工作6年後自學大數據

『壹』 怎麼自學大數據

如果題主是java工程師的話自學大數據是可以的，如果零基礎的話自學基本上是不可能的，如果實在想試試最好的方案是：先關注一些大數據領域的動態，讓自己融入大數據這樣一個大的環境中。然後找一些編程語言的資料（大數據的基礎必備技能）和大數據入門的視頻和書籍，基本的技術知識還是要了解的。
要針對不同階段、不同基礎的同學制定不同的學習方案。對於零基礎想要自學大數據，不是說不可能，但是很多以失敗告終，客觀原因：學習環境不好；主觀原因：基礎不好，看不懂，學不會，枯燥無味直接放棄。
在學習了一段時間之後，如果覺得自己還能應付得來，就繼續尋找大數據基礎視頻和書籍，一步一個腳印的來；如果覺得覺得自己入門都很難，要麼放棄，要麼捨得為自己投資一把，去選擇一家靠譜的培訓機構。

『貳』 做了這么多年Java開發，如何快速轉行大數據

一、學習大數據是需要學習java和linux的

二、你有多年的java開發經驗，那麼可以直接跳過java課程部分，學習大數據技術！

三、分享一份大數據技術課程大綱供你了解參考

『叄』 想自學大數據，不知道從哪裡學起，有什麼書籍和學習路線推薦么。

說實話自學有一定的難度，如果有基礎，學習能力強說不定自學還能成，這里有大數據的學習視頻，還有別的方向的，這些是華為大數據的課程，HCNA是初級的，HCNP中級，HCIE高級，從基礎的學起，按上面從初級，中級，高級的課程往後學，這樣比看書籍也許會更好點，如果有遇到不懂的，可以提問問線上老師。

『肆』 如何自學成為數據分析師

中文專業的前期要多花點功夫了啊，我是數學專業的，大學做過建模，所有統計學的東西還有一些軟體多少接觸過一點。建議你自學的話，excel軟體和spss先熟悉一下，找兩本書看看，《誰說菜鳥不會數據分析》是入門的，可以看一看，先了解一下吧，數據分析的東西還是要多實踐的。如果你現在工作跟數據分析沒有什麼關系的話，轉業工作可能有點困難，這種情況建議去考個證書吧，雖然現在國內數據分析剛起步，還沒有太有含金量的證書，不過你這種情況有肯定比沒有好，我就去考了一個，考CPDA吧，還有一個CDA，我選考的CPDA，說是CDA國外有機構什麼的，但是我找不到任何網站可以查到這個證書，問他們他們也不說，我怕找工作人家要查查不到，但是CPDA工信部網站能查詢證書信息的，所以對就業幫助可能會大一些，工作還是有參考作用的，不過指望靠班學到很多還是不可能，只是讓你了解入門，手上多個敲門磚。數據分析屬於技術類工種，要多實踐，數據採集和挖掘是基礎，這些工作門檻比數據分析崗相對低一些，好找，希望對你有幫助。

『伍』 如何自學數據分析

很多人都覺得，自己是文科類出身，或者對數理專業不熟悉，會很難上手數據分析。其實不是這樣子的，學習數據分析，不同於程序員，它不會專門要求我們一定要掌握編程，只是理解熟悉就可以。個人的邏輯思維能力、個人興趣所在，以及自身的決心毅力，這些才是構成一個人學成與否的關鍵和最重要因素。
小編覺得最重要的一點就是，我們得清楚企業對數據分析師的基礎技能需求是什麼。這樣我們才能有的放矢。我大抵總結如下：

（1）SQL資料庫的基本操作，會基本的數據管理
（2）會用Excel/SQL做基本的數據分析和展示
（3）會用腳本語言進行數據分析，Python or R
（4）有獲取外部數據的能力，如爬蟲
（5）會基本的數據可視化技能，能撰寫數據報告
（6）熟悉常用的數據挖掘演算法：回歸分析、決策樹、隨機森林、支持向量機等
之後，怎麼安排自己的業余時間就看個人了。總體來說，先學基礎，再學理論，最後是工具。基本上，每一門語言的學習都是要按照這個順序來的。
1、學習數據分析基礎知識，包括概率論、數理統計。基礎這種東西還是要掌握好的啊，基礎都還沒扎實，知識大廈是很容易倒的哈。
2、你的目標行業的相關理論知識。比如金融類的，要學習證券、銀行、財務等各種知識，不然到了公司就一臉懵逼啦。
3、學習數據分析工具，軟體結合案列的實際應用，關於數據分析主流軟體有(從上手度從易到難)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。
4、學會怎樣操作這些軟體，然後是利用軟體從數據的清洗開始一步步進行處理，分析，最後輸出結果，檢驗及解讀數據。

『陸』 大數據能自學嘛

大數據技術前景我們是毋庸置疑的，而對於學習更是爭先恐後。在這些人中，不乏有已經在IT圈混內跡好幾年的程序員容，自然也有初出茅廬的零基礎小白。說實話，大數據不比編程學習，還是需要一定的基礎的，時間起碼需要半年左右。
想要成為一個優秀的大數據人才並不容易，你不僅需要系統的學習理論知識，熟練掌握技能技巧，還需要具備一定的開發經驗，而這些僅靠自學是遠遠不夠的，比較好的方式就是參加專業學習。

『柒』 大數據分析自學能行嗎

大數據聽起來高大上，真正了解大數據的人都清楚大數據行業是非回常辛苦的。大數據答的內容涉及到較多的基礎內容，只有把基礎內容融會貫通以後，才會往更高一層的數據分析師前進。

首先，想零基礎學習大數據分析工作，一般最好有個本科的學歷，大專也行。只是專科學歷即使掌握了一定的大數據分析技術，在就業市場上的核心競爭力比較低，現在用人單位對於數據分析的職位的最低要求是本科及以上學歷。

零基礎學習大數據分析工作，需要有一定的編程能力，編程能力是可以練習與提升的。

目前大數據行業對於對於人才的要求也比較全面且嚴格。對於高級的大數據分析人才，會SAS、R、PYTHON三個軟體中的一個或者多個是基礎的要求，同時要求有一定的數理統計基礎，這是對專業知識的要求，懂業務、有邏輯、對數據敏感、能夠寫分析報告、用數據解決實際問題，這是對數據分析人才的高級要求。

『捌』 想從零開始自學大數據，請問有哪些書籍推薦

在人人高呼的大數據時代，你是想繼續做一個月薪6K+的碼農，還是想要翻身學習成為炙手可熱名企瘋搶的大數據工程師呢？
隨著互聯網技術的發展，大數據行業前景非常被看好，有很多朋友對大數據行業心嚮往之，卻苦於不知道該如何下手，或者說學習大數據不知道應該看些什麼書。作為一個零基礎大數據入門學習者該看哪些書?今天就給大家分享幾本那些不容錯過的大數據書籍。

1、《數據挖掘》
這是一本關於數據挖掘領域的綜合概述，本書前版曾被KDnuggets的讀者評選為最受歡迎的數據挖掘專著，是一本可讀性極佳的教材。它從資料庫角度全面系統地介紹數據挖掘的概念、方法和技術以及技術研究進展，並重點關注近年來該領域重要和最新的課題——數據倉庫和數據立方體技術，流數據挖掘，社會化網路挖掘，空間、多媒體和其他復雜數據挖掘。
2、《Big Data》
這是一本在大數據的背景下，描述關於數據建模，數據層，數據處理需求分析以及數據架構和存儲實現問題的書。這本書提供了令人耳目一新的全面解決方案。但不可忽略的是，它也引入了大多數開發者並不熟悉的、困擾傳統架構的復雜性問題。本書將教你充分利用集群硬體優勢的Lambda架構，以及專門用來捕獲和分析網路規模數據的新工具，來創建這些系統。
3、《Mining of Massive Datasets》
這是一本書是關於數據挖掘的。但是本書主要關注極大規模數據的挖掘，也就是說這些數據大到無法在內存中存放。由於重點強調數據的規模，所以本書的例子大都來自Web本身或者Web上導出的數據。另外，本書從演算法的角度來看待數據挖掘，即數據挖掘是將演算法應用於數據，而不是使用數據來「訓練」某種類型的機器學習引擎。

『玖』 要去哪裡自學大數據，怎麼學

要去哪裡自學大數據？您可以在您家中，也可以在您工作租房的地方，具體在哪裡學，取決於您。

大數據怎麼學？無非兩種方式，除了您提到的自學以外，還有一種就是報大數據培訓班。大多數朋友都是想選擇最少的投資自學來實現自己融入大數據大軍行列的願望。那麼自學大數據能不能學會這是一個現實的問題，在我們決定是選擇自學而不是通過大數據培訓學校來完成的時候。

首先，我們要考慮自身的幾個問題

1.自己的自律性怎麼樣，你的自律性可以讓你保持學習的較好狀態。

2.持之以恆的耐心，持之以恆的耐心可以讓你堅持學習完整個課程，沒有這樣的堅持力很可能會導致半途而廢費時費力

3.自學能力如何，自學能力的強弱會直接導致你學習的成果的好壞。

4.邏輯能力怎麼樣，因為學習大數據的話需要一些數學方面的邏輯知識，如果這方面能力比較強的話那麼學起來也就比較容易。

如果上邊的三個條件都滿足的話那麼自學是可以的基本沒什麼問題。

如果上面的不能夠全部滿足的話那們建議大家還是去選擇一個好的大數據培訓學習去新系統的學習一下比較好，好的大數據培訓學校是可以幫助你進行管理規劃的，第一如果你自律性不強，那麼培訓學校的早八晚九的教學學習時間正好補充這點，如果是沒有耐心學習的話那麼班級的氛圍會彌補你這方面的不足，如果是自學能力和邏輯能力不足那麼老師的指導可以解決。

以上內容只是幫助想要學習或者是即將學習大數據的朋友提出的一些建議，不管是自己學習還是通過大數據培訓學校學習，都要進行客觀事實的分析才能夠讓自己選擇合適自己的學習方式。