❶ 大數據怎麼樣好學嗎
1、一般計算機專業或有開發經驗的人，學習大數據相對容易。
有基本的編程能力，有Java基礎，學習大數據，學習周期和學習成本也會相應降低，基於統計學的大數據是一個專業性強的邏輯思維，對這些學生來說更容易理解。
2、0基礎小白學習，有一定難度
沒有專業背景，沒有編程基礎，想學大數據，需要找到一種合適的學習方式來，應該選擇零基礎課程開始學習，開始從java編程基礎的學習。
雖然大數據培訓課程不是很簡單，但只有找到合適的學習方法和方法，所有的困難才會減少通過努力也是可以學到大數據技術的。
❷ 零基礎如何學習大數據技術
大數據的應用場景非常多，不同的應用場景對於大數據技術的要求也有所不同，初學者可以基於自己的知識結構和所處的行業環境，來選擇一個適合自己的應用場景。大數據的行業應用無非有三大場景，其一是數據採集場景，其二是數據分析場景，其三是數據應用場景，可以結合具體的場景來制定學習規劃。
數據採集的應用場景非常多，很多行業領域在開展業務的過程中，都需要先完成數據採集任務，而數據採集領域的人才需求量也相對比較大，整個數據採集涉及到的環節也比較多，包括數據採集、整理和存儲三大部分。相對於數據分析和應用環節來說，數據採集的入門還是相對比較容易的，初學者可以從爬蟲開始學起，然後再逐漸展開和深入。
數據分析是大數據技術的核心之一，數據分析也是當前實現數據價值化的主要方式之一，所以學習大數據技術通常都一定要重視數據分析技術。數據分析當前有兩大方式，其一是統計學方式，其二是機器學習方式，這兩種方式的學習都需要一個過程，可以從基本的統計學知識開始學起，要重視數據分析工具的學習。
數據應用是大數據價值的出口，當前的數據應用目標有兩大類，其一是給決策者使用，其二是給智能體使用，當前隨著大數據逐漸成為互聯網價值的一個重要載體，數據應用目標還將增加一個價值載體的分類。
最後，對於大數據初學者來說，不論選擇哪個學習場景，最好要能夠得到專業人士的指導，這對於提升學習效率有非常直接的影響。
關於數據分析必備的方法有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
❸ 大數據怎麼學
一、數據分析師有哪些要求？
1、理論要求及對數字的敏感性，包括統計知識、市場研究、模型原理等。
2、工具使用，包括挖掘工具、資料庫、常用辦公軟體（excel、PPT、word、腦圖）等。
3、業務理解能力和對商業的敏感性。對商業及產品要有深刻的理解，因為數據分析的出發點就是要解決商業的問題，只有理解了商業問題，才能轉換成數據分析的問題，從而滿足部門的要求。
4、匯報和圖表展現能力。這是臨門一腳，做得再好的分析模型，如果不能很好地展示給領導和客戶，成效就大打折扣，也會影響到數據分析師的職業晉升。
二、請把數據分析作為一種能力來培養
從廣義來說，現在大多數的工作都需要用到分析能力，特別是數據化運營理念深入的今天，像BAT這樣的公司強調全員參與數據化運營，所以，把它作為一種能力培訓，將會讓你終生受益。
三、從數據分析的四個步驟來看清數據分析師需具備的能力和知識：
數據分析的四個步驟（這有別於數據挖掘流程：商業理解、數據理解、數據准備、模型搭建、模型評估、模型部署），是從更宏觀地展示數據分析的過程：獲取數據、處理數據、分析數據、呈現數據。
（一） 獲取數據
獲取數據的前提是對商業問題的理解，把商業問題轉化成數據問題，要通過現象發現本質，確定從哪些緯度來分析問題，界定問題後，進行數據的採集。此環節，需要數據分析師具備結構化的思維和對商業問題的理解能力。
推薦書籍：《金字塔原理》、麥肯錫三部曲：《麥肯錫意識》、《麥肯錫工具》、《麥肯錫方法》
工具：思維導圖、mindmanager軟體
（二） 處理數據
一個數據分析項目，通常數據處理時間佔70%以上，使用先進的工具有利於提升效率，所以盡量學習最新最有效的處理工具，以下介紹的是最傳統的，但卻很有效率的工具：
Excel：日常在做通報、報告和抽樣分析中經常用到，其圖表功能很強大，處理10萬級別的數據很輕松。
UltraEdit：文本工具，比TXT工具好用，打開和運行速度都比較快。
ACCESS：桌面資料庫，主要是用於日常的抽樣分析（做全量統計分析，消耗資源和時間較多，通常分析師會隨機抽取部分數據進行分析），使用SQL語言，處理100萬級別的數據還是很快捷。
Orcle、SQL sever：處理千萬級別的數據需要用到這兩類資料庫。
當然，在自己能力和時間允許的情況下，學習新流行的分布式資料庫及提升自身的編程能力，對未來的職業發展也有很大幫助。
分析軟體主要推薦：
SPSS系列：老牌的統計分析軟體，SPSS Statistics（偏統計功能、市場研究）、SPSS Modeler（偏數據挖掘），不用編程，易學。
SAS：老牌經典挖掘軟體，需要編程。
R：開源軟體，新流行，對非結構化數據處理效率上更高，需編程。
隨著文本挖掘技術進一步發展，對非結構化數據的分析需求也越來越大，需要進一步關注文本挖掘工具的使用。
（三） 分析數據
分析數據，需要用到各類的模型，包括關聯規則、聚類、分類、預測模型等，其中一個最重要的思想是對比，任何的數據需要在參照系下進行對比，結論才有意義。
推薦的書籍：
1、《數據挖掘與數據化運營實戰，思路、方法、技巧與應用》，盧輝著，機械出版社。這本書是近年國內寫得最好的，務必把它當作聖經一樣來讀。
2、《誰說菜鳥不會數據分析（入門篇）》和《誰說菜鳥不會數據分析（工具篇）》，張文霖等編著。屬於入門級的書，適合初學者。
3、《統計學》第五版，賈俊平等編著，中國人民大學出版社。比較好的一本統計學的書。
4、《數據挖掘導論》完整版，[美]Pang-Ning Tan等著，范明等翻譯，人民郵電出版社。
5、《數據挖掘概念與技術》，Jiawei Han等著，范明等翻譯，機械工業出版社。這本書相對難一些。
6、《市場研究定量分析方法與應用》，簡明等編著，中國人民大學出版社。
7、《問卷統計分析實務—SPSS操作與應用》，吳明隆著，重慶大學出版社。在市場調查領域比較出名的一本書，對問卷調查數據分析講解比較詳細。
（四） 呈現數據
該部分需要把數據結果進行有效的呈現和演講匯報，需要用到金字塔原理、圖表及PPT、word的呈現，培養良好的演講能力。
❹ 如何開始學習大數據
那麼大數據從0開始需要學習些什麼內容呢？可以先從這里開始：
1、0基礎學習大數據需要Java基礎
可以說是大數據最基礎的編程語言，一是大數據的本質是海量數據的計算，查詢與存儲，後台開發很容易接觸到大數據量存取的應用場景；二是Java天然的優勢，大數據的組件很多是用Java開發的。
零基礎小白想學習大數據，需要從Java基礎開始學起，可以把Java語言作為第一個入門語言。一般來說，學會JavaSE就可以了，但能掌握JavaEE的話會更好。
2、學習Linux系統管理、Shell編程設計、Maven
大數據技術往往運行在Linux環境下，大數據的分布式集群（Hadoop，Spark）都是搭建在多台Linux系統上，對集群的執行命令都是在Linux終端窗口輸入......想從事大數據相關工作，需要掌握Linux系統操作方法和相關命令。
❺ 大數據怎麼學，自學可以學會嗎
零基礎學習大數據可以有以下幾個步驟：
1、選擇一個具體方向
大數據已經初步形成了一個產業鏈，在數據採集、數據存儲、數據安全、數據分析、數據呈現、數據應用等有大量的崗位，不同的崗位需要具備不同的知識結構，所以首先要選擇一個適合自己的方向。
2、學習編程等基礎知識
大數據的基礎知識是數學、統計學和計算機，可以從編程語言開始學起，Python、Java、Scala、R、Go等語言在大數據領域都有一定的應用場景，可以選擇一門學習。大數據開發方向建議選擇Java、Scala，數據分析方向建議學習Python、R。
3、學習大數據平台知識
入門學習Hadoop或者Spark，Hadoop平台經過多年的發展已經形成了較為完成的應用生態，相關的成熟案例也比較多，產品插件也越來越豐富。
❻ 大數據怎麼學習
第一階段：大數據技術入門
1大數據入門：介紹當前流行大數據技術，數據技術原理，並介紹其思想，介紹大數據技術培訓課程，概要介紹。
2Linux大數據必備：介紹Lniux常見版本，VMware虛擬機安裝Linux系統，虛擬機網路配置，文件基本命令操作，遠程連接工具使用，用戶和組創建，刪除，更改和授權，文件/目錄創建，刪除，移動，拷貝重命名，編輯器基本使用，文件常用操作，磁碟基本管理命令，內存使用監控命令，軟體安裝方式，介紹LinuxShell的變數，控制，循環基本語法，LinuxCrontab定時任務使用，對Lniux基礎知識，進行階段性實戰訓練，這個過程需要動手操作，將理論付諸實踐。
3CM&CDHHadoop的Cloudera版：包含Hadoop，HBase，Hiva，Spark，Flume等，介紹CM的安裝，CDH的安裝，配置，等等。
第二階段：海量數據高級分析語言
Scala是一門多範式的編程語言，類似於java，設計的初衷是實現可伸縮的語言，並集成面向對象編程和函數式編程的多種特性，介紹其優略勢，基礎語句，語法和用法， 介紹Scala的函數，函數按名稱調用，使用命名參數函數，函數使用可變參數，遞歸函數，默認參數值，高階函數，嵌套函數，匿名函數，部分應用函數，柯里函數，閉包，需要進行動手的操作。
第三階段：海量數據存儲分布式存儲
1HadoopHDFS分布式存儲：HDFS是Hadoop的分布式文件存儲系統，是一個高度容錯性的系統，適合部署在廉價的機器上，HDFS能提供高吞吐量的數據訪問，非常適合大規模數據集上的應用，介紹其的入門基礎知識，深入剖析。
2HBase分布式存儲：HBase-HadoopDatabase是一個高可靠性，高性能，面向列，可伸縮的分布式存儲系統，利用HBase技術可在廉價PC上搭建起大規模結構化存儲集群，介紹其入門的基礎知識，以及設計原則，需實際操作才能熟練。
第四階段：海量數據分析分布式計算
1HadoopMapRece分布式計算：是一種編程模型，用於打過莫數據集的並行運算。
2Hiva數據挖掘：對其進行概要性簡介，數據定義，創建，修改，刪除等操作。
3Spare分布式計算：Spare是類MapRece的通用並行框架。
第五階段：考試
1技術前瞻：對全球最新的大數據技術進行簡介。
2考前輔導：自主選擇報考工信部考試，對通過者發放工信部大數據技能認證書。
上面的內容包含了大數據學習的所有的課程，所以，如果有想學大數據的可以從這方面下手，慢慢的了解大數據。
❼ 大數據應該怎麼學有哪些要求
大數據課程知識點較多，學起來有一定難度！
「大數據」就是一些把我們需要觀察的對象數據化，然後把數據輸入計算機，讓計算機對這些大量的數據進行分析之後，給出我們一些結論。
大數據學習內容主要有：
①JavaSE核心技術；
②Hadoop平台核心技術、Hive開發、HBase開發；
③Spark相關技術、Scala基本編程；
④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析；理解Python機器學習；
⑤大數據項目開發實戰，大數據系統管理優化等。
你可以考察對比一下南京課工場、北大青鳥、中博軟體學院等開設有大數據專業的學校。祝你學有所成，望採納。
北大青鳥中博軟體學院大數據畢業答辯
❽ 大數據該怎麼學習，自學能學會嗎
一、大數據學習路線
Java-Linux-Hadoop-Zookeeper-Mysql-Sqoop-Hive-Oozie-Hbase-Kafka-Spark
二、大數據自學的問題
1、自學需要有一定開發經驗，而且需要有極強的學習能力，和堅強的意志。學習能力這個不用解釋了。意志這個問題我講一下：常人在准備做一件事之前都是很有信心和動力的，但是在過程中會遇到各種問題，我們就容易放棄，所以堅持很重要。
2、自學過程中沒有講師輔導在遇到問題時，一般是通過網路或者其他APP向他人求教。是否能夠解決問題不說，多長時間可以解決問題都無法預估
3、自學無法來判斷所學知識是否在工作中有用，會浪費掉大量的時間學習「無用」的知識
4、自學無法獲取真實的大數據項目進行實訓，沒有項目經驗很難就業
❾ 大數據怎麼學
其實簡單的來說，大數據就是通過分析和挖掘全量的非抽樣的數據輔助決策。
大數據可以實現的應用可以概括為兩個方向，一個是精準化定製，第二個是預測。比如像通過搜索引擎搜索同樣的內容，每個人的結果卻是大不相同的。再比如精準營銷、網路的推廣、淘寶的喜歡推薦，或者你到了一個地方，自動給你推薦周邊的消費設施等等。
很多新手剛開始會考慮自學大數據，時間安排自由，但是新手如何自學大數據是個相當嚴峻的問題，看視頻學大數據可以嗎?可以，但問題的關鍵在於你要找出優質的大數據視頻教程，然後要確保自己在學習中無遺漏，並且最好是伴隨著你相應的筆記。
新手自學大數據中，特別注意的是要進行項目練習，大數據在剛接觸時會有些新鮮感，但是接下來就是一些乏味感,一味的只看不練，那麼學起來更乏味，大數據本身也是門需要大量項目練習鞏固知識的專業，不多多進行項目練習，那麼很大程度上就等於白學，學不能致用。
新手自學大數據難嗎?其實相當有難度，大數據知識學習起來其實還滿雜的，既得學大數據基礎，又得掌握很多統計學等等的知識，自學大數據一個人的視野也畢竟有限，遇到難題時，想找個人一起商討如何解決，難，想證明自己所做的數據分析正確全面，但是無人可證。
沒有基礎的，我是建議去找一個專業的學習去學習，會大大的縮減學習時間以及提高學習效率
❿ 大數據初學者應該怎麼學
大數據大家一定都不陌生，現在這個詞幾乎是紅遍了大江南北，不管是男女老幼幾乎都聽說過大數據。大數據作為一個火爆的行業，很多人都想從事這方面相關的工作，所以大家就開始加入了學習大數據的行列。
目前，市面上不僅是學習大數據的人數在增加，隨之而來的是大數據培訓機構數量的迅速上升。因為很多人認為這是一門難學的技術，只有經過培訓才能夠很好的學習到相關技術，最終完成就業的目的。其實，也並不都是這樣的，學習大數據的方法有很多，只有找到適合自己的就能夠達到目的。
那麼，大數據初學者應該怎麼學？
1、如果是零基礎的初學者，對於大數據不是很了解，也沒有任何基礎的話，學習能力弱，自律性差的建議選擇大數據培訓學習更有效；
2、有一定的基礎的學員，雖然對於大數據不是很了解，但有其它方面的編程開發經驗，可以嘗試去選擇自學的方式去學習，如果後期感覺需要大數據培訓的話再去報名學習；
3、就是要去了解大數據行業的相關工作都需要掌握哪些內容，然後根據了解的內容去選擇需要學習的大數據課程。
大數據學習路線圖：