大数据ETL（Extract, Transform, Load）培训 相对较难 ，但并非不可克服。以下是培训难度的一些关键点：
学习难度 ：根据学员反馈，大数据ETL课程存在一些难以理解的地方，需要反复询问和练习才能掌握。
课程内容涵盖系统编程、数据库编程与设计等，需要较强的逻辑思维能力和技术基础。
技术深度 ： 大数据ETL不仅涉及技术层面，还包括数据采集、数据模型设计、ETL开发、数据仓库建设等多个方面，要求学员具备较高的技术深度和广度。 学历和逻辑思维要求 ：培训师通常要求具备本科以上学历，逻辑思维能力较强。
对于零基础学员，虽然可以通过培训学会大数据，但需要具备一定的数学知识基础，如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。
实践机会 ： 理论与实践相结合是学习大数据ETL的关键，学员需要有机会在实际项目中应用所学知识。 持续学习 ： 大数据领域技术更新迅速，学员需要不断学习和跟进最新的技术和工具。 建议提前规划 ：在参加培训前，了解自己的基础和学习目标，制定合理的学习计划。
选择合适的培训课程 ：选择有丰富经验和良好口碑的培训机构，确保培训质量。
多做练习 ：通过实际项目和练习来巩固所学知识，提高实际操作能力。
持续学习 ：大数据技术更新快，学员需要保持持续学习的态度，不断更新自己的知识体系。
总之，大数据ETL培训虽然有一定难度，但通过合理的规划和努力，学员是可以掌握这门技术的。
