從0開始學大數據

① 零基礎能學大數據嗎大數據分析好不好學

0基礎可以學習大數據的，只要你的學歷在大專及以上
大數據分析師，回分兩類：
一種偏向產品和運營答，更加註重業務，主要工作包括日常業務的異常監控、客戶和市場研究、參與產品開發、建立數據模型提升運營效率等；
另一種則更注重數據挖掘技術，門檻較高，需要扎實的演算法能力和代碼能力。同時薪資待遇也更好。
第一種門檻低些，入門比較容易，第二類難度大些，對數學基礎和演算法等要求更高。如果是說第一類的話，認真一點是很好掌握的。

② 0基礎可以學大數據嗎

隨著大數據應用的逐漸落地，很多人都想從事大數據方面的工作，這其中自然就有很多非大數據相關專業（數學、計算機、統計學）的從業者，那麼大數據到底能不能從零基礎開始學呢？答案是肯定的，但是也要根據自身的實際情況來選擇是否去學習大數據技術。

大數據雖然不需要基礎，但是學習大數據的人如果是為了找到一份好的工作的話，那麼就有一定的要求，需要學員的學歷達到本科，年齡最好是20-32之間的比較合適。

如果大家在年齡和學歷都滿足的情況下，即使零基礎也都可以學習大數據技術，不過在學習的過程中大家需要去選擇一家比較專業的培訓機構，尤其是課程一定要是針對零基礎學員的課程，具體的課程內容大家可以參考下邊大數據學習路線圖。

③ 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。

④ 零基礎如何學習大數據

一、興趣建立
興趣是可以讓一個人持續關注一個事物的核心動力,而且興趣也是可以培養出來的。如果你把寫程序單純作為賺錢手段，久而久之疲勞感會越來越強。大數據的應用非常廣泛，比如：人工智慧！找到自己的興趣點，去發掘大數據在其中起到的神奇作用，這是最簡單的興趣共鳴。當一個人通過自己的努力獲得的成就感就是最大的興趣，在空閑的時候也可以到一些大數據論壇轉轉（比如：雲和數據），你會發現一群程序員在一起除了技術交流外，還有屬於程序員的幽默和八卦。
二、腳踏實地、切忌浮躁

俗話說：一口吃不成胖子，但現實的社會中人人都想一口吃成胖子。浮躁成為了當代人的一個符號，尤其是1/2線城市中承受著快節奏、大壓力的人們，還有我們這些對大數據行業充滿希望的學生。面對誘惑不論是企業、客戶、政府、學校、還是培訓機構都籠罩在浮躁之氣當中，我們要做好自己。

作為學生不忘初心，就是腳踏實地的好好學習。熟練掌握大數據技術才是你學習階段最該關系的事。不要每天活在幻想中，幻想畢業後的高薪工作、幻想自己變成技術大牛，這一切都是建立在你的大數據技術成熟的前提下。

三、行動非心動

很多想學習或轉行大數據的朋友，從2017年大數據開始火爆的時刻開始觀望直到現在還未能決定。然而那些和你一起關注大數據並行動學習大數據的學員，已經拿著15-20K的高薪在生活和工作了。心動不如行動，大數據的路上人越來越多。等，只會失去這個時代少有的機會。

四、學操結合，項目跟進

大數據是一項未來社會和企業都無法避開的技術，幾乎全行業都需要大數據技術的支持，包括傳統企業及人工智慧等新興行業。大數據到底學什麼？其實大數據的方向有很多，而當前企業對大數據人才的需求主要集中在大數據開發。說到開發相信大家第一時間想到的就是編程。

到底要如何學習編程才能更快的掌握呢？1、讀源碼 2、原理剖析 3、抄代碼 4、運行 5、默寫代碼 6、項目跟進。這樣學習的好處是什麼呢？讀源碼和原理剖析不用解釋，抄代碼是為了讓你親手操作一遍加強記憶，運行結果分析可以更快更牢固掌握知識點，然後默寫一遍總結自己掌握情況。

最重要的是項目跟進，將教會你所掌握的編程技術在實際應用中如何使用，也就是你在未來工作中的工作如何進行。在面試及工作中項目經驗都將直接決定你的薪資和發展，雲和數據大數據培訓班採用真實企業大數據項目進行對學生實訓，以提高學生的競爭力，這是其他培訓機構少有的。

五、工具的使用

工欲善其事必先利其器。開發工作包含各種各樣的活動，需求收集分析、建立用例模型、建立分析設計模型、編程實現、調試程序、自動化測試、持續集成等等，沒有工具幫忙可以說是寸步難行。工具可以提高開發效率，使軟體的質量更高BUG更少。

六、為什麼要學習大數據

今天大數據技術已經廣泛應用於生活、工作及城市規劃中，大數據人才需求量不斷增長，而大數據人才產出不足造成大數據人才嚴重短缺，未來的人工智慧、雲計算、物聯網都與大數據息息相關不可分割，大數據人才需求量將爆發式增長。所以，從就業前景，發展方向等多方面來看，學大數據無疑是最佳選擇。

⑤ 如何開始學習大數據

首先我們要了解java語言和操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。

Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據基礎。

Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。

Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。

Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。

Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。

Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。

Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。

Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。

Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

⑥ 0基礎如何學習大數據

第一階段：Java語言基礎，只需要學習Java的標准版JavaSE就可以了，做大數據不需要很深的Java 技術，當然Java怎麼連接資料庫還是要知道。

第二階段：Linux精講(因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑)。

第三階段：Hadoop生態系統，這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。

第四階段:strom實時開發，torm是一個免費並開源的分布式實時計算系統。利用Storm可以很容易做到可靠地處理無限的數據流，像Hadoop批量處理大數據一樣，Storm可以實時處理數據。Storm簡單，可以使用任何編程語言。

第五階段：Spark生態體系，它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。

第六階段：大數據項目實戰，大數據實戰項目可以幫助大家對大數據所學知識更加深刻的了解、認識，提高大數據實踐技術。

⑦ 零基礎學大數據好學嗎

大數據行業是目前熱門行業之一，大數據工程師人才稀缺，各大名企都在爭回相招聘大答數據人才。
大數據在IT課程中是比較難學的一個
首先零基礎學大數據分析難不難得因人而異，比如一個對數據分析很感興趣的朋友，能夠用更高的技能進行數據分析，那麼大數據的學習對於他來說是富有吸引力的，他會覺得大數據的學習越學越有趣，相反剛開始學大數據，並不是本心出於對大數據的喜愛，而是覺得大數據發展前景好，但是自己覺得大數據學習枯燥無味，那麼學起來應該不是很容易。
其次大數據本身的學習難度就在那，而對於以上兩種情形來說，你問他們大數據難不難學，他們給你的答案肯定也不一樣。大數據難不難學，首先跟個人的興趣愛好是相關的，所以學大數據的朋友一定要保持對大數據的興趣，這樣你的學習才會更加的愉快，你才會有足夠的動力學大數據。
其實零基礎學大數據難不難也跟你的學習方式有關。自學大數據和參加大數據系統學習，哪個學習起來比較容易呢?很明顯，參加大數據系統學習比較容易，有問題可以找老師，自學大數據只能欲哭無淚。不論是哪種學習方式，零基礎剛開始學大數據都會比較累，但是隨著學習的深入，會越來越好。
以上我的回答希望對你有所幫助

⑧ 零基礎自學大數據要學哪些內容

1. EXCEL、PPT(必須精通)

數據工作者的基本姿態，話說本人技術並不是很好，但是起碼會操作;要會大膽秀自己，和業務部門交流需求，展示分析結果。技術上回VBA和數據透視就到頂了。

2. 資料庫類(必須學)

初級只要會RDBMS就行了，看公司用哪個，用哪個學哪個。沒進公司就學MySQL吧。

NoSQL可以在之後和統計學啥的一起學。基本的NoSQL血MongoDB和Redis(緩存，嚴格意義上不算資料庫)，然後(選學)可以了解各類NoSQL，基於圖的資料庫Neo4j，基於Column的資料庫BigTable，基於key-value的資料庫redis/cassendra，基於collection的資料庫MongoDB。

3. 統計學(必須學)

如果要學統計學，重要概念是會描述性統計、假設檢驗、貝葉斯、極大似然法、回歸(特別是廣義線性回歸)、主成分分析。這些個用的比較多。也有學時間序列、bootstrap、非參之類的，這個看自己的意願。

其他數學知識：線性代數常用(是很多後面的基礎)，微積分不常用，動力系統、傅里葉分析看自己想進的行業了。

4. 機器學習(數據分析師要求會選、用、調)

常用的是幾個線性分類器、聚類、回歸、隨機森林、貝葉斯;不常用的也稍微了解一下;深度學習視情況學習。

5. 大數據(選學，有公司要求的話會用即可，不要求會搭環境)

hadoop基礎，包括hdfs、map-rece、hive之類;後面接觸spark和storm再說了。

6. 工具類

語言：非大數據類R、Python最多;大數據可能還會用到scala和java。

其他框架、類庫(選學)：爬蟲(requests、beautifulsoup、scrapy)，日誌分析(常見elk)。

⑨ 大數據適合零基礎的人學習嗎

一般來說大數據的學習基礎是java也就是說如果你有java的基礎，學習起來就會很輕松。不過現在有很多的培訓機構都說是可以0基礎學習大數據，個人覺得還是有基礎比較好。