被培訓機構拒之門外了！是的，你沒聽錯，付費培訓竟然也有門檻，這個看起來有些不真實的事實確實發生了，而且，這個門檻就發生在如今大火的大數據開發領域。
在我們潛意識裏，似乎到培訓機構學習，只要交學費那麼誰都可以學，但這種情況好像在大數據領域被終結了。
與過去的java、python、web、UI一樣，想要參加培訓的人越來越多，但是，究竟是什麼原因，讓培訓機構擡高了培訓的門檻，是什麼讓培訓機構放棄了“掙錢”的機會呢？
關於大數據培訓機構招生門檻提高這一現象，我們其實可以反面的去推一下，究竟哪些人是適合參加大數據培訓機構的？
反向推理，不僅能夠讓我們明白哪種人適合參見培訓，更能夠明確，爲何大數據培訓機構會提高限制門檻？以下爲幾類適合參加大數據培訓的人：
第一、學歷較高，但無專長的人
大數據是一門對接時代潮流且科技含量很高的行業，所以，對於求學者的學歷要求一般限制在大專（計算機相關專業）以上，本科一般不限專業。
在高校的學習過程中，很多學生最終的結果就會像“鵝卵石”一樣，磨平了棱角沒有了個性，其實也就是沒有專長。
這類人其實有着強大的學習能力，只是，傳統的教學模式限制了其發展，一旦給予他們適合生長的空間，他們將實現快速的成長。
第二、計算機相關專業的在校生、畢業生
高校的教育模式，雖然讓很多的學生得以全面發展，但過寬的發展面卻也使得學生找不到方向，很多學生在大四、畢業後仍然找不到自己的發展方向，這種現象在就業率超高的計算機行業也一直存在。
對於這些人，其實最好的方式就是去培訓機構學習，不僅能夠讓自己找準方向，還能夠將所學融會貫通，另外還能夠增加相當於一年的工作經驗。
在過去幾年中，很多計算機專業學生進入java、web、python培訓機構去學習，而今，承接時代發展潮流，進入大數據培訓機構成爲了首選。
第三、不滿薪資現狀、壓力山大者
35歲轉行晚不晚？不晚。哈佛大學的校長Faust曾在畢業典禮上說：你可以選擇你的退路，但人生很長，先去做你最熱愛的事情，不要一開始就選擇退路。
美國人一般會轉行很多次，這也是他們反覆探索自己興趣的一個過程，但是一般對於東亞人來說，重頭開始總被認爲是特別困難而且丟人的。
其實，有夢想什麼時候都不晚，對於那些30歲以上轉型大數據開發的人，他們或許沒有20歲小夥子年輕的頭腦、精力旺盛的體魄但他們卻有一顆堅韌的心，畢竟家庭、孩子、房貸、車貸等壓力都在他的身上
巨大的壓力下必然造就出巨大的學習動力。
第四、0基礎外行人，專業不相關
市場上此類轉型者頗多，他們不懂代碼、不懂編程，甚至從事的行業與計算機編程毫無相關性，只是迫於生存的壓力不得不去學習新技能。
很多初學者，對大數據的概念都是模糊不清的，大數據是什麼，能做什麼，學的時候，該按照什麼線路去學習，學完往哪方面發展，想深入瞭解，想學習的同學歡迎加入大數據學習qq羣：458345782，有大量乾貨（零基礎以及進階的經典實戰）分享給大家，並且有清華大學畢業的資深大數據講師給大家免費授課，給大家分享目前國內最完整的大數據高端實戰實用學習流程體系
此類人在各類培訓班中的人數都要佔大多數，即使在大數據領域也是如此。
對於此類人，他們想要學好，除了自身的努力外，就需要培訓機構的老師、班主任等給予足夠的監督，這樣才能夠助力其更好的完成學業。
究竟哪些人適合參加大數據培訓？關鍵點除了看其受教育程度，還要看其是否具備堅持學習的動力。
培訓機構所謂的門檻，就是讓求學者明確來學習的目的，畢竟培訓機構與高校教育不同，在這裏你學到的是真正的技能，賴以生存的技能，如果你不能夠認真的對待學習，那麼培訓機構必將爲你高鑄門檻。
大數據的火爆程度可見一斑，各個領域的求職者、從業者都開始將大數據確定爲自己的轉型方向。
但是，想要完成轉型，想要通過培訓機構實現華麗的轉身，除了自己的學歷和知識基礎外，就需要你展現自己的努力和學習的決心，否則你必將面對的就是——付費學習卻找不到機構的窘境。
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