从0开始学大数据

① 零基础能学大数据吗大数据分析好不好学

0基础可以学习大数据的，只要你的学历在大专及以上
大数据分析师，回分两类：
一种偏向产品和运营答，更加注重业务，主要工作包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等；
另一种则更注重数据挖掘技术，门槛较高，需要扎实的算法能力和代码能力。同时薪资待遇也更好。
第一种门槛低些，入门比较容易，第二类难度大些，对数学基础和算法等要求更高。如果是说第一类的话，认真一点是很好掌握的。

② 0基础可以学大数据吗

随着大数据应用的逐渐落地，很多人都想从事大数据方面的工作，这其中自然就有很多非大数据相关专业（数学、计算机、统计学）的从业者，那么大数据到底能不能从零基础开始学呢？答案是肯定的，但是也要根据自身的实际情况来选择是否去学习大数据技术。

大数据虽然不需要基础，但是学习大数据的人如果是为了找到一份好的工作的话，那么就有一定的要求，需要学员的学历达到本科，年龄最好是20-32之间的比较合适。

如果大家在年龄和学历都满足的情况下，即使零基础也都可以学习大数据技术，不过在学习的过程中大家需要去选择一家比较专业的培训机构，尤其是课程一定要是针对零基础学员的课程，具体的课程内容大家可以参考下边大数据学习路线图。

③ 零基础如何学习大数据技术

大数据的应用场景非常多，不同的应用场景对于大数据技术的要求也有所不同，初学者可以基于自己的知识结构和所处的行业环境，来选择一个适合自己的应用场景。大数据的行业应用无非有三大场景，其一是数据采集场景，其二是数据分析场景，其三是数据应用场景，可以结合具体的场景来制定学习规划。

数据采集的应用场景非常多，很多行业领域在开展业务的过程中，都需要先完成数据采集任务，而数据采集领域的人才需求量也相对比较大，整个数据采集涉及到的环节也比较多，包括数据采集、整理和存储三大部分。相对于数据分析和应用环节来说，数据采集的入门还是相对比较容易的，初学者可以从爬虫开始学起，然后再逐渐展开和深入。

数据分析是大数据技术的核心之一，数据分析也是当前实现数据价值化的主要方式之一，所以学习大数据技术通常都一定要重视数据分析技术。数据分析当前有两大方式，其一是统计学方式，其二是机器学习方式，这两种方式的学习都需要一个过程，可以从基本的统计学知识开始学起，要重视数据分析工具的学习。

数据应用是大数据价值的出口，当前的数据应用目标有两大类，其一是给决策者使用，其二是给智能体使用，当前随着大数据逐渐成为互联网价值的一个重要载体，数据应用目标还将增加一个价值载体的分类。

最后，对于大数据初学者来说，不论选择哪个学习场景，最好要能够得到专业人士的指导，这对于提升学习效率有非常直接的影响。

关于数据分析必备的方法有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

④ 零基础如何学习大数据

一、兴趣建立
兴趣是可以让一个人持续关注一个事物的核心动力,而且兴趣也是可以培养出来的。如果你把写程序单纯作为赚钱手段，久而久之疲劳感会越来越强。大数据的应用非常广泛，比如：人工智能！找到自己的兴趣点，去发掘大数据在其中起到的神奇作用，这是最简单的兴趣共鸣。当一个人通过自己的努力获得的成就感就是最大的兴趣，在空闲的时候也可以到一些大数据论坛转转（比如：云和数据），你会发现一群程序员在一起除了技术交流外，还有属于程序员的幽默和八卦。
二、脚踏实地、切忌浮躁

俗话说：一口吃不成胖子，但现实的社会中人人都想一口吃成胖子。浮躁成为了当代人的一个符号，尤其是1/2线城市中承受着快节奏、大压力的人们，还有我们这些对大数据行业充满希望的学生。面对诱惑不论是企业、客户、政府、学校、还是培训机构都笼罩在浮躁之气当中，我们要做好自己。

作为学生不忘初心，就是脚踏实地的好好学习。熟练掌握大数据技术才是你学习阶段最该关系的事。不要每天活在幻想中，幻想毕业后的高薪工作、幻想自己变成技术大牛，这一切都是建立在你的大数据技术成熟的前提下。

三、行动非心动

很多想学习或转行大数据的朋友，从2017年大数据开始火爆的时刻开始观望直到现在还未能决定。然而那些和你一起关注大数据并行动学习大数据的学员，已经拿着15-20K的高薪在生活和工作了。心动不如行动，大数据的路上人越来越多。等，只会失去这个时代少有的机会。

四、学操结合，项目跟进

大数据是一项未来社会和企业都无法避开的技术，几乎全行业都需要大数据技术的支持，包括传统企业及人工智能等新兴行业。大数据到底学什么？其实大数据的方向有很多，而当前企业对大数据人才的需求主要集中在大数据开发。说到开发相信大家第一时间想到的就是编程。

到底要如何学习编程才能更快的掌握呢？1、读源码 2、原理剖析 3、抄代码 4、运行 5、默写代码 6、项目跟进。这样学习的好处是什么呢？读源码和原理剖析不用解释，抄代码是为了让你亲手操作一遍加强记忆，运行结果分析可以更快更牢固掌握知识点，然后默写一遍总结自己掌握情况。

最重要的是项目跟进，将教会你所掌握的编程技术在实际应用中如何使用，也就是你在未来工作中的工作如何进行。在面试及工作中项目经验都将直接决定你的薪资和发展，云和数据大数据培训班采用真实企业大数据项目进行对学生实训，以提高学生的竞争力，这是其他培训机构少有的。

五、工具的使用

工欲善其事必先利其器。开发工作包含各种各样的活动，需求收集分析、建立用例模型、建立分析设计模型、编程实现、调试程序、自动化测试、持续集成等等，没有工具帮忙可以说是寸步难行。工具可以提高开发效率，使软件的质量更高BUG更少。

六、为什么要学习大数据

今天大数据技术已经广泛应用于生活、工作及城市规划中，大数据人才需求量不断增长，而大数据人才产出不足造成大数据人才严重短缺，未来的人工智能、云计算、物联网都与大数据息息相关不可分割，大数据人才需求量将爆发式增长。所以，从就业前景，发展方向等多方面来看，学大数据无疑是最佳选择。

⑤ 如何开始学习大数据

首先我们要了解java语言和操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。

Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据基础。

Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapRece是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。

Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。

Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。

Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。

Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

⑥ 0基础如何学习大数据

第一阶段：Java语言基础，只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，做大数据不需要很深的Java 技术，当然Java怎么连接数据库还是要知道。

第二阶段：Linux精讲(因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑)。

第三阶段：Hadoop生态系统，这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapRece是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。

第四阶段:strom实时开发，torm是一个免费并开源的分布式实时计算系统。利用Storm可以很容易做到可靠地处理无限的数据流，像Hadoop批量处理大数据一样，Storm可以实时处理数据。Storm简单，可以使用任何编程语言。

第五阶段：Spark生态体系，它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。

第六阶段：大数据项目实战，大数据实战项目可以帮助大家对大数据所学知识更加深刻的了解、认识，提高大数据实践技术。

⑦ 零基础学大数据好学吗

大数据行业是目前热门行业之一，大数据工程师人才稀缺，各大名企都在争回相招聘大答数据人才。
大数据在IT课程中是比较难学的一个
首先零基础学大数据分析难不难得因人而异，比如一个对数据分析很感兴趣的朋友，能够用更高的技能进行数据分析，那么大数据的学习对于他来说是富有吸引力的，他会觉得大数据的学习越学越有趣，相反刚开始学大数据，并不是本心出于对大数据的喜爱，而是觉得大数据发展前景好，但是自己觉得大数据学习枯燥无味，那么学起来应该不是很容易。
其次大数据本身的学习难度就在那，而对于以上两种情形来说，你问他们大数据难不难学，他们给你的答案肯定也不一样。大数据难不难学，首先跟个人的兴趣爱好是相关的，所以学大数据的朋友一定要保持对大数据的兴趣，这样你的学习才会更加的愉快，你才会有足够的动力学大数据。
其实零基础学大数据难不难也跟你的学习方式有关。自学大数据和参加大数据系统学习，哪个学习起来比较容易呢?很明显，参加大数据系统学习比较容易，有问题可以找老师，自学大数据只能欲哭无泪。不论是哪种学习方式，零基础刚开始学大数据都会比较累，但是随着学习的深入，会越来越好。
以上我的回答希望对你有所帮助

⑧ 零基础自学大数据要学哪些内容

1. EXCEL、PPT(必须精通)

数据工作者的基本姿态，话说本人技术并不是很好，但是起码会操作;要会大胆秀自己，和业务部门交流需求，展示分析结果。技术上回VBA和数据透视就到顶了。

2. 数据库类(必须学)

初级只要会RDBMS就行了，看公司用哪个，用哪个学哪个。没进公司就学MySQL吧。

NoSQL可以在之后和统计学啥的一起学。基本的NoSQL血MongoDB和Redis(缓存，严格意义上不算数据库)，然后(选学)可以了解各类NoSQL，基于图的数据库Neo4j，基于Column的数据库BigTable，基于key-value的数据库redis/cassendra，基于collection的数据库MongoDB。

3. 统计学(必须学)

如果要学统计学，重要概念是会描述性统计、假设检验、贝叶斯、极大似然法、回归(特别是广义线性回归)、主成分分析。这些个用的比较多。也有学时间序列、bootstrap、非参之类的，这个看自己的意愿。

其他数学知识：线性代数常用(是很多后面的基础)，微积分不常用，动力系统、傅里叶分析看自己想进的行业了。

4. 机器学习(数据分析师要求会选、用、调)

常用的是几个线性分类器、聚类、回归、随机森林、贝叶斯;不常用的也稍微了解一下;深度学习视情况学习。

5. 大数据(选学，有公司要求的话会用即可，不要求会搭环境)

hadoop基础，包括hdfs、map-rece、hive之类;后面接触spark和storm再说了。

6. 工具类

语言：非大数据类R、Python最多;大数据可能还会用到scala和java。

其他框架、类库(选学)：爬虫(requests、beautifulsoup、scrapy)，日志分析(常见elk)。

⑨ 大数据适合零基础的人学习吗

一般来说大数据的学习基础是java也就是说如果你有java的基础，学习起来就会很轻松。不过现在有很多的培训机构都说是可以0基础学习大数据，个人觉得还是有基础比较好。