据 报告显示：北京、上海、广州、深圳、杭州五大一线城市不仅是海归首选，也是国内年轻人的首选。应届本科毕业生毕业半年后在二三线城市工作，但由于月收入较低对就业不满意，从而转战至一线城市。大数据工程师在一线城市好找工作么？
一、一线城市就业机会多
据报告显示，985、211高校在内的重点高校大学毕业生去往一线城市的比例很高，非重点大学毕业的大学生也有大部分毕业后去往一线城市。一线城市在科技产业、金融领域、互联网领域处于国家前端的优势。一线城市是国内优秀企业的集聚地，有非常多的大企业对人才的需求量大，就业机会多。
二、大数据工程师人才缺少
大数据人才稀少，大数据开发面临巨大人才缺口，目前各个领域都需要大数据技术来支持，而大数据人才缺口达130万，很多企业对大数据工程师求之不得。人才的培养需要理论教学和实践练习相结合，也就是需要时间，大数据培训机构应用而生。国内IT、通讯、行业招聘中，有10％都是和大数据相关的，且比例还在上升。
大数据时代的到来很突然，在国内发展势头激进，而人才却非常有限，现在完全是供不应求的状况。在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元，而据了解，在国内顶尖互联网类公司，同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高20％至30％，且颇受企业重视。
三、一线城市是高新科技的集聚地
科技的优势改变了世界，一线城市是高新科技的集聚地，集中了中国最顶尖的科研机构，高等院校，以及资深高科技企业，引领了中国科技发展的潮流，引领中国企业的发展潮流。由于大数据人才数量较少，因此一线城市大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的高级管理层。
总的来说，大数据工程师在一线城市的发展空间和晋升空间非常大，想学大数据就来魔据教育，从事大数据就来一线城市。

1大数据基础必修
做为一名大数据工程师，不仅仅要了解核心技术，还需要了解技术架构是如何和商业环境、业务需求相匹配的。本课程先对大数据技术进行整体介绍，包括它的概念和商业应用状况，并讲解存储、处理和管理大数据的技术架构，介绍 Hadoop 生态系统和 MapReduce 框架是如何支持大数据管理的，并结合企业需求，阐述大数据技术架构是如何高效地实现需求，以及如何灵活支持需求的变更。
2大数据进阶（上）必修
对大数据工程师来说，本门课程是非常核心的。将深入讲解 Hadoop、HBase 和 HDFS 的存储结构，细致练习 MapReduce 编程技能，精深学习 Hadoop 生态系统中的 Hive、Oozie 和 ZooKeeper 等工具。
3大数据进阶（下）必修
本门课是 Wiley 大数据系列课程的进阶部分，将拓展您的视野，丰富您的武器库。首先会介绍更多的 Hadoop 工具，包括 ZooKeeper、Sqoop、Flume、YARN 和 Storm 等。然后讲解如何用 NoSQL 数据库处理无结构的大数据。接下来会介绍 Hadoop 的安全特性，如何在云端使用 Hadoop，和如何用 Hadoop 处理实时数据。最后会介绍若干种 Hadoop 的商业分发版。
4大数据开发必修
本章主要着重hadoop和hbase的实际应用开发及讲解，重点让同学们获得如何去开发和一定的开发实践。也会为大家对必要的知识进行讲解。
5大数据实战必修
大数据实战着重hadoop和hbase企业级应用，开篇以hadoop高可用和hbase高可用的搭建来实战部署企业的hadoop平台和hbase平台，后面的章节会有两个小型的项目进行开发及讲解，并会介绍一些在企业中常用的工具。