零基礎學大數據能學會嗎？

大數據分析是大數據技術的重要組成部分，也是目前實現數據價值的重要途徑之一，所以學習大數據技術的一個重點就在于數據分析。

數據分析通常有兩種，一種是統計分析，一種是機器學習。統計分析主要是利用數學方法，通過大量已有的數據來反映交易的聯系。想要熟練運用統計分析，需要有扎實的數學基礎。當然，隨著統計工具的普及，有些統計工具會大大簡化統計分析的過程和難度。對于數學基礎薄弱的人來說，只要經過一個系統的學習過程，往往就能熟練掌握統計分析。

機器學習是另一種常見的數據分析方法。機器學習的目的是從一堆雜亂無章的數據中找到背后的規律。機器學習的步驟分為數據采集、數據整理、算法設計、算法訓練、算法驗證和算法應用。可以說機器學習的重點在算法設計上。從這個角度來說，機器學習也需要有扎實的數學基礎。一般來說，機器學習分為兩個階段，即學習階段和識別階段。學習階段需要掌握數據之間的關系，而識別階段就是識別(分類等。)的未知數據。

隨著大數據的應用，大數據領域的數據分析難度逐漸降低。例如，BI工具可以顯著降低數據分析的門檻。BI工具通常需要學習一些數據庫知識，數據庫知識的難度相對較小，這在一定程度上促進了BI工具的使用。

目前場景數據分析是數據分析的重點和熱點，場景數據分析的商業應用價值還是比較高的。另外，場景數據分析對行業知識有一定要求。

本人從事互聯網行業多年，目前在讀計算機專業研究生。我的主要研究方向是大數據和人工智能。我會陸續在頭條寫一些關于互聯網技術的文章，有興趣的朋友可以關注我。我相信我一定會有所收獲。

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如何學習“大數據”方面的知識？

目前一般說大數據培訓專業的學習是從編程開發的基礎開始，需要先學習Java編程語言或者Python編程語言作為大數據學習的基礎，因為大數據開發的一些相關框架組件都是在底層用Java語言開發的，所以還是有很多大數據培訓機構是以Java作為學習的基礎。

首先，大數據作為朝陽行業，通過大數據培訓畢業后應該還是處于一個很好的發展階段，只要學會找工作就好。

其次，雖然有些人在學習上很迷茫，這是因為你在大數據訓練學習后對未來很迷茫，但你首先要搞清楚。楚，大數據專業能做的就是能找到什么樣的工作。

然后，你就可以看到你對什么樣的工作感興趣或者適合你。最后，根據你的目標，制定更適合你學習的學習計劃，精準學習，有效學習，選擇大數據培訓機構。

目前的大數據培訓學習一般是學習以下內容:

1、掌握數據結構和算法，掌握javapythonscala等其中一種語言。

2.大數據主要是處理數據，所以SQL很重要。學好SQL不愁找不到工作。

3，了解大數據應用的技術框架，Hadoop，hive，spark等框架都是必須的，基本原理之類的。

最后，想學好大數據的技術，要多練習，最好找一些項目，敲敲代碼。