上。

当前，我国正在加速从数据大国向着数据强国迈进。随着中国物联网等新技术的持续推进，到2025年，其产生的数据将超过美国。数据的快速产生和各项配套政策的落实推动我国大数据行业高速发展，预计未来我国行业大数据市场规模增速将维持在15%-25%之间，到2025年中国大数据产业规模将达19508亿元的高点。

应用场景广阔

大数据应用已深入物联网、人工智能、互联网、5G、电商、金融、游戏、交通、传媒、医疗、房地产、政务等各行各业。这也预示着无论是我们的日常生活还是生产制造、经济发展都离不开大数据技术。

人才缺口大

自2015年以来，随着大数据产业迅速发展，对大数据人才的需求也不断增加。截止到2020年，大数据相关人才缺口达230万。而这个数字，随着大数据被列入到“新基建计划”之后会持续增长。

就业薪资高

根据职友集的统计，2021年大数据工程师岗位平均薪资高达22.4K/月，相较于2020年增长了10%。其中1~3年工作经验的薪资为20.4K，3~5年经验的薪资为24.4K，明显高于互联网其他技术岗位。

大数据岗位职业生涯（参考）：

（1）大数据开发工程师，工作1-3年，年薪18万以上。

（2）高级大数据开发工程师，工作3-5年，年薪28万以上。

（3）大数据架构师，工作5-8年，年薪40万以上。

（4）大数据技术总监，工作8-10年，年薪55万以上。

（5）大数据首席数据官（CDO），工作10年以上，年薪85万+。

值得考的大数据证书

阿里云ACP大数据认证

是面向使用阿里云大数据产品的架构、开发、运维类人员的专业技术认证，通过ACP认证证明你可以基于阿里云的产品制定有效的技术解决方案和企业最佳实践。目前ACP大数据认证有大数据工程师和大数据分析师两个方向。

对于求职者来说，阿里系企业或者阿里的生态合作伙伴企业，都会认可ACP证书，如果你希望入职阿里，那考一个这样的证书，会是你的加分项。

而对于其他非阿里系企业，这样一个证书可能用处并不大，但考了这个证书，至少证明你有相应的大数据专业知识和实践经历，是一个能力的证明，所以也是有用的。

华为大数据认证HCIE

具体到华为HCIE-Big Data认证，其特点主要体现在四个方面：

理论深刻、技术领先，围绕数据处理、数据分析、数据挖掘、数据可视等，课程涵盖大数据分析和挖掘的前沿技术，可以让学员紧随大数据发展趋势，系统掌握大数据前沿技术；

源于开源、胜于开源，基于开源社区，包含开源大数据处理平台Hadoop、内存实时计算Spark、大数据平台数据仓库Hive、大数据NoSQL数据库HBase等组件；

云上实验、随心学习，实验采用华为云作为实验平台，学员可随时访问进行实验操作，降低学习成本、提高效率；

结合案例、实战领先，源于企业真实项目需求，实验中融入大量实际项目应用场景，如银行定期存款业务预测、客户分群、流动人口常住地分析等，便于学员学以致用，融会贯通。

相比较来说，华为大数据认证比阿里的难度大很多，且费用贵很多，不太适合新手小白、学生党。

对于想进大厂的应届毕业生，建议做一个学习阶段计划表，同时需要一些具有含金量、能被市场认可的认证证书。它不仅能让你的理论知识联系实际应用，更能对你的求职起到助推作用，是你找工作的一个加分项。

想了解的同学可以关注我，免费领取前端学习课件。

java培训主要学什么？

像这样的问题，我已经回答了很多次，现在很多新手，特别是刚刚入行想学java的同学，不知道该从哪里入手，我是在成都课工场学java入的行，现在已变成老司机，我整理了一些java的知识点，一共分为六个阶段，273个技能点，第一阶段、第二阶段、第三阶段、第四阶段是必须要掌握的，很多机构忽悠人，就只学到第四阶段，第五阶段和第六阶段就是高薪、高职的保障，就说说想高薪必须得把后面两个阶段的给掌握了，老铁，觉得合适采纳下啊。

第一阶段：java基本功修炼

1. 认识计算机硬件

2. 计算机组成原理

3. 计算机软件知识

4. 计算机网络知识

5. 常用网络应用操作

6. 认识计算机病毒

7. 逻辑训练

8. 初识Java

9. 变量和数据类型

10. 选择结构

11. 循环结构for

12. 循环结构do-while

13. 循环结构while

14. 多重循环及程序调试

15. 循环进阶

16. 一维数组及经典应用

17. 二维数组

18. 认识类与对象

19. 方法及方法重载

20. 封装与继承

21. 方法重写与多态

22. 项目实战-汽车租赁系统

23. 抽象类和接口

24. 异常

25. 项目实战-QuickHit

26. Java 中的集合类型

27. List 集合

28. Set 集合

29. HashMap 集合

30. Iterator

31. Collections 算法类及常用方法

32. enum

33. 包装类及装箱拆箱

34. String、StringBuffer 类常用方法操作字符串

35. Date、Calendar

36. Math 类常用方法

37. IO/NIO

38. 字节输入流(InputStream、FileInputStream、BufferedInputStream)

39. 字节输出流(OutputStream、FileOutputStream、BufferedOutputStream)

40. 字符输入流(Reader、InputStreamReader、FileReader BufferedReader)

41. 字节输出流(Writer、OutputStreamWriter、FileWriter、BufferedWriter)

42. 文件复制

43. Serialize、Deserialize

44. 职场晋升力：四象限时间管理与精力管理

45. 多线程(Thread、Runnable)

46. Thread LifeCycle

47. 线程的调度

48. 线程的同步和死锁

49. Thread Pool

50. 职场晋升力：团队合作

51. Socket(TCP、UDP)

52. XML 概念、优势、规范

53. XML 中特殊字符的处理

54. 使用DOM 读取、添加、删除、解析 XML 数据

第二阶段：javaweb开发

55. 搭建和配置MySQL 数据库

56. 数据库增、删、查、改语句

57. 事务

58. 视图

59. 数据库备份与恢复

60. 数据库用户管理

61. 数据库设计

62. 项目实战-银行ATM 存取款机系统

63. 走进 HTML 和CSS

64. 列表表格及表单美化

65. CSS 高级操作

66. Bootstrap

67. CSS 组件

68. JavaScript 面向对象

69. JavaScript 判断、循环

70. JavaScript 闭包

71. JavaScript 语法

72. Bootstrap 综合案例

73. HTML5、CSS3

74. jQuery 基础

75. jQuery 基本操作

76. jQuery 事件与特效

77. jQuery Ajax

78. jQuery 插件

79. 搭建Web 环境初识JSP

80. JSP 九大内置对象

81. JSP 实现数据传递和保存

82. JDBC

83. 单例模式、工厂模式

84. MVC、三层模式

85. Commons-fileupload、CKEditor

86. 分页查询

87. EL 与 JSTL

88. Servlet 与Filter

89. Listener 与MVC

90. Ajax 与 jQuery

91. jQuery 的Ajax 交互扩展

92. 项目实战—使用Ajax 技术改进新闻发布系统

93. 反射

94. Linux 系统的安装

95. 在Linux 中管理目录和文件

96. 在Linux 中管理用户和权限

97. 在Linux 服务器环境下安装软件和部署项目

98. 职场晋升力：职场沟通

第三阶段： 企业级框架开发

99. MyBatis 环境搭建

100. SQL 映射文件

101. 动态SQL

102. MyBatis 框架原理

103. Spring IOC

104. 构造注入、依赖注入、注解

105. Spring 整合MyBatis(SqlSessionTemplate、MapperFactoryBean、事务

处理)

106. Spring 数据源(属性文件、JNDI)、Bean 作用域

107. Spring 框架的运行原理

108. SpringMVC 体系概念

109. SpringMVC 之数据绑定、数据效验、

110. SpringMVC 之视图及视图解析

111. SpringMVC 之文件上传、本地化解析

112. SpringMVC 之静态资源处理、请求拦截器、异常处理

113. Oracle 数据库环境搭建、安装

114. Oracle 数据库 SQL、分页、备份、还原

115. Hibernate 概念、依赖

116. HQL 查询语言

117. Hibernate 中配置关联映射

118. HQL 连接查询与 Hibernate 注解

119. Struts 2 概念、依赖

120. Struts 2 配置

121. OGNL 表达式

122. Struts 2 拦截器

123. SSH 框架整合

124. 使用Maven 构建项目

125. 使用Struts 2 实现Ajax

126. Jsoup 网络爬虫

127. 多线程网络爬虫

128. 反爬及反反爬策略

129. 通用爬虫设计

130. Echart 图表分析

131. IKAnalyzer 分词

132. 企业框架项目实战-代理商管理系统

133. 企业框架项目实战-SL 会员商城

134. 企业框架项目实战-会员管理系统

135.企业框架项目实战-互联网招聘信息采集分析平台

第四阶段： 前后端分离开发

136. GitHub

137. Git 基础(checkout、pull、commit、push、merge 等)

138. Git 进阶(多分支协作)

139. GitLab

140. IDEA 的使用

141. Maven 介绍(概念、仓库、构建、命令)

142. 使用Maven 构建WEB 项目

143. 使用Maven 构建多模块项目

144. 使用Maven 搭建私服仓库

145. Scrum 框架介绍(三个角色、三个工件、四个会议)

146. Scrum Team 组建团队

147. 产品需求和用户故事

148. 每日立会

149. 使用敏捷-Scrum 方式开发管理实战

150. 前后端分离、分布式集群架构、垂直架构

151. SSM（SpringMVC+Spring+MyBatis）整合实战

152. Git、Maven 私服Nexus

153. 第三方接入技术（微信、阿里）

154. MySQL 电商实战

155. Redis（缓存服务）

156. 搜索引擎-Solr

157. 集成API Doc 工具-Swagger

158. 图片自动化处理：Tengine+LUA+GraphicsMagic

159. 手机、邮箱注册

160. 单点登录 Token

161. OAuth2.0 认证

162. Jsoup 网络爬虫(多线程爬虫/代理 IP 爬虫)

163. ExecutorService 线程池

164. IK 中文分词

165. Postman

166. ReactJS

167. webpack

168. 职场晋升力：简历撰写

169. 程序猿面试宝典之项目面试

170.大型互联网旅游电商项目实战-爱旅行

第五阶段： 分布式微服架构开发

171. Spring Boot 环境搭建

172. Spring Boot 常用技能

173. Spring Boot 整合Redis

174. Spring Boot 整合Mybatis

175. 微服务架构及架构设计

176. 消息队列

ActiveMQ\RabbitMQ

177. 分布式事务

178. 分布式锁 Redis-setnx

179. Zookeeper 注册中心

180. 基于 ActiveMQ 实现高并发

181. Docker 环境搭建

182. Docker 镜像加速

183. Docker 容器管理

184. Docker 镜像管理

185. Docker 容器文件备份

186. Dockerfile

187. Docker 私服仓库

188. 真实互联网高并发电商项目实战-双十一抢购

189. 可视化监控 Portainer

190. Docker Compose 容器编排

191. Docker Compose 扩容、缩容

192. Docker Swarm 集群编排

193. Jenkins 安装、插件配置

194. Jenkins 配置普通任务

195. Jenkins 配置管道任务

196. Jenkins 自动发布服务

197. Spring Cloud Eureka

198. Spring Cloud Feign

199. Spring Cloud Ribbon

200. Spring Cloud Zuul

201. Spring Cloud Config

202. Spring Cloud Hystrix

203. Spring Cloud Sleuth

204. Spring Boot Admin

205.Eureka 注册原理探秘

206. Spring Cloud 大坑解读

207. Zipkin

208. Zipkin 整合RabbitMQ

209. Zipkin 整合MySQL

210. ELK 日志收集

211.Kafka

212. Elasticsearch 映射管理

213. Elasticsearch 查询/复合查询

214. Elasticsearch 集群/集群规划

215. Elasticsearch 聚合

216. Elasticsearch 集群监控

217. Elasticsearch 插件

(Head/BigDesk)

218. Mycat 读写分离

219. Mycat 一主多从

220. Mycat 多主多从

221. Mycat 数据分片

222. Redis

223. Redis-Redlock

224. Elasticsearch 环境搭建

225. Elasticsearch 客户端

226. Elasticsearch 索引管理

227. Elasticsearch 文档管理

228. Mycat 集群

229. Jmeter 并发测试

230. Jmeter 生成测试报告

231. 微信登录

232. 微信支付

233. 支付宝支付

234. 百度地图

235. Sonar 本地检测

236. Sonar +Jenkins 线上检测

237. CI/CD

238. Spring Boot 改造爱旅行项目实战

239. 大型互联网票务类电商项目实战-大觅网

240. ES6 概念(les、const)

241. ES6 对象和数组

242. ES6 函数扩展

243. VUE 环境搭建

244. VUE.JS 指令

245.VUE 交互

246. VUE 实例生命周期

247. VUE 组件

248. VUE 项目环境配置及单文件组件

249.VUE 路由

第六阶段：cc服务

250. Spring Cloud Gateway

251. Consul

252. Nacos

253. Eureka、Consu、lNacos、Zookeeper 对比分析

254. Prometheus + Grafana

255. ES 分布式存储原理

256. NoSQL 数据库解决方案(Redis、MongoDB)

257. OAuth2.0 认证( authorization code 模式)

258. OAuth2.0 认证( implicit 模式)

259. OAuth2.0 认证( resource owner password credentials 模式)

260. OAuth2.0 认证( client credentials 模式)

261. NAS/FastDFS 分布式文件存储

262. Python 基础

263. Python 爬虫

264. 大数据及 Hadoop 概述

265. 分布式文件系统 HDFS

266. 分布式计算框架MapReduce

267. 分布式列式数据库 HBase

268. Hadoop 综合应用

269. 面试大局观

270. 职业规划

271. 项目面试

272. 具体业务场景化解决方案

273. 更多技术专题持续增加中

我估计能把你看晕，有不清楚的可以私信我

大数据专业成热门，该如何转行做大数据分析师

那我就转载一篇别人转行做数据分析的经验贴给题主吧：

亲爱的各位加米谷学院的老师和同学们好，首先非常感谢大家在17年9月到18年3月份5个月时间的陪伴，以及张老师和曾老师在我学习期间的耐心辅导。在大数据培训的道路上，正是因为有你们的辛勤付出与陪伴，才让我在大数据职业道路上有了今天我很满意的薪资待遇。再次谢谢你们！

在数据分析挖掘培训的过程中给我印象最深就是张老师，张老师的课讲的很清楚，尤其是PPT图解理论，让我这样的0基础学员能够理解到位，不愧是国家大数据标准组的成员。虽然只有短短五个月的学习时间，但是对于我个人来说收获非常大，不止让我从一个小白成功入行，并成功面试到张老师推荐的公司，拿到了我非常满意的薪水。

张老师希望我可以给后面的学弟学妹们分享一点学习经验，学习这件事大家都不陌生，大家都是经历过十几年的学习生涯。尤其是转行0基础学习大数据的同学，对大数据行业了解的也一定很清楚了，才会决定来进行大数据培训。下面我只说5个方面，后面的学弟学妹可以从中作参考，也希望对你们有帮助。

1、兴趣是最好的老师，既然决定转好从0基础学习大数据，那你一定要从心里爱上它，只有你真正的上心了，才能有动力去学好它。

2、多看，课前预习是少不了的，课前老师都会把当天讲的课件提前发给你，一定要抽出时间先认真看一下，否则，你会发现到时候老师讲的内容你接受起来非常吃力。

3、多问，如果你是一个0基础学习大数据，之前没有任何编程基础，遇到问题一定要多问，第一时间问老师，不要碍着面子死撑，一方面可以锻炼你的沟通能力，是否能用尽量通俗的话语让老师明白你遇到的问题所在（对你以后面试很有帮助），另一方面现在的学习成果也影响着以后的薪资待遇。

4、多练，加米谷学院每个阶段的实训项目都是很有针对性的，全部是来自真实企业中真实的项目，现在多练习对于以后的面试以及工作经验都会非常的有帮助。

5、勤奋，这个说起来很简单，人都是有惰性的，就像我们上学时候一样，同样一个班级，老师教的东西也都一样，为什么有的学习好，有的学习不好？数据分析培训也一样，毕业之后为什么有的薪资可以拿到18K，有的却只有几千？这跟自己的勤奋程度是成正比的，每个人请找到自己的勤奋点，加油！