問答專欄Q & A COLUMN
大數據分析是大數據技術的重要環節，也是目前數據價值化的重要實現方式之一，所以學習大數據技術的一個重點就在于數據分析。
數據分析的方式通常有兩種，一種是統計分析，另一種是機器學習。統計分析主要是運用數學的手法，通過已有的大量數據來反應事務的聯系性。要想熟練運用統計分析方式，需要具備扎實的數學基礎。當然，隨著目前統計工具的普及化，一些統計工具會極大的簡化統計分析的過程和難度，對于數學基礎比較薄弱的人來說，只要經過一個系統的學習過程，往往也能夠熟練地進行統計分析。
機器學習是另一種比較常見的數據分析方式，機器學習的目的就是從一堆雜亂無章的數據中找到其背后的規律。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。從這個角度來看，機器學習也需要具備扎實的數學基礎。通常來說，機器學習分為兩個階段，分別是學習階段和識別階段，學習階段需要掌握數據之間的聯系，而識別階段則是對未知數據的鑒別（分類等）。
隨著大數據的落地應用，在大數據領域進行數據分析的難度也在逐漸下降，比如BI工具就能夠明顯降低數據分析的門檻。BI工具通常需要學習一些數據庫方面的知識，而數據庫知識的難度相對來說并不大，這在一定程度上促進了BI工具的使用。
目前，場景數據分析是一個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，場景數據分析對于行業知識有一定的要求。
我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續在頭條寫一些關于互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。
如果有互聯網方面的問題，也可以咨詢我，謝謝！
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大數據是一個很泛的感念，從職責分數據產品設計，數據運營，大數據技術.....都數據大數據領域。從模塊分數據處理，文本分析，實時分析...都是大數據領域。
無論是否零基礎，先選定一個方向，有淺入深，逐步了解。報培訓班，只是讓你有個大概了解，如果真的想入行，直接進入企業，以項目實踐，邊做邊學，跟著前輩走是最快的。
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零基礎學習大數據會有難度，但還是可以學會的。
我目前在某985讀計算機專業研究生，就是做大數據與人工智能方向的相關學習研究。
大數據有幾個就業方向：
數據分析師
大數據（開發）工程師
數據挖掘（算法）工程師
學習大數據，就要先搞懂你未來要從事那個方向。
數據分析，需要統計學相關知識，對已有大數據進行清洗、過濾、篩選后，結合相關統計模型，匯總、理解和消化，計算出各種指標，以此發揮數據的價值，引導產品定位和營銷決策，對用戶的購買力和喜好進行分析，可以得知用戶的購物偏好，以此來進行更加精準的產品推薦和廣告推廣。數據分析主要依托于Python、R語言、Java、Hive、SQL等，進行分析，同時還需要數理統計、機器學習等相關知識。數據分析主要還是偏向于業務的。主要就是運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的價值，考驗的是業務理解和工具的使用能力。所以門檻相對較低一些。
大數據開發，主要是做大數據平臺系統的開發，需要熟練掌握Hadoop的相關框架，掌握Hadoop相關的算法，熟悉MapReduce、Yarn、Pig、ZooKeeper、Spark、Hbase等諸多框架，還要熟悉Storm、Flink等實時計算框架，同時還需要兼顧平臺監控、運行維護相關的工作。這方便Java必須要熟練掌握，熟練使用Linux是必須的，多線程、并行化等知識必須要懂。
數據挖掘，需要較強的算法能力和編程能力，你需要具備將模型算法轉化為代碼邏輯，看數據建模，機器學習，同時兼顧業務能力、算法能力和編程能力。
零基礎，可以說還是比較吃努力的，畢竟大數據的崗位還是挺注重能力水平的，你需要學很多的東西，我不知道你是什么專業的，你說的零基礎是指什么基礎，如果你是數學相關專業的，去做數據分析簡直不要太簡單，如果你既不是數學專業也不是計算機、軟件專業的，那大數據開發和數據挖掘并不適合你，這兩項非常吃老本，也就是你的知識沉淀，需要很多專業知識系統性的學習。
希望對你能有所幫助，我不太了解你具體的情況，如果你感興趣的話，可以把你的個人情況描述詳細些，我再給你做些分析，也可以關注我，和我私信聊一聊。
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感謝邀請回答。我回答這個問題比較恰當。我就是做大數據的。旁邊也有同事，也是從培訓班轉過來做大數據的。由于不知道你的具體情況，現在先根據你的簡單
介紹分析一下。
首先介紹下大數據的崗位吧。首先大數據運維，就是負責對大數據的底層進行維護的，要求的技能有系統運維以及大數據架構編程技能。
其次是大數據開發。就利用大數據平臺做工程開發，要求的技能是編程技能以及大數據平臺技能。
還有就是數據分析就利用大數據平臺做數據分析。要求的技能是數據分析技能，以及少部分大數據平臺技能。
分析可知，數據分析可能是到大數據最快的一個職能崗位。
零基礎做大數據分析有兩個階段，第1個階段是學習數據分析，可以先從Excel上手，在Excel上進行小數據分析。第2個階段是對大數據平臺本身的了解。這個可以先自己看看相關的學習資料，最好能再找一家大數據公司或報一個簡單的大數據培訓就可以了。然后參加一些網上的大數據方面的數據競賽。從中學到一些實踐技能，然后去應聘應該就不錯了。
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近年來，隨著各大公司對于數據的重視程度不斷增加，以及人工智能等方向逐漸火熱，大數據大的發展越來越好，應用也越來越廣泛，招聘薪資也與日俱增提高。隨之而來的就是很多人想要投身這個行業，轉行去做大數據，在筆者看來，轉行學大數據，或者零基礎學大數據，也是要有一些前提的。
在學習大數據前，先得知道什么是大數據。
2012年時，互聯網絡數據中心(IDC)報道：2011年全球數據總量已達到1.87ZB(1ZB=十萬億億字節)，并且以每兩年翻一番的速度飛快增長。預計到2020年，全球數據總量將達到35-40ZB，10年間將增長20倍以上。大數據，它將改變人類的生活以及理解世界的方式。
有些人認為，數據就是類似財務電子表格，客戶信息，產品目錄這種，或者日常行走的步數，逛淘寶的痕跡，瀏覽網頁的痕跡這種。這些都算數據，但不是大數據。
“大量化(Volume)、多樣化(Variety)、快速化(Velocity)、價值密度（Value）”，這些是“大數據”的顯著特征。換句話說，只有具備這些特點的數據，才是大數據！
1. 編程基礎
Java、Python、Scala......根據自己學習的方向至少選擇一門進行系統的學習，僅僅入門是不夠的。
Java，通常在需要高性能的數據處理部分時會采用Java開發；Python主要應用在數據分析、數據挖掘和算法實現上；Scala，構建在Java基礎之上，是Spark的實現語言......
2. 數學
大數據應用的核心之一，就是通過算法對數據進行分析整理，因此需要一定的數學基礎，建議學習線性代數、概率論、微積分以及離散數學等。但是也有一些崗位對數學基礎的要求相對較低，比如大數據開發崗等，工作主要在后端，數學要求稍微低點。
3. 學歷
盡管一直有人說，工作之后學歷沒那么重要，工作能力才是最重要的。話雖如此，但你還是需要一塊敲門磚，幫你通過企業的招聘門檻。在招聘大數據開發人員，最低學歷要求一般是統招大專（個別小眾企業有可能會放寬要求）以上，好的企業要求就更高了。因此，較為靠譜的培訓機構，在招生時也會有一些學歷要求：大專及以上學歷。
4. 持之以恒的決心
老生常談的答案，但是真的有用。
計算機本身學習要求就很高，大數據作為其中的硬核知識，系統龐大，要求學習的知識浩如煙海；崗位細分也很多，不同的崗位往往需要不同的知識，因此，需要適當結合自己的興趣，確定一個學習方向，潛下心、埋下頭，好好學習，持之以恒，堅持學下去。
無論是零基礎，還是有基礎，只要你有這樣的想法，先去做比什么都重要，先從簡單開始學起，踏踏實實，總會看到希望的。
猶豫就會敗北！加油！
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學習大數據，首先要搞清楚大數據產業鏈的情況，
接下來要明確大數據技術棧也就是相關技術體系，
最后定下學習目標和應用方向，是面對什么行業的數據，是關注存儲還是機器學習，數據規模是什么量級，數據類型是什么？
每個方向所用技術有較大差異，需要找準學習的興趣點和切入點。
大數據學習不能像炒菜一樣，等到把所有材料準備好了才下鍋（因為這個領域技術體系龐雜應用目標廣泛，就算學個十年二十年也難以掌握其大部分核心理論技術），
而是結合自己的興趣或工作需求，找一個點猛扎進去，掌握這個點的相關技術，深入理解其分析的流程、應用和評價等環節，搞透徹一個點之后，再以點帶面，舉一反三，逐步覆蓋大數據各個領域，從而構建完整的知識結構和技術能力體系，這才是大數據學習的最佳路徑。
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隨著大數據開發逐漸發展成熟，相應的大數據開發崗位逐漸增多，況且現在部分大學已經設立大數據專業，這一領域越來越得到企業的重視，正是因為如此，越來越多的小伙伴選擇學習大數據開發技術，那零基礎能不能學習大數據開發呢？
答案是肯定的，在眾多學習大數據開發小伙伴當中，絕大多數都是零基礎的，但是零基礎小伙伴要了解大數據是一個復雜性且綜合性比較高的編程語言，因此，學習大數據是需要一定的思維邏輯能力的，對于零基礎小伙伴來講，參加大數據培訓是學習大數據開發技術不錯的選擇。
對于零基礎小伙伴學習大數據開發來說還是有一定的難度的，因為小伙伴沒有什么編程基礎，很難接受大數據開發技術知識，所以，小伙伴在學習大數據開發技術之前，大數據培訓機構會將不同編程基礎的小伙伴分配到不同的班級，讓零基礎小伙伴學習java、Python等編程基礎。
想要學好大數據開發技術知識，除了選擇一家靠譜的大數據培訓機構之外，還需要自己不斷探索適合自己的學習方法。
1.基礎知識積累的重要性。大數據開發技術具有較高的復雜性和綜合性，因此，小伙伴在學習大數據開發技術過程中，要重視基礎知識的積累。
2.要注重項目實戰案例練習。在學習過程中，小伙伴不要只注重基礎知識的積累，還需要加強項目實戰練習，在練習項目實戰過程中，通過綜合性的練習，可以讓小伙伴在練習過程中查缺補漏，讓小伙伴對大數據開發技術知識理解的更深刻。
3.多交流，培養自身編程思維的重要性。小伙伴在大數據培訓班學習相關大數據開發技術知識的過程中，要不斷的交流，和別人交換技術意見，學習了解別人好的編程思路，慢慢培養自身編程思維。
最后，零基礎是可以學習大數據開發技術的，只不過是相比較有編程基礎的小伙伴來說，接受能力會稍弱一點，只要小伙伴找到適合自己的學習方法，才能夠在學習中事半功倍。尚硅谷大數據培訓班是以理論實踐相結合的教學方式，傳授大數據開發技術知識和經驗，讓小伙伴在學習大數據開發技術知識的同時，積累更多的實戰經驗，培訓班還有更多的大數據視頻供小伙伴下載學習！
http://www.atguigu.com/bigdata_video.shtml
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0基礎就需要掌握基本的基礎。
大數據所需的基礎如下:
1.基本的JAVASE基礎，學習最多需要一個月。
2.linux系統操作基礎，花兩天掌握一些基本命令即可。
3.Mysql數據庫基礎，花個十來天學習sql語法。
當然我知道的培訓班一般會贈送這些基礎課，
掌握后就可以開始大數據技術體系的學習了，但是最好是提前先明確大數據的應用場景。大數據并不那么難，比專門做Java開發來說相對更簡單，目前也是人才缺口很大，薪資很高。
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你好，作為一名IT行業從業者我來說說我的看法。
現在大數據和人工智能很火，很多人都想學習大數據和人工智能。那0基礎可不可以學習大數據呢？答案是可以的。
看一下大數據需要掌握那些知識點。
1，java基礎知識，java是學習大數據的最重要的編程語言，大數據生態組件大部分是由java開發的。學習java不需要很高的學歷，只需要你掌握一定數學和英語知識。當然數學和英語知識也只是需要比較基礎的一些，完全可以進行學習
2，linux知識，linux知識是學習大數據的基礎，這方面的知識對從業者還是比較友好的，你主要需要掌握linux系統的基礎使用，對其底層原理要求其實并不高，我們只是在linux系統來搭建我們的大數據集群。
3，大數據生態框架，主要就是Hadoop的知識，我們也叫做hadoop集群。在你掌握了java基礎和linux知識后學習hadoop就相對來說比較容易了，大部分組件的使用也是java來進行編寫的。只不過需要了解大數據分布式處理和分布式計算的原理。
綜上來看的話，0基礎學習大數據是可以的。但有一定難度，一定要持續學習，才能有所收獲。
我是@IT人渝村阿澤 專注分享IT知識，求職。
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