不同基礎學大數據分析

❶ 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。

❷ 學大數據需要具備什麼基礎

大數據領域目前有很多發展方向，不同的方向需要不同的知識基礎，初學者可以根據自身的實際情況進行選擇。

從目前大數據領域的技術崗位劃分來看，涉及到大數據開發、大數據分析和大數據運維，其中大數據開發比較注重程序設計基礎，大數據分析需要具有扎實的數學和統計學基礎，而大數據運維則需要具有一定的網路知識基礎。

定義

對於「大數據」（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。

❸ 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。

❹ 零基礎能自學大數據分析嗎

現在網上的學習資源很多，免費付費的都有，很多人提升自己的方法會選擇自學版。權

部分學習網站：CodeAcademy、Coursera、edX、Udemy、aGupieWare、GitHub、MIT 開源課件、Hack.pledge()、Code Avengers、Khan Academy、Free Food Camp

首先，學習前需要先明確兩個問題：是什麼？怎麼學？

概括說就是：學習目標與學習計劃。

拿大數據舉例，學習目標比較清楚，就是踏入大數據領域這個門，可以從事大數據相關工作。學習計劃就是對學習內容及過程的設計與執行。

❺ 大數據分析需要什麼基礎

大數據分析需要的基礎有：

1、編程語言基礎

學大數據，首先要具備的是編程語言基礎，掌握一門編程語言再學習大數據會輕松很多，甚至編程語言要比大數據學習的時間更長。

2、linux系統的基本操作

Linux系統的基本操作是大數據不可分割的一部分，大數據的組件都是在這個系統中跑的。

3、資料庫

只要跟數據打交道就離不開資料庫，SQL語言是每個數據分析師必不可少的一項硬技能。

4、Hadoop架構基礎

完成大數據環境的配置搭建，也是學習大數據的第一步。

5、機器學習

要使得大數據相關內容得到應用，則必然會涉及大量機器學習及演算法的內容，發揮出大數據的優勢，讓你的辦公效率更快，更強。

❻ 學習大數據需要哪些基礎

第一：計算機基礎知識。計算機基礎知識涉及到三大塊內容，包括操作系統、編程語言和計算機網路，其中操作系統要重點學習一下Linux操作系統，編程語言可以選擇java或者Python。如果要從事大數據開發，應該重點關注一下Java語言，而如果要從事大數據分析，可以重點關注一下Python語言。計算機網路知識對於大數據從業者來說也比較重要，要了解基本的網路通信過程，涉及到網路通信層次結構和安全的相關內容。
第二：資料庫知識。資料庫知識是學習大數據相關技術的重要基礎，大數據的技術體系有兩大基礎，一部分是分布式存儲，另一部分是分布式計算，所以存儲對於大數據技術體系有重要的意義。初學者可以從Sql語言開始學起，掌握關系型資料庫知識對於學習大數據存儲依然有比較重要的意義。另外，在大數據時代，關系型資料庫依然有大量的應用場景。
第三：數學和統計學知識。從學科的角度來看，大數據涉及到三大學科基礎，分別是數學、統計學和計算機，所以數學和統計學知識對於大數據從業者還是比較重要的。從大數據崗位的要求來看，大數據分析崗位（演算法）對於數學和統計學知識的要求程度比較高，大數據開發和大數據運維則稍微差一些，所以對於數學基礎比較薄弱的初學者來說，可以考慮向大數據開發和大數據運維方向發展。

❼ 大數據分析應該掌握哪些基礎知識呢

前言，學大數據要先換電腦：

保證電腦4核8G內存64位操作系統，盡量有ssd做系統盤，否則卡到你喪失信心。硬碟越大越好。
1，語言要求

java剛入門的時候要求javase。

scala是學習spark要用的基本使用即可。

後期深入要求：
java NIO，netty，多線程，ClassLoader，jvm底層及調優等，rpc。
2，操作系統要求
linux 基本的shell腳本的使用。

crontab的使用，最多。

cpu，內存，網路，磁碟等瓶頸分析及狀態查看的工具。

scp，ssh，hosts的配置使用。

telnet，ping等網路排查命令的使用
3，sql基本使用
sql是基礎，hive，sparksql等都需要用到，況且大部分企業也還是以數據倉庫為中心，少不了sql。

sql統計，排序，join，group等，然後就是sql語句調優，表設計等。

4，大數據基本了解
Zookeeper，hadoop，hbase，hive，sqoop，flume，kafka，spark，storm等這些框架的作用及基本環境的搭建，要熟練，要會運維，瓶頸分析。

5，maprece及相關框架hive，sqoop
深入了解maprece的核心思想。尤其是shuffle，join，文件輸入格式，map數目，rece數目，調優等。
6，hive和hbase等倉庫
hive和hbase基本是大數據倉庫的標配。要回用，懂調優，故障排查。

hbase看浪尖hbase系列文章。hive後期更新。

7，消息隊列的使用
kafka基本概念，使用，瓶頸分析。看浪尖kafka系列文章。

8，實時處理系統
storm和spark Streaming

9，spark core和sparksql
spark用於離線分析的兩個重要功能。

10，最終方向決策
a),運維。（精通整套系統及故障排查，會寫運維腳本啥的。）

b),數據分析。（演算法精通）

c),平台開發。（源碼精通）

自學還是培訓？
無基礎的同學，培訓之前先搞到視頻通學一遍，防止盲目培訓跟不上講師節奏，浪費時間，精力，金錢。
有基礎的盡量搞點視頻學基礎，然後跟群里大牛交流，前提是人家願意，
想辦法跟大牛做朋友才是王道。

❽ 大數據學習需要什麼基礎，我沒有基礎，能學習嗎

新手學習大數據需要具備基礎一數學知識

數學知識是數據分析師的基礎知識。

對於初級數據分析師，了解一些描述統計相關的基礎內容，有一定的公式計算能力即可，了解常用統計模型演算法則是加分。

對於高級數據分析師，統計模型相關知識是必備能力，線性代數（主要是矩陣計算相關知識）最好也有一定的了解。

而對於數據挖掘工程師，除了統計學以外，各類演算法也需要熟練使用，對數學的要求是最高的。

新手學習大數據需要具備基礎二分析工具

對於初級數據分析師，玩轉Excel是必須的，數據透視表和公式使用必須熟練，VBA是加分。另外，還要學會一個統計分析工具，SPSS作為入門是比較好的。

對於高級數據分析師，使用分析工具是核心能力，VBA基本必備，SPSS/SAS/R至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）視情況而定。

對於數據挖掘工程師……嗯，會用用Excel就行了，主要工作要靠寫代碼來解決呢。

新手學習大數據需要具備基礎三編程語言

對於初級數據分析師，會寫SQL查詢，有需要的話寫寫Hadoop和Hive查詢，基本就OK了。

對於高級數據分析師，除了SQL以外，學習Python是很有必要的，用來獲取和處理數據都是事半功倍。當然其他編程語言也是可以的。

對於數據挖掘工程師，Hadoop得熟悉，Python/Java/C++至少得熟悉一門，Shell得會用……總之編程語言絕對是數據挖掘工程師的最核心能力了。

新手學習大數據需要具備基礎四業務理解

業務理解說是數據分析師所有工作的基礎也不為過，數據的獲取方案、指標的選取、乃至最終結論的洞察，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。

對於初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本了解就可以。

對於高級數據分析師，需要對業務有較為深入的了解，能夠基於數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。

對於數據挖掘工程師，對業務有基本了解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。

新手學習大數據需要具備基礎五邏輯思維

這項能力在我之前的文章中提的比較少，這次單獨拿出來說一下。

對於初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什麼樣的手段，達到什麼樣的目標。

對於高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關系，清楚每一個指標變化的前因後果，會給業務帶來的影響。

對於數據挖掘工程師，邏輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括演算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。

新手學習大數據需要具備基礎六數據可視化

數據可視化說起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個PPT里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化，所以我認為這是一項普遍需要的能力。

對於初級數據分析師，能用Excel和PPT做出基本的圖表和報告，能清楚的展示數據，就達到目標了。

對於高級數據分析師，需要探尋更好的數據可視化方法，使用更有效的數據可視化工具，根據實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。

對於數據挖掘工程師，了解一些數據可視化工具是有必要的，也要根據需求做一些復雜的可視化圖表，但通常不需要考慮太多美化的問題。

❾ 學大數據需要什麼條件嗎

如 果 是 想 去高 端 班的話， 好 程序員 他 們 是 需 要 大 專 及 以 上 學歷 的，還 需要有 一 定 基礎， 通過考核才能 學 習的 。

❿ 大數據分析師零基礎可以學嗎

大數據分析師零基礎可以學。其實零基礎學習大數據分析是可行的，但是需要找對方法，做好學習規劃路線。零基礎學習大數據開發需要掌握數學與統計基礎、分析工具、SQL、編程語言這些內容。