如何自學大數據分析

『壹』 如何自學數據分析

第一方面是數學基礎，第二方面是統計學基礎，第三方面是計算機基礎。要想在數據分析的道路上走得更遠，一定要注重數學和統計學的學習。數據分析說到底就是尋找數據背後的規律，而尋找規律就需要具備演算法的設計能力，所以數學和統計學對於數據分析是非常重要的。

而想要快速成為數據分析師，則可以從計算機知識開始學起，具體點就是從數據分析工具開始學起，然後在學習工具使用過程中，輔助演算法以及行業致死的學習。學習數據分析工具往往從Excel工具開始學起，Excel是目前職場人比較常用的數據分析工具，通常在面對10萬條以內的結構化數據時，Excel還是能夠勝任的。對於大部分職場人來說，掌握Excel的數據分析功能能夠應付大部分常見的數據分析場景。

在掌握Excel之後，接下來就應該進一步學習資料庫的相關知識了，可以從關系型資料庫開始學起，重點在於Sql語言。掌握資料庫之後，數據分析能力會有一個較大幅度的提升，能夠分析的數據量也會有明顯的提升。如果採用資料庫和BI工具進行結合，那麼數據分析的結果會更加豐富，同時也會有一個比較直觀的呈現界面。

數據分析的最後一步就需要學習編程語言了，目前學習Python語言是個不錯的選擇，Python語言在大數據分析領域有比較廣泛的使用，而且Python語言自身比較簡單易學，即使沒有編程基礎的人也能夠學得會。通過Python來採用機器學習的方式實現數據分析是當前比較流行的數據分析方式。

『貳』 新手怎樣自學大數據

當下想學大數據的朋友，是一批接著一批，當下學大數據最佳的學習方式就是參加大數據培訓，不過大數據培訓費用一般在2W左右，很多朋友真心覺得負擔不起，所以想想自學大數據有沒有可能成功，零基礎自學大數據判陸難度大嗎?今天就跟北京電腦培訓一起來討論下，這個話題。

零基礎自學大數據難度大嗎?在小編看來是難度很大，真的了解過學大數據應該學些什麼內容的朋友，肯定知道學大數據前最好是能夠掌握一門編程語言，比如Java語言。那麼Java語言自學容易嗎?不容易，學Java最基本的你要會安裝應用軟體，很多零基礎的朋友，不知道該安裝什麼軟體，也不知道該怎麼安裝軟體。

即使你不把Java當回事，但是學大數據，你也需要安裝什麼軟體，以及如何使用這些軟體。大數據基礎階段要掌握的內容有：Linux、MySQL基礎、Oracle基礎、Hadoop概念、Python、spark等等知識點，一看到英文是不是就覺得很有壓力，零基礎自學大數據，那麼要仿早承受的壓力要比這大很多很多。

你思考過在學大數據上，遇到難題怎麼辦嗎?尋找度娘的幫助，一次兩次度備沖雀娘可以幫你解決，但是難的大的問題度娘即使給出了你答案，你也不一定能夠完全消化，很多時候學大數據，就處於一知半解的狀態當中，感覺自己學的不錯，翻篇繼續下個大數據知識點的學習，然後碰到之前看過的內容，感覺還是不過關，不得不往前翻，這經常性在自學大數據中出現。

『叄』 大數據可以自學嗎 怎麼學

大數據是可以自學的，但是完全零基礎自學大數據是非常困難的，現在大屬數據崗位薪資福利處於IT行業的前列，如果想要入行，就要選對方法，大數據開發的基礎是JAVA，python等編程語言，建議先從基礎學起。

大數據能自學嗎

一、如果是計算機專業的，不管畢業與否，自學這個，比較好入門，並且以後找工作也算知洞是專業對口。

二、如果不是計算機專業，並且已經大學畢業了，自學就很費勁了，也更費時間，你沒有一個詳細的學習規劃簡直太浪費時間精力，最好是能報豎猛咐個班，有個系統的學習規劃要比一個人在家裡啃書自學強的多。

大數據前景很好，目前國大數據人才缺乏，大數據的應用十分廣泛，大數據不僅包括企業內部應用系統的數據分析，還包括與行業、產業的深度融合。

大數據自學的建議

對於零基礎想要學習的大數據的同學，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。

要余純針對不同階段、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的來，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。

『肆』 新手如何學習大數據

新手學習大數據可以通過自學或是培訓兩種方式。

想要自學那麼個人的學歷不能低於本科，若是計算機行業的話比較好。非本專業也可以，只要學歷夠，個人的邏輯思維能力以及個人的約束能力較好，就可以去網上找找免費的教程，選擇適合自己的自學試試看。

自學大數據路線圖👇👇

嘗試自學若覺得自己的約束能力一般，但是能學到進去也想盡快掌握技術，那可以考慮參加大數據培訓班，老師指導效率也會比較高。

無論是自學還是參加培訓班都需要自己付出較多的努力哦。

『伍』 怎麼學大數據分析

通過描述型分析學大數據分析。
1、統計學概率理論基礎，統計其實不僅僅是對於思維的統計，更多的是對方法的統計，需要對調查獲旅山得的數據進行統計整理。
2、軟體歷敗操作，大數據肢鎮顫分析師對於技能掌握的要求不高，還是要有針對性的學習，excel、SPSS、SAS等，要先會對軟體進行操作。
3、數據挖掘，數據挖掘是類似於數據分析，細分出挖掘以及分析的方向，二者之間的區別。

『陸』 新手學大數據的方法

大數據(bigdata,megadata)，或稱巨量資料，當下可以稱為大數據新手的朋友是不可計數，大數據新手顧名思義就是剛剛接觸大數據、但對大數據有著濃厚興趣，特別想學大數據的朋友，那麼新手應該如何自學大數據呢?你有什麼好的見解沒呢?趕緊跟昌平IT培訓，往下看。

新手應該如何自學大數據?

1.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?是個敏御相當嚴峻的問題，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，然後要確保基拿告自己在學習中無遺漏，並且最好是伴隨著你相應的筆記。

2.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，那麼學搏明起來更乏味，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。

3.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。

『柒』 怎麼自學大數據

自學大數據學習路線：（前提：以Java語言為基礎）

總共分為四個模塊：

• 大數據基礎

• 大數據框架

• 大數據項目

• 其他

第一模塊：大數據基礎

• Java基礎：集合，IO流

• JVM：重點是項目調優

• 多線程：理論和項目應用

• Linux：最基本的操作

這一個模塊的重點是為了面試做准備，個人根據自己的情況去復習，復習的時候理論部分建議看書和博客資料，應用部分建議看視頻和Demo調試。

下面分別去詳細的介紹一下：

• Java基礎：集合，IO流

主要是理論部分，可以看書或者博客總結，這一塊沒什麼推薦的，網上很多資料可以找到。

• JVM：重點是項目調優

• 多線程：理論和項目應用

這兩塊重點要結合到項目中，通過項目中的實際使用，然後反饋到對應的理論基礎，這一塊建議在B站上看對應的視頻。B站」尚矽谷「官網上的視頻很詳細。

• Linux：最基本的操作

這一塊有時間，先把《鳥哥的Linux私房菜》這本書看一遍，然後裝個Linux系統自己玩玩，對應的最常使用的命令自己敲敲。

如果沒時間，就把最常用的命令自己敲敲，網上有對應的總結，自己很容易搜到。一定要自己敲敲。

第二模塊：大數據框架

Hadoop：重點學，畢竟大數據是以Hadoop起家的，裡面就HDFS，MapReces，YARN三個模塊。

Hive：先學會怎麼用，當作一個工具來學習。

Spark：重點學，用來替代Hadoop的MapReces的，裡面重點有三塊：Spark Core，Spark SQL，Spark Streaming。

Flink：我還沒學。

Hbase：當作一個工具來學習，先學習怎麼用。

Kafka：先學怎麼用，其實裡面的模塊可以先理解成兩部分：生產者和消費者。所有的核心都是圍繞這兩個展開的。

Flume：當作一個工具來學習，先學習怎麼用。

Sqoop：當作一個工具來學習，先學習怎麼用。

Azkaban：當作一個工具來學習，先學習怎麼用。

Scala：這個是一門編程語句，基於Java 而來的，可以工作後在學習。

Zookeeper：當作一個工具來學習，先學習怎麼用。

以上的學習視頻和資料可以在B站的」尚矽谷「和」若澤大數據「里找到，很詳細。資料目前最詳細的資料就是各個框架對應的官網。視頻里也是對著官網一步一步講的。官網都是英文的，可以用Google瀏覽器的翻譯插件，翻譯成中文後在看。

第三模塊：大數據項目

B站的」尚矽谷「和」若澤大數據「。

第四模塊：其他

分布式：知道最基本的概念，有個分布式項目的經驗。分布式項目可以在B站的」尚矽谷「里找到。

演算法：網上有詳細的總結，書：推薦《劍指Offer》和《演算法4》，看演算法的目的是先掌握實現演算法的思路然後才是實現方式。

SQL：主要是調優，網上有很詳細的總結。

除此之外：Storm框架不要學了。

很多准備前期都是為了面試，例如：JVM和多線程，SQL調優和演算法。這些東西真正使用的過程中千差萬別，但核心知識不變，所以面試的時候總是會問，這一塊的前期以通過面試為主要點。

學習了差不多了，例如：Hadoop，Hive 和Spark學完了，就去面試面試，通過面試的情況在來調整自己的學習。

『捌』 自學大數據有什麼好的建議

大數據人才在當下乃至未來都是相當搶手的IT人才，很多朋友想自學大數據，在自學前想多方面搜取有關大數據自學的好建議。今天北大青鳥就將為大家提供幾條小建議，希望對你有所幫助，也希望你有更好的建議，可以跟小編共享。

自學大數據有什麼好建議?

1.學會自我思考

自學大數據，那麼選擇自學也就是說大部分時候都是自我摸索學習，自我思考如何學習的階段，大數據的學習得有計劃的進行，比如在學大數據之前，行模你得先些大數據知識，大數據語言是支撐大數據框架的主體語言，所以自我思考如何學大數據時，你必須明確先學什麼，再學什麼，而不是看哪算哪。

2.學會管理時間

自學大數據，你打算花多久呢?你是打算一整天都沉浸於大數據的學習，還是挑自己一天中最有效益的時間段學大數據，還是打算經常性熬夜學大數據呢?或者學會玩會，自學大數據，學會管理時間是個相當重要的檔猛緩事情，所以你得對自己很了解，哪個時間是你學習興趣最濃厚的時候，合理安排時間學大數據。

3.明確欲速則不達

我們當下是個節奏很快的世界，什麼都想快更快，比如網速要快、點餐也要快、快遞要快等等，很多朋友學大數據也想快速學成，自學大數據真的是很難快速學成的，欲速則不達，還是從大數據基礎開始，踏踏實實進行每一步大數據的學知凱習吧，盲趕是出不了學習效果的，自學大數據目標要細分再細分。

『玖』 想自學大數據，要從哪方面入手呢

自學大數據很難
因為你的數據不知道從哪裡來
如果用模擬， 那就學hadoop生態
單機部署偽分布式環境， 然後編寫MapRece程序，
搭建hive hbase
走一套數據收集、處理流程
這就是自學

『拾』 數據分析如何自學

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、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。

學習數據分析建議可以到專業的機構學習比較好，例如CDA認證中心就是一個不錯的選擇，CDA是大數據和人工智慧時代面向國際范圍全行業的數據分析專業人才職業簡稱，具體指在互聯網、金融、咨詢、電信、零售、醫療、旅遊等行業專門從事數據的採集、清洗、處理、分析並能製作業務報告、提供決策的新型數據人才。