大数据怎么入门学习好？
大数据的入门学习有多条学习路线，可以根据自身的知识结构进行选择，并不是所有的学习路线都是从学Linux操作系统开始，然后是Java、Hadoop、Spark等，学习大数据也可以从数据分析开始。对于职场人来说，学习数据分析的工具如何使用，远比学习Hadoop更加实际。大数据的核心是数据价值化，只要围绕这个核心所做的一系列数据价值化的操作都是大数据的分内之事，所以大数据学习的出发点比学习内容本身更重要，如果在学习大数据的初期就能建立数据价值化概念，那么对初学者来说是一个莫大的推动力，如何能快速建立数据价值化概念呢？答案就是从数据分析开始。
数据分析并没有那么复杂，即使是没有多少计算机基础的人也可以入门数据分析，并不是所有的数据分析都需要通过机器学习的方式来完成，有很多工具能够方便的完成数据分析，而这些工具本身并不是特别复杂，比如Excel。Excel是一个功能强大的数据分析工具，在没有大数据概念的年代，Excel就在做数据分析的事情，虽然在大数据时代数据分析更加多样化，但是通过Excel能让入门者快速发现“数据之美”，完全可以通过Excel打开学习大数据的大门。
学习Excel可以从基本的函数开始学起，比如sum、count、Vlookup、sumif、countif、find等，这些函数的使用非常方便且功能强大，通过实验很快就能建立起数据分析的概念。Excel基本上能解决不少普通职场人的数据分析场景，几万条的数据分析使用Excel是没有压力的。下一步学习就涉及到数据库的使用了，虽然目前大数据领域的非结构化数据占据着大部分的比例，但是目前大量的数据分析还是基于结构化数据进行的，所以学习一个数据库产品的使用就变得很有必要了，推荐学习一下Mysql数据库。
掌握数据库之后，数据分析的数量就会有显著的提高，几百万条数据都是毫无压力的，相比于Excel来说，数据分析的量一下就得到了质的提高。接着可以学习一下SPSS，SPSS是数据分析（统计）领域一个非常强大的工具，分析可以定制化，是一个比较常见的工具。在数据可视化方面可以学习一下Echarts，这是一个开源产品，功能也非常强大，同样可以进行定制化（程序化）。
学习数据分析一个比较麻烦的事情是数据从哪来？要想解决这个问题，就必须进行下个阶段的学习了，那就是Python编程，可以通过Python编写爬虫来爬取互联网上的海量数据，作为自己数据分析的基础。其实学习数据分析到中后期是绕不过编程的，掌握一门编程语言是非常有必要的，而Python就是数据分析最常见的编程语言之一。
数据分析涵盖的内容非常多，按照场景不同也有很多条分析路线，对于初学者来说可以采用递进式学习方式，这样会有更好的学习效果。大数据是我的主要研究方向之一，目前我也在带大数据方向的研究生，我会陆续写一些关于大数据方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。如果有大数据方面的问题，也可以咨询我。
什么学习学习大数据比较好？
大数据相比大家一定都不陌生，很多小伙伴一定也想学习大数据技术，从事这方面的工作。因为近些年大数据是非常火爆的一个行业，之未来的发展前景也被大家所看好，所以也吸引了很多人前来学习大数据技术。那么，大数据怎么学习比较好呢？首先，小编认为大家需要做的就是去选择一个比较适合自己的学习方式，目前市面上主要是自学和培训俩种方式。
自学，相对来说是比较适合有一定的编程基础的小伙伴的，并且自律性也要比较强才行，否则是很那坚持学习下去的，很多人都是因为没有自律性导致后期逐渐的放弃学习。培训，不管是有基础还是零基础的都比较适合，只要想学习都是可以的，但前提是你必须要满足年龄和学历的一个要求才行。其次，就是在学习的过中应该如何对待，小编这里一共总结了下边几个方面的，希望可以帮助大家。
1、遇到问题一定要及时解决，在解决的过程中先自己试着去解决，如果解决不了就去多问问老师，看看是怎么解决的；2、多和同学之间进行交流，在学习中有什么疑问和同学多进行交流，这样不仅可以互相帮忙学习，还可以不断体系学习效率；3、多敲代码，多练习。编程学习主要是动手能力，所以大家一定要多去练习，只有练习之后你才能更好的发现问题并解决。
如何学习“大数据”方面的知识？
大数据培训专业的学习，目前一般的都说从编程开发基础学起的，需要先学习Java编程语言或者的Python编程语言做为一个大数据学习的基础进行的，因为，目前的大数据开发的一些相关框架组件都是用Java语言进行底层开发的，所以，现在把Java做为基础进行学习的大数据培训机构还是比较多的。首先，大数据做为一个一个朝阳行业学习，通过大数据培训毕业后这个方向应该还是处于一个好的发展阶段，只要学好了找工作还是不错的。
其次，有些人虽然在学习上比较迷茫，哪是是因为你对大数据培训学习后的未来比较迷茫，你要先搞清楚，大数据专业能做什么事情，就是能找到什么样子的工作。然后，你再看你对那类工作比较感兴趣，或者比较适合你。最后，再根据你的目标做一个比较适合自己的学习计划的去学习，精准学习，有效专研选择大数据培训机构。目前的大数据培训学习一般都是要学习下边的内容：1，掌握好数据结构和算法等基础，掌握java python scala等语言其中一种2，大数据主要是对数据进行处理，所以SQL至关重要，学好SQL不愁找工作3，理解大数据应用的技术框架，Hadoop，hive，spark等框架是必会的，基本原理等。
大数据零基础的学习，怎样可以快速学好？
这是一个非常好的问题，作为一名科研教育工作者，我来回答一下。首先，大数据技术体系是非常庞大的，要想全面了解大数据技术需要一个系统的学习过程，而且还需要突破一系列学习难点，对于零基础的初学者来说，要想实现快速入门，最为直接和有效的方式之一就是选择一个切入点，然后基于应用场景来学习大数据技术。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。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
你们认为自学大数据难吗？怎么学比较好呢？
随着大数据的飞速发展，所需的工作岗位也在不断的增加，由于专业的大数据从事人员缺口比较大。同时高薪的工资吸引了大批的年轻人加入了大数据的队列。那么那些准备加入大数据这个行业的人尤其是没有基础的朋友就要考虑如何进入这个行业了，一般是有俩种方法，自己学习或者是选择一个大数据培训学校进行学习，大多数朋友都是想选择最少的投资自学来实现自己融入大数据大军行列的愿望。
那么自学大数据能不能学会这是一个现实的问题，在我们决定是选择自学而不是通过大数据培训学校来完成的时候。首先，我们要考虑自身的几个问题1. 自己的自律性怎么样，你的自律性可以让你保持学习的较好状态。2. 持之以恒的耐心，持之以恒的耐心可以让你坚持学习完整个课程，没有这样的坚持力很可能会导致半途而废费时费力3. 自学能力如何，自学能力的强弱会直接导致你学习的成果的好坏。
4. 逻辑能力怎么样，因为学习大数据的话需要一些数学方面的逻辑知识，如果这方面能力比较强的话那么学起来也就比较容易。如果上边的三个条件都满足的话那么自学是可以的基本没什么问题。如果上面的不能够全部满足的话那们建议大家还是去选择一个好的大数据培训学习去新系统的学习一下比较好，好的大数据培训学校是可以帮助你进行管理规划的，第一如果你自律性不强，那么培训学校的早八晚九的教学学习时间正好补充这点，如果是没有耐心学习的话那么班级的氛围会弥补你这方面的不足，如果是自学能力和逻辑能力不足那么老师的指导可以解决。
学大数据的时候有没有什么好的学习方法推荐？
这是一个非常好的问题，也是很多大数据学习者比较关系的问题，作为一名IT从业者，我来回答一下。首先，大数据的技术体系是比较庞大的，涉及到的技术方向也比较多，而且很多方向也有较高的学习难度，这就要求大数据学习者要有一个系统的学习规划，同时还需要有一定的实验环境和交流环境。从学习的角度来看，不同知识基础的人在学习大数据的时候，应该根据自身的实际情况来选择不同的学习方法，对于基础比较薄弱的初学者来说，可以采用以下几种学习方法：第一：以用促学。
学习大数据通常要有一个自己的主攻学习方向，在学习大数据的时候，以用促学是最为直接和有效的学习方法。对于广大传统行业的职场人来说，在学习大数据的时候，一定要重视如何把大数据与自身的岗位任务相结合，这不仅能够促进大数据的学习，也会在学习大数据的过程中逐渐提升自身的职场价值。第二：注重案例。案例学习法在学习计算机相关技术的过程中往往有非常好的效果，由于当前大数据技术体系已经趋于成熟了，所以会有很多案例可以参考学习，这个过程能够积累大量的大数据应用经验。
另外，通过案例来学习大数据，还会积累一定的行业场景知识，这也会增加学习者的大数据落地应用经验。第三：注重交流。在学习大数据的过程中，初学者往往会遇到很多问题，而在这些问题当中，最为重要的问题就包括学习的方向和脉络，如果能够把握住学习大数据的关键问题，那么往往会提升学习效率，这就要求初学者要在学习的不同阶段多与大数据专家进行交流。
大数据的现状和发展如何？现在学习大数据还有出路吗？
这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也在带大数据方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。首先，从技术体系结构上来看，当前的大数据技术已经趋于成熟了，在数据存储、数据分析、数据呈现和数据应用等方面，已经形成了一整套技术框架，相关的技术生态也在不断完善当中。当前大型科技公司也开始逐渐形成自己的大数据平台，不同平台也都有自身的技术特点，总的来说，当前在技术上已经为大数据的行业应用创新奠定了基础。
从大数据的生态体系来看，大数据领域的产业链正在逐渐形成和完善，行业内逐渐形成了一定的行业分工，比如有的公司专注于数据采集，有的公司专注于数据分析，有的公司专注于数据应用等等，这种产业链的丰富和发展将为大数据的落地应用奠定一个扎实的基础。当然，从大数据自身的发展空间来看，当前的大数据产业链还远没有成熟，在大数据的落地应用过程中，依然还需要一大批具有行业垂直能力的大数据企业，这也为众多创业者在大数据领域创业奠定了基础。
从大数据当前的落地应用情况来看，当前的大数据落地应用依然处在初期阶段，虽然大数据的落地应用有巨大的空间和潜力，但是也有很多制约大数据落地应用的因素，这些因素可以总结为三点，其一是基础信息系统；其二是大数据建设成本过高；其三是大数据人才短缺。以产业领域为例，大数据未来在产业领域的应用场景非常大，产业领域也确实有大量的场景需要使用大数据，但是大数据要想在产业领域落地，首先就要解决如何通过大数据为产业领域的发展，带来新的价值增量。
大数据在产业领域的落地应用，往往需要企业从上云开始，基于云计算来完成企业众多资源的整合，同时基于云计算来完成大数据应用的落地。所以说，企业要想全面打开大数据的价值空间，首先要考虑云计算平台的搭建，从这个角度来看，大数据方案的落地是一个系统且复杂的过程，不仅仅需要技术方案，同时还需要管理方案。实际上，从当前大数据的行业应用情况来看，制约当前大数据落地应用的核心问题已经不是技术问题了，而是企业的管理问题，企业能不能打造，或者认可大数据的价值体系，是大数据在行业落地应用的关键问题之一。
从大数据的发展前景来看，大数据的发展前景还是非常广阔的，一方面大数据自身能够打造出一个庞大的价值空间，而且大数据的价值体系具有非常大的成长性，在互联网从消费互联网发展到产业互联网阶段时，大数据的价值会得到越来越多的体现。另一方面，大数据当前被列入到“新基建”计划，这能够为大数据带来更强的资源整合能力，从而全面推动大数据的落地应用。
最后，对于当前的大学生、职场人和创业者来说，在当前的网络化时代，掌握一定的大数据技术还是很有必要的，对于大学生来说，掌握大数据能够提升自身的就业竞争力，对于职场人来说，掌握大数据能够提升自身的职场价值，同时会为职场人打开新的发展空间，而对于创业者来说，如果能够抓住大数据时代的发展红利，能够获得更快的发展速度。
想学习一些人工智能和大数据方面的知识，应该怎么开始学呢？
作为一名IT从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下。首先，在当前的大数据、人工智能时代，学习大数据和人工智能相关的知识还是很有必要的，一方面掌握这些技术能够为自己打开新的发展渠道，另一方面掌握大数据等新技术，也会明显提升自身的职场价值。从技术体系结构来看，对于初学者来说，可以先从大数据技术开始学起，因为大数据的技术体系已经趋于成熟了，有大量的案例可以参考，另外大数据也是人工智能技术的重要基础，掌握了大数据技术也会更容易向人工智能方向发展。
初学者学习大数据技术，可以按照以下三个阶段来制定学习计划：第一：编程语言。编程语言是大数据技术体系的重要基础，不论是学习大数据开发技术还是学习大数据分析技术，都离不开编程语言。当前用于大数据领域的编程语言有很多，比如Java、Python、Scala、R、Go等语言都有较多的应用，其中Python语言除了在大数据领域的应用比较多之外，在人工智能领域也有广泛的应用，所以初学者可以先从Python语言开始学起，未来再学习人工智能技术也会比较容易。
Python语言还是比较简单易学的，一方面Python语言的语法结构比较清晰，另一方面Python语言可以通过不同的“库”，来实现开发边界上的扩展。初学者完全可以通过自学来实现入门，后续可以结合具体的开发任务来深入学习。第二：大数据平台。学习大数据相关技术一定离不开大数据平台，大数据平台不仅是大数据开发的重要基础，大数据分析同样离不开大数据平台的支撑，所以学习大数据平台知识是学习大数据的重要步骤。
对于初学者来说，学习大数据平台可以从Hadoop开始学起，一方面Hadoop是开源平台，另一方面Hadoop平台的生态体系比较健全，很多商用的大数据平台也是基于Hadoop打造的，所以掌握Hadoop平台会有很多应用场景。第三：实践。不论是大数据开发还是大数据分析，实践对于学习大数据都是比较重要的，实践的过程不仅能够积累一定的行业知识，同时也会推动初学者不断深入学习大数据技术。
实际上，在学习大数据技术的过程中，最好能够边用边学。如果未来要想进入人工智能领域发展，在学习大数据的过程中，应该重点关注一下机器学习知识，机器学习也是大数据分析的两种常见方式之一，同时机器学习还是人工智能技术的六大主要研究方向之一。对于很多初学者来说，在学习人工智能技术的初期，都是从机器学习开始学起的，机器学习也可以看出是打开人工智能技术大门的钥匙。
学习机器学习还是具有一定难度的，而且需要初学者具有一定的数学基础和编程基础，但是如果数学基础比较薄弱也并不需要过于担心，在学习的初期并不会遇到特别复杂的数学知识，比较常见的就是线性代数和概率论等基本问题。最后，学习大数据知识和人工智能知识，要有一定的实验场景，通常需要数据中心的支撑，所以要尽量为自己营造一个较好的学习环境，在掌握了基本的大数据知识之后，可以继续通过实习岗位来提升。
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