如何自学大数据分析

『壹』 如何自学数据分析

第一方面是数学基础，第二方面是统计学基础，第三方面是计算机基础。要想在数据分析的道路上走得更远，一定要注重数学和统计学的学习。数据分析说到底就是寻找数据背后的规律，而寻找规律就需要具备算法的设计能力，所以数学和统计学对于数据分析是非常重要的。

而想要快速成为数据分析师，则可以从计算机知识开始学起，具体点就是从数据分析工具开始学起，然后在学习工具使用过程中，辅助算法以及行业致死的学习。学习数据分析工具往往从Excel工具开始学起，Excel是目前职场人比较常用的数据分析工具，通常在面对10万条以内的结构化数据时，Excel还是能够胜任的。对于大部分职场人来说，掌握Excel的数据分析功能能够应付大部分常见的数据分析场景。

在掌握Excel之后，接下来就应该进一步学习数据库的相关知识了，可以从关系型数据库开始学起，重点在于Sql语言。掌握数据库之后，数据分析能力会有一个较大幅度的提升，能够分析的数据量也会有明显的提升。如果采用数据库和BI工具进行结合，那么数据分析的结果会更加丰富，同时也会有一个比较直观的呈现界面。

数据分析的最后一步就需要学习编程语言了，目前学习Python语言是个不错的选择，Python语言在大数据分析领域有比较广泛的使用，而且Python语言自身比较简单易学，即使没有编程基础的人也能够学得会。通过Python来采用机器学习的方式实现数据分析是当前比较流行的数据分析方式。

『贰』 新手怎样自学大数据

当下想学大数据的朋友，是一批接着一批，当下学大数据最佳的学习方式就是参加大数据培训，不过大数据培训费用一般在2W左右，很多朋友真心觉得负担不起，所以想想自学大数据有没有可能成功，零基础自学大数据判陆难度大吗?今天就跟北京电脑培训一起来讨论下，这个话题。

零基础自学大数据难度大吗?在小编看来是难度很大，真的了解过学大数据应该学些什么内容的朋友，肯定知道学大数据前最好是能够掌握一门编程语言，比如Java语言。那么Java语言自学容易吗?不容易，学Java最基本的你要会安装应用软件，很多零基础的朋友，不知道该安装什么软件，也不知道该怎么安装软件。

即使你不把Java当回事，但是学大数据，你也需要安装什么软件，以及如何使用这些软件。大数据基础阶段要掌握的内容有：Linux、MySQL基础、Oracle基础、Hadoop概念、Python、spark等等知识点，一看到英文是不是就觉得很有压力，零基础自学大数据，那么要仿早承受的压力要比这大很多很多。

你思考过在学大数据上，遇到难题怎么办吗?寻找度娘的帮助，一次两次度备冲雀娘可以帮你解决，但是难的大的问题度娘即使给出了你答案，你也不一定能够完全消化，很多时候学大数据，就处于一知半解的状态当中，感觉自己学的不错，翻篇继续下个大数据知识点的学习，然后碰到之前看过的内容，感觉还是不过关，不得不往前翻，这经常性在自学大数据中出现。

『叁』 大数据可以自学吗 怎么学

大数据是可以自学的，但是完全零基础自学大数据是非常困难的，现在大属数据岗位薪资福利处于IT行业的前列，如果想要入行，就要选对方法，大数据开发的基础是JAVA，python等编程语言，建议先从基础学起。

大数据能自学吗

一、如果是计算机专业的，不管毕业与否，自学这个，比较好入门，并且以后找工作也算知洞是专业对口。

二、如果不是计算机专业，并且已经大学毕业了，自学就很费劲了，也更费时间，你没有一个详细的学习规划简直太浪费时间精力，最好是能报竖猛咐个班，有个系统的学习规划要比一个人在家里啃书自学强的多。

大数据前景很好，目前国大数据人才缺乏，大数据的应用十分广泛，大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析，还包括与行业、产业的深度融合。

大数据自学的建议

对于零基础想要学习的大数据的同学，最好的方案是：先关注一些大数据领域的动态，让自己融入大数据这样一个大的环境中。然后找一些编程语言的资料（大数据的基础必备技能）和大数据入门的视频和书籍，基本的技术知识还是要了解的。

要余纯针对不同阶段、不同基础的同学制定不同的学习方案。对于零基础想要自学大数据，不是说不可能，但是很多以失败告终，客观原因：学习环境不好；主观原因：基础不好，看不懂，学不会，枯燥无味直接放弃。

在学习了一段时间之后，如果觉得自己还能应付的来，就继续寻找大数据基础视频和书籍，一步一个脚印的来；如果觉得觉得自己入门都很难，要么放弃，要么舍得为自己投资一把，去选择一家靠谱的培训机构。

『肆』 新手如何学习大数据

新手学习大数据可以通过自学或是培训两种方式。

想要自学那么个人的学历不能低于本科，若是计算机行业的话比较好。非本专业也可以，只要学历够，个人的逻辑思维能力以及个人的约束能力较好，就可以去网上找找免费的教程，选择适合自己的自学试试看。

自学大数据路线图👇👇

尝试自学若觉得自己的约束能力一般，但是能学到进去也想尽快掌握技术，那可以考虑参加大数据培训班，老师指导效率也会比较高。

无论是自学还是参加培训班都需要自己付出较多的努力哦。

『伍』 怎么学大数据分析

通过描述型分析学大数据分析。
1、统计学概率理论基础，统计其实不仅仅是对于思维的统计，更多的是对方法的统计，需要对调查获旅山得的数据进行统计整理。
2、软件历败操作，大数据肢镇颤分析师对于技能掌握的要求不高，还是要有针对性的学习，excel、SPSS、SAS等，要先会对软件进行操作。
3、数据挖掘，数据挖掘是类似于数据分析，细分出挖掘以及分析的方向，二者之间的区别。

『陆』 新手学大数据的方法

大数据(bigdata,megadata)，或称巨量资料，当下可以称为大数据新手的朋友是不可计数，大数据新手顾名思义就是刚刚接触大数据、但对大数据有着浓厚兴趣，特别想学大数据的朋友，那么新手应该如何自学大数据呢?你有什么好的见解没呢?赶紧跟昌平IT培训，往下看。

新手应该如何自学大数据?

1.很多新手刚开始会考虑自学大数据，时间安排自由，但是新手如何自学大数据?是个敏御相当严峻的问题，看视频学大数据可以吗?可以，但问题的关键，在于你要找出优质的大数据视频教程，然后要确保基拿告自己在学习中无遗漏，并且最好是伴随着你相应的笔记。

2.新手自学大数据中，特别注意的是要进行项目练习，大数据在刚接触时会有些新鲜感,但是接下来就是一些乏味感,一味的只看不练，那么学搏明起来更乏味，大数据本身也是门需要大量项目练习巩固知识的专业，不多多进行项目练习，那么很大程度上就等于白学，学不能致用。

3.新手自学大数据难吗?其实相当有难度，大数据知识学习起来其实还满杂的，既得学大数据基础，又得掌握很多统计学等等的知识，自学大数据一个人的视野也毕竟有限，遇到难题时，想找个人一起商讨如何解决，难，想证明自己所做的数据分析正确全面，但是无人可证。

『柒』 怎么自学大数据

自学大数据学习路线：（前提：以Java语言为基础）

总共分为四个模块：

• 大数据基础

• 大数据框架

• 大数据项目

• 其他

第一模块：大数据基础

• Java基础：集合，IO流

• JVM：重点是项目调优

• 多线程：理论和项目应用

• Linux：最基本的操作

这一个模块的重点是为了面试做准备，个人根据自己的情况去复习，复习的时候理论部分建议看书和博客资料，应用部分建议看视频和Demo调试。

下面分别去详细的介绍一下：

• Java基础：集合，IO流

主要是理论部分，可以看书或者博客总结，这一块没什么推荐的，网上很多资料可以找到。

• JVM：重点是项目调优

• 多线程：理论和项目应用

这两块重点要结合到项目中，通过项目中的实际使用，然后反馈到对应的理论基础，这一块建议在B站上看对应的视频。B站”尚硅谷“官网上的视频很详细。

• Linux：最基本的操作

这一块有时间，先把《鸟哥的Linux私房菜》这本书看一遍，然后装个Linux系统自己玩玩，对应的最常使用的命令自己敲敲。

如果没时间，就把最常用的命令自己敲敲，网上有对应的总结，自己很容易搜到。一定要自己敲敲。

第二模块：大数据框架

Hadoop：重点学，毕竟大数据是以Hadoop起家的，里面就HDFS，MapReces，YARN三个模块。

Hive：先学会怎么用，当作一个工具来学习。

Spark：重点学，用来替代Hadoop的MapReces的，里面重点有三块：Spark Core，Spark SQL，Spark Streaming。

Flink：我还没学。

Hbase：当作一个工具来学习，先学习怎么用。

Kafka：先学怎么用，其实里面的模块可以先理解成两部分：生产者和消费者。所有的核心都是围绕这两个展开的。

Flume：当作一个工具来学习，先学习怎么用。

Sqoop：当作一个工具来学习，先学习怎么用。

Azkaban：当作一个工具来学习，先学习怎么用。

Scala：这个是一门编程语句，基于Java 而来的，可以工作后在学习。

Zookeeper：当作一个工具来学习，先学习怎么用。

以上的学习视频和资料可以在B站的”尚硅谷“和”若泽大数据“里找到，很详细。资料目前最详细的资料就是各个框架对应的官网。视频里也是对着官网一步一步讲的。官网都是英文的，可以用Google浏览器的翻译插件，翻译成中文后在看。

第三模块：大数据项目

B站的”尚硅谷“和”若泽大数据“。

第四模块：其他

分布式：知道最基本的概念，有个分布式项目的经验。分布式项目可以在B站的”尚硅谷“里找到。

算法：网上有详细的总结，书：推荐《剑指Offer》和《算法4》，看算法的目的是先掌握实现算法的思路然后才是实现方式。

SQL：主要是调优，网上有很详细的总结。

除此之外：Storm框架不要学了。

很多准备前期都是为了面试，例如：JVM和多线程，SQL调优和算法。这些东西真正使用的过程中千差万别，但核心知识不变，所以面试的时候总是会问，这一块的前期以通过面试为主要点。

学习了差不多了，例如：Hadoop，Hive 和Spark学完了，就去面试面试，通过面试的情况在来调整自己的学习。

『捌』 自学大数据有什么好的建议

大数据人才在当下乃至未来都是相当抢手的IT人才，很多朋友想自学大数据，在自学前想多方面搜取有关大数据自学的好建议。今天北大青鸟就将为大家提供几条小建议，希望对你有所帮助，也希望你有更好的建议，可以跟小编共享。

自学大数据有什么好建议?

1.学会自我思考

自学大数据，那么选择自学也就是说大部分时候都是自我摸索学习，自我思考如何学习的阶段，大数据的学习得有计划的进行，比如在学大数据之前，行模你得先些大数据知识，大数据语言是支撑大数据框架的主体语言，所以自我思考如何学大数据时，你必须明确先学什么，再学什么，而不是看哪算哪。

2.学会管理时间

自学大数据，你打算花多久呢?你是打算一整天都沉浸于大数据的学习，还是挑自己一天中最有效益的时间段学大数据，还是打算经常性熬夜学大数据呢?或者学会玩会，自学大数据，学会管理时间是个相当重要的档猛缓事情，所以你得对自己很了解，哪个时间是你学习兴趣最浓厚的时候，合理安排时间学大数据。

3.明确欲速则不达

我们当下是个节奏很快的世界，什么都想快更快，比如网速要快、点餐也要快、快递要快等等，很多朋友学大数据也想快速学成，自学大数据真的是很难快速学成的，欲速则不达，还是从大数据基础开始，踏踏实实进行每一步大数据的学知凯习吧，盲赶是出不了学习效果的，自学大数据目标要细分再细分。

『玖』 想自学大数据，要从哪方面入手呢

自学大数据很难
因为你的数据不知道从哪里来
如果用模拟， 那就学hadoop生态
单机部署伪分布式环境， 然后编写MapRece程序，
搭建hive hbase
走一套数据收集、处理流程
这就是自学

『拾』 数据分析如何自学

先学基础，再学理论，最后是工具。基本上，每一门语言的学习都是要按照这个顺序来的。

1、学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计。基础这种东西还是要掌握好的啊，基础都还没扎实，知识大厦是很容易倒的哈。

2、目标行业的相关理论知识。比如金融类的，要学习证券、银行、财务等各种知识，不然到了公司就一脸懵逼啦。

3、学习数据分析工具，软件结合案列的实际应用，关于数据分析主流软件有(从上手度从易到难)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。

4、学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。

学习数据分析建议可以到专业的机构学习比较好，例如CDA认证中心就是一个不错的选择，CDA是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称，具体指在互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据人才。