选择大数据培训学校时，可以从以下几个方面进行综合考虑：

师资力量 ：

确认教师是否具备丰富的行业经验和教学经验。优秀的教师不仅要有深厚的理论知识，还要懂得如何传授这些知识。

查看教师的评价和推荐，了解他们的教学水平和学生反馈。

课程设置 ：

仔细查看课程内容和大纲，确保课程涵盖了所需技能和知识。

确认课程是否包括实际案例、项目实践以及与业界实际情况相关的内容，因为这些是提升实际操作能力的关键。

就业情况 ：

选择有完善就业服务体系的培训机构，如签订培训就业协议、提供名企内推等，以确保学员能够顺利就业。

查看培训机构的就业率和学员反馈，了解他们的就业支持是否有效。

口碑和评价 ：

多方面收集信息，包括网上评价、学员反馈、行业内的口碑等，以了解培训机构的真实情况。

实地考察培训机构，与工作人员和学员交流，获取第一手信息。

认证和认可 ：

检查培训课程是否有相关的认证或认可，这些认证可以增加学员简历的价值。

学习模式和支持 ：

考虑学习模式，如在线课程、面对面课程、混合式课程等，选择适合自己的学习方式。

查看是否提供学生支持，如答疑、导师指导或论坛社区，这些都有助于学习过程中的问题解决。

学习成本 ：

对比不同培训机构的课程费用，确保在预算范围内，同时要考虑培训的质量和价值。

企业项目 ：

确认课程是否包含企业项目开发实操，因为企业更看重实际项目经验。

通过以上几个方面的综合评估，可以选择出适合自己需求的大数据培训学校。建议在做出决定前，多收集信息，实地考察，并与潜在学员和校友交流，以获得更全面的了解。