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零基础学数据分析难吗,大数据学习，对于一个零基础的小白来说难学吗？

技能知识 · Sep 06, 2023

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数据分析好学吗？

你好，数据分析是否好学，这个需要看个人基础和老师教学情况而定。
如果个人数学比较感兴趣或者底子比较好，数据分析还是很好学的。
数据分析在现实生活、工作中的应用还是比较广泛的。
数学的老师如果方法得当或者讲课风趣幽默，也是可以让学生收获很多的。
所以，数据分析是否好学还是需因人而异的。
数据分析入门简单，但是深入学习就没有那么容易了。数据分析并不容易，但是一项技能的学习都是从零开始的，所以首先了解数据分析所需要掌握的知识：
1、数学知识
对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。
2、分析工具
对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一。
3、编程语言
数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。
4、业务理解
对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。
学习大数据可以到CDA认证中心咨询一下，全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。
一项技能的学习都是从零开始，数据分析入门简单，但是深入学习就没有那么容易。建议报个专业且高质量的培训机构，可以省很多时间，少走很多弯路。推荐选择十方融海。十方融海助力用户在数字时代实现兴趣与技能双向提升，进而实现职业自由。数据分析所需要掌握的知识：1、数学知识：对于初级数据分析师来说，需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。2、分析工具：对于分析工具，Python、SQL是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，以及可视化工具Power BI等。3、编程语言：数据分析领域最热门的两大语言是R和Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python适用性强，可以将分析的过程脚本化。想要了解更多关于数据分析的相关信息，推荐选择十方融海。十方融海自主研发的交互式智慧教学系统，拥有独家专利技术，开创了边学边实操的新型教学模式，解决了教学与实操不同频的难题。通过系统，学员无需安装软件，打开浏览器即可进入实操学习。
数据分析不好学。强烈不建议自学数据分析。
如果你有一定的基础,相对来说不会太难,因为有一定基础相对来说理解起来会稍微容易一些,但是如果是零基础的,自学起来也会相对吃力一些,费时费力,还是不太建议自学,可以找一个靠谱的培训班,系统的进行学习。
想学好数据分析不容易的，要掌握统计学，还有SPSS这类的数据分析软件，不过只要你想做这件事，只要努力就可以学会的，建议先从学习数据分析软件开始。
说实话数据分析并不容易，但是一项技能的学习都是从零开始的，所以首先带你了解数据分析所需要掌握的知识：
数学知识
对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。
而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。
分析工具
对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。
编程语言
数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。
当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。
业务理解
对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。
对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。
逻辑思维
对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。
数据可视化
数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。
对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。
协调沟通
数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。
对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。
通过以上介绍，问题答案就显而易见了，数据分析入门简单，但是深入学习就没有那么容易了。

数据分析好学吗？

如果是零基础学习的话肯定是有一定的难度的，建议可以去一家专业的学校学习，老师会根据你的基础给你系统的指导。
当前，国家大数据战略实施已经到了落地的关键时期，大数据技术产业创新发展、大数据与实体经济深度融合、以及大数据安全管理与法律规制等方面都进入了攻坚阶段大数据领域的人才需求主要围绕大数据的产业链展开，涉及到数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用，岗位多集中在大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等几个岗位。当前整个IT行业对于大数据人才的需求量还是比较大的，近几年相关方向研究生的就业情况还是比较不错的，一方面岗位级别比较高，另一方面薪资待遇也比较可观，而且薪资待遇正呈现出逐年上升的发展趋势。
零基础即可学习的哦，
好学，入门相对简单。数据分析不需要很强的理工科背景，反而那些有市场销售、金融、财务或零售业背景的人士，分析思路更加开阔。薪资待遇高。1~2年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪可达到13k左右的水平。岗位的薪酬和经验正相关，越老越值钱。行业适应性强。几乎所有的行业都会应用到数据，不仅在互联IT行业就业。

零基础学大数据难吗

0基础学大数据是有一定难度的。
因为对从业者有较高的思维逻辑思维能力和数学基础。对于一些有一定大数据基础的同学来说，会更容易些。不过关于这个问题不能一概而论，需要根据实际情况进行分析。
另外大数据行业对学历和技术要求比较高，至少需要大专及其以上的学历水平。除此之外还需要符合用人单位的技术要求。不过对于想要转行或学习大数据也不需要太担心，可以通过参加培训班的方式系统学习大数据相关知识体系。
Python是比较容易学习的，也是用时较短的。该语言有丰富的库，被广泛应用，主要用于数据采集、数据分析以及数据可视化等，因此，Python语言对于大数据人员来说很重要。
Linux是目前应田最广泛的服务器操作系统，也是人数据，开发工作人员必备的，基干Unix，开源免费。由干系统的稳定性和安全性，市场占有率很高，成为程序代码运行的最佳系统环境。
大数据就业前景
随着大数据技术的普及和应用，大数据专业的就业岗位也越来越多元化。大数据专业人才可以在各个行业中找到就业机会，如金融、电商、医疗、教育等。同时，大数据专业人才也可以在各种类型的企业中就业，如大型企业、中小型企业、创业公司等。
随着企业对数据分析和挖掘技术的需求增加，大数据专业人才的就业需求也在不断增加。根据国内外招聘网站的数据显示，大数据相关岗位的需求量呈上升趋势。特别是在互联网、金融、电商等行业，对大数据人才的需求尤为旺盛。

数据分析好学吗？

数据并不难学，只要找对了方法。一起来看看数据分析要学些什么：数学知识：对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。分析工具：对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉EXCEL数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 MATLAB）可以视情况而定。编程语言：数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 PYTHON。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。PYTHON 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果想在这一领域有所发展，学习 PYTHON 也是相当有必要的。业务理解：对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。逻辑思维：对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。学习数据分析可以到CDA数据分析认证中心了解一下，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。
没有什么好学和不好学的，关键还是看个人的恒心如何吧。如果你打算学数据分析师，第一步要学习统计概率理论基础，第二步是软件操作结合分析模型进行实际运用，现在常用的软件有EXCEL，SPSS，STATA，R，SAS等，先学会软件怎么操作，再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。所以多花些时间看看书，多在PPV课上学习下，相信你能学会的。

零基础可以培训大数据分析师吗？会不会很难？

第1本《谁说菜鸟不会数据分析入门篇》
很有趣的数据分析书！基本看过就能明白，以小说的形式讲解，很有代入感。包含了数据分析的结构化思维、数据处理技巧、数据展现的技术，很能帮我们提升职场竞争能力。找不到工作的，学好了它，自然没问题。
第2本《拯救你的Excel数据的分析、处理、展示（动画版）》
一本用手机看的Excel操作书，大部分例子都配置了二维码，手机扫扫就能看，基本上可以躺着把书学了。所有数据的分析、处理也都带了职场范例（有会计、HR、销售场景），很贴合实际。拯救我们小白的Excel，职场加薪不是梦想！
第3本《Excel图表之道：如何制作专业有效的商务图表》
职场大牛的书，教我们做图表的，好看到不能再好看。可以设计和制作达到杂志级质量的、专业有效的商务图表。相信平时我们很难做到吧，看了你就知道，也许一切没那么难。
第4本《绝了！Excel可以这样用：数据分析经典案例实战图表书》
挺好的一个系列，都是Excle常用的技巧，适合销售和HR。也是职场故事，很接地气，带视频的，全都是Excel数据分析的常用理念和方法。
第5本《深入浅出数据分析》
深入浅出系列是对新手非常友好的丛书，用生动但啰嗦的语言讲解案例。厚厚的一本书翻起来很快。本书涉及的基础概念比较广，包含一点统计学知识，学下来对数据分析思维会有一个大概了解。
第6本《MySQL必知必会》
如果真想买书看，可以看这本，适合新手向的学习，看基础概念和查询相关的章节即可。网络上大部分MySQL都是偏DBA的。
第7本《深入浅出统计学》
大概是最啰嗦的深入浅出系列，从卖橡皮鸭到赌博机的案例，囊括了常用的统计分析如假设检验、概率分布、描述统计、贝叶斯等。
第8本《网站分析实战》
互联网不再是网站的天下，但是移动端依旧有Web，我们在朋友圈看到的所有H5活动、第三方内容等，都是依托网页实现。网站的数据分析依旧有存在空间，网站的数据指标还是能够指导我们运营！
第9本《深入浅出Python》
还是深入浅出系列，完全适合零基础的新人。需要注意的是，编程学习不同于其他知识，如果计算机基础不稳固，在使用中会遇到各类问题。知其然不知其所以然！
第10本《Python学习手册》
对于拥有编程基础的人，这本书系无巨细的有些啰嗦，不过对新人，可以避免不必要的坑。把它当作一本工具文档吧，当遇到不理解的内容随时翻阅。
第11本《利用Python进行数据分析》
这本书是你学习python不二之选，对着书，着重学习numpy，pandas两个包！每段代码都敲打一遍，千万行的数据清洗基本不会有大问题了。
第12本《R语言实战》
R语言的入门书籍，从数据读取到各类统计函数的使用。虽然没有涉及机器学习，依靠这本书入门R是绰绰有余了。
第13本《统计学：从数据到结论》
这本书是将R语言和统计学结合的教材，可以利用这本书再复习一遍统计知识。
第14本《深入浅出SQL》
带你进入SQL语言的心脏地带，从使用INSERT和SELECT这些基本的查询语法到使用子查询（subquery）、连接（join）和事务（transaction）这样的核心技术来操作数据库。到读完《深入浅出SQL》之时，你将不仅能够理解高效数据库设计和创建，还能像一个专家那样查询、归一（normalizing）和联接数据。你将成为数据的真正主人。
第15本《数据挖掘导论》
这本书绝对是一本良心教材，拿到手从第一章开始阅读，能看多少就看多少。但是要尽量多看点，因为此书你可能要看一辈子的～～
第16本《算法导论中文版》
本书将严谨性和全面性融为一体，深入讨论各类算法，并着力使这些算法的设计和分析能为各个层次的读者接受。算法以英语和伪代码的形式描述，具备初步程序设计经验的人就能看懂；说明和解释力求浅显易懂，不失深度和数学严谨性。
上面的书籍都是PDF版
视频教材的有：
Python入门教程完整版（懂中文就能学会）资料
Python入门教程完整版（懂中文就能学会）视频
Mysql从入门到精通全套视频教程
8天深入理解python教程
大数据Hadoop视频教程，从入门到精通
Python就业班
Python标准库（中文版）
数学建模0基础从入门到精通，全套资源
0基础Python实战-四周实现爬虫系统
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这要看你的心态了。数据分析学习肯定有一定难度的，如果你真的想学好，就去了解课程，要学习的内容，要掌握的技术，找一个好老师带你。但如果你只是一时兴起，那就想想清楚。我也是0基础，还是个文科生，也打算学习加米谷教育的九月的数据分析与挖掘，现在还在实地考察中，准备去试听，你可以找个伙伴一起吧，这样大家一起学习更容易坚持一些。
你好，是可以的，现近代互联网上的数据每年增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。据IDC预测，到2020年全球将总共拥有35ZB的数据量。互联网是大数据发展的前哨阵地，随着WEB2.0时代的发展，人们似乎都习惯了将自己的生活通过网络进行数据化，方便分享以及记录并回忆，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值，现在零基础学习的话知道魔据有12年教学经验和资源库,相信只要努力学习没有难不难的问题。
零基础学习大数据是挺困难的，因为大数据培训涉及数学、统计学和计算机编程方面的知识 ，如果没有理工科背景，纯文科毕业的话，那学得会非常吃力，毕竟现在竞争这么强，好多想转行的理工科背景的人都很拼命，那没有基础的人就得更拼命了。
0基础是可以培训大数据分析师的。现在学习一种知识一门技能其实主要看自己，只要你想去学习，你就可以学会。当然，不得不说大数据分析是需要一些专业技能的不如说会JAVA会Python，0基础学习会有些难，建议可以看一些专门针对0基础的数据分析课程。
零基础是可以培训大数据分析师的，不过要学习相应的知识才可以。
数据分析师属于互联网行业，所以先要学习一些相关的代码。想做数据分析师，代码只是第一步，只有熟练掌握代码，才能在工作中更加高效，为日后的发展空间提供一份保障。推荐学习掌握的代码有SQL、MySQL数据库、Python基础和Python数据分析，这些都是数据分析师所需要的必备技能。
对于零基础的人来说，看书和做笔记可以对数据分析方面的内容了解的更加透彻明白。推荐学习数据分析所需要的书籍有：Python核心编程，掌握编程最基本的技能；MySQL必知必会，学会SQL语句；利用Python进行数据分析，掌握使用Python来做数据分析；通过Python数据分析与挖掘实战，可以学习如何将商业问题转化为数学问题。
最后要学习和掌握的就是Excel的基本操作，包括增删改排筛、各类常用函数的使用、各类基础图表的制作以及数据透视表等，因为做数据分析师需要经常和数据打交道，需要将数据做成更直观更易观察表达的图表，因此，Excel的基本操作必不可少。
想要了解更多关于大数据分析师的问题可以咨询一下CDA认证机构，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。全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。

零基础能学大数据吗？大数据分析好不好学？

大数据专业相对来说还是有一定难度的，毕竟大数据开发技术所包含的编程技术知识是比较杂且多的如果是计算机专业的学生或者自身有一定大数据开发基础的人学大数据相对来说还会比较容易，会比非计算机专业的人士好很多，但对于零基础小伙伴学习来说想要学习大数据，难度还是很高的。应该根据自身的知识基础、能力特点和兴趣爱好来选择学习方向。自己要制定一个学习路线，看看学习曲线是否陡峭，如果陡峭话，建议再好好斟酌一下，因为生活中有太多人都是半路放弃，期间消耗了大量的时间、金钱成本。大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V，数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）、真实性（Veracity）。大数据分析学习是不简单，但也不是不可捉摸的，经过尽力，0基础的同学也是完全可以把握大数据分析技能的。千锋教育截止目前已在北京、深圳、上海、广州、郑州、成都、大连等20余个核心城市建立直营校区，服务近20万学员、近千所高校和数万家企业。
零基础可以学习大数据啊，至于好不好学肯定是看个人情况，每个人的学习能力理解能力，如果学习能力强的人学习应该就是觉得不难学，不管学习什么其实都差不多，都是要付出努力才会得到收获的，我家孩子就没有基础去的光环大数据，也从零开始学习，逐渐掌握，现在工作也很顺利，学的都能用得上~
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，分两类：
一种偏向产品和运营，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。
当前，国家大数据战略实施已经到了落地的关键时期，大数据技术产业创新发展、大数据与实体经济深度融合、以及大数据安全管理与法律规制等方面都进入了攻坚阶段大数据领域的人才需求主要围绕大数据的产业链展开，涉及到数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用，岗位多集中在大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等几个岗位。当前整个IT行业对于大数据人才的需求量还是比较大的，近几年相关方向研究生的就业情况还是比较不错的，一方面岗位级别比较高，另一方面薪资待遇也比较可观，而且薪资待遇正呈现出逐年上升的发展趋势。
零基础即可学习的哦，
因人而异吧，大数据对于零基础的小白还是有点难度的
大数据入门不像学一门编程语言，自学一段时间就OK了。大数据是需要站在编程的基础上学习的，所以零基础的同学建议不要轻易入坑，但如果你已被大数据的就业前景和薪资迷得鬼迷心窍，又或者真的喜欢这行到骨子里，倒是可以尝试一下。因为没有什么比欲望更有动力。
零基础学习大数据需要从以下几个方面入手：
首先，大数据学习路线要明确，第一步：要进行大数据开发语言及其他基础的学习。第二步：学习理论及核心技术。第三步：真实项目案例实战。
1、计算机编程语言的学习。
对于零基础的朋友，一开始入门可能不会太简单。因为需要掌握一门计算机的编程语言，大家都知道计算机编程语言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。建议从java入手，容易学而且很好用，Java只需理解一些基本的概念，就可以用它编写出适合于各种情况的应用程序
那在学习Java的时候，我们一般需要学习这些： HTML&CSS&JS，java的基础，JDBC与数据库，JSP java web技术， jQuery与AJAX技术，SpringMVC、Mybatis、Hibernate等等。这些都能帮助我们更好了解Java，学会运用Java。
2、大数据相关的学习。
学完了编程语言之后，一般就可以进行大数据部分的学习了。一般来说，学习大数据部分的时间比学习Java的时间要更长。大数据部分，包括hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统等知识，分布式存储、分布式计算框架等技术，还要熟悉大数据处理和分析技术。如果要完整的学习大数据的话，这些都是必不可少的。
3、实战阶段。
不用多说，学习完任何一门技术，实战训练是很重要的，进行一些实际项目的操作练手，可以帮助我们更好的理解所学的内容，同时对于相关知识也能加强记忆，在今后的运用中，也可以更快的上手，对于相关知识该怎么用也有了经验。
一般来说，零基础学习大数据大概就是分为这3个阶段，学习大数据不是件容易的事，但是只要你能多努力，积极地解决自己的疑惑，多练手，相信你一定可以掌握这门技术。

一个小白学习学习数据分析师有多难

首先我们要了解下大数据分析和传统的数据分析在概念上的区别，大数据分析相较于传统的数据分析，需要掌握更多的技能，对于从业者能力要求提高了。但是大数据分析的学习门槛并没有太高，学习难度适中，很多人都能够学会大数据分析。
总体来说，先学基础，再学理论，最后是工具
1、学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计
2、你的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。
3、学习数据分析工具，如sas、spss，甚至excel也可以（数据分析模块的功能很强大）
切记，第一步是必不可少的，是数据分析的基础。
以下是一个文科生小白转行数据分析的人生历程，分享给你，相信可以帮助正处人生十字路口的朋友或正处于迷茫摇摆时期的人们一些启发或借鉴。
1、在选择数据分析师这条路之前，一定要思考再三，虽然这条路看着光鲜靓丽（至少职业的薪酬收入类比其他行业不会好不少），但也是一条艰难前行之路，充满着未知、荆棘和困惑，尤其是对于文科出身的我，付出的努力更是一般理工男的好几倍吧应该……
2、虽然数据分析这个行业有着天然的专业鄙视链（文理科的逻辑思维功底、编程语言接受程度上以及数理统计基础实实在在的存在差别，这也是甲方更信赖理工科出身的重要原因，因为社科或文艺类专业，很少有学校会严格地按照数理逻辑去制定学生的课程培养计划），但是并不代表文科生没有任何机会，因为大学以前，其实我们都没正式接触过编程或统计学，大学本科更多的是提升一个人的思维、而不是过硬的专研能力。所以文科专业的朋友，兴趣和决定也是重要因素，不能单单凭借客观的专业背景就否定自己。
3、如果你要坚定的选择这条路，就必须克服各种依赖症，比如安装一个R语言或Python软件，从庞大的数据中得出客观的结论过程，用学到的知识去分析数据的价值等等，一定要动手动脑去实战，不要单凭以前的文科思维（更注重思维的创造和个性的发扬），理性思维和客观科学更重要。因为这种学习习惯决定着你必然会被同行的有心者远远地摔在后面，百度、谷歌、Stack Overflow永远向你免费敞开大门；
4、动手实践和实习参与项目是很好的数据科学或者数据分析的开端，只学不练假把式，只有直接用于实战，才能看出来你学的东西到底有多少能够落地，能够用于提升业务的价值；
5、在求职以前，倘若时间允许，把R语言、Python（数据科学相关模块）、SQL（可以选择一个平台，比如MySQL）这三大关卡早点过了。（如果你不想再天天加班补的话）；
6、如果你还是在校学生，学会分清各种事情的轻重缓急，比如各种无聊拉人凑场子讲座、听课发礼品的营销洗脑课，各种……的无效应酬社交，如果全部都用在数据分析的学习上，你会发现你的时间多了很多，自然你也可以更早地追上同行的脚步；
7、脚踏实地的去走自己的路，不会的多写、多看、多问（问真正有价值的问题）、多总结、多交流，给自己足够的转行周期（如果你是科班出身的【统计、数学、计算机】，也许会走的顺风顺水，但也不可以掉以轻心，倘若不是，请一定要慎重选择，起码要给自己一到两年的转行缓冲期【具体视自己的专业背景和技术实力而定】，什么7天精通机器学习、三个月精通人工智能，你自己敢信嘛？）
8、学会融会贯通不同领域的知识，触类旁通、横向迁移，这样学起来才有越学越有通透的感觉，否则你只能增加笔记本的厚度，徒增烦恼罢了。
其实文科生学习数据分析或零基础转行的痛快和纠结大家都有，但任何的时间节点上，倘若一直停滞不前、犹豫不决，那么所有可以有或可能有的机会都会错失。庆幸我虽然浑浑噩噩，一路上也是披荆斩棘，但时光不负我，付出终究收获成果！愿所有文科生想进入数据分析行业或转行的小伙伴一切都顺利。

大数据学习，对于一个零基础的小白来说难学吗？

有一定的难度，大数据相对来说更适合有基础的人学习，学大数据一定要有方向，可以按照大数据路线图的顺序学习，选择大数据培训机构的时候一定要深度了解机构的口碑情况，除了口碑还要了解一下机构的课程体系、就业情况、师资力量、费用花销等等方面，多对比几家机构，希望你早日学有所成。
零基础会比较吃力哦
大数据主要学习三个平台Hadoop、Spark、Storm。不过因为大数据技术体系庞大复杂，不同的就业方向使用的技术差异也比较大，加之作为比较新的技术网上的学习资源很少，自学难度大，零基础建议报班培训学习。
虽然现在大数据人工智能发展的很好，但是自学的话还是很难达到公司要求的，当初我自学了一年的大数据，天天在网上找一些免费的资料和视频看，但是遇到问题了也没人能帮我解决的，所以学的很吃力也很慢，后来勉强懂一些后台、hadoop方面的知识，但是只能说是皮毛，只是了解一些简单的知识，公司照样不要，后来报了个班集训了半年，面了2家就找到工作了，当初涉世不深给7千就干了，后来待没多久就跳槽了，几乎工资翻了一倍。所以说啊，自己自学比较浪费时间还学不好，本人的前车之鉴，希望能帮到你
有点难
学费不到两万吧，不推荐培训，大数据前景可能还好点，但是java不一样，培训很水，对于java而言竞争越来越激烈，不管科班应届生还是转行培训的，没两三年经验包装都不好入职了现在，学历也是一关，也比较水，技术不强的也很多，培训机构意味着时间和金钱的大量成本，斟酌下吧
大数据的基础是Java，如果你有基础的话学起来肯定轻松，但是0基础的小白来说还是有点吃力的。
大数据学习对于一个零基础的小白来说如果自学有一定的难度，建议找个专业的培训机构进行学习，推荐选择【达内教育】。大数据需要学习的内容如下：1、Java编程技术：Java编程技术是大数据学习的基础，想学好大数据，掌握【Java基础】必不可少。2、Linux命令：大数据开发通常是在Linux环境下进行。想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令。3.Hadoop：Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算。4.Hive：Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。感兴趣的话点击此处，免费学习一下想了解更多有关大数据的相关信息，推荐咨询【达内教育】。达内与阿里、Adobe、红帽、ORACLE、微软、美国计算机行业协会（CompTIA）、百度等国际知名厂商建立了项目合作关系。共同制定行业培训标准，为达内学员提供高端技术、所学课程受国际厂商认可，让达内学员更具国际化就业竞争力。达内IT培训机构,试听名额限时抢购。

数据分析学起来难不难，有没有学过的

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