5个回答
2018-06-28 · 做真实的自己 用良心做教育
千锋教育
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课程是面向零基础大学生的,大数据开发前期要学JAVA,Html、 JS库等内容,建议去学之前先看看视频,自学试试。
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一般来说大数据的学习基础是java也就是说如果你有java的基础,学习起来就会很轻松。不过现在有很多的培训机构都说是可以0基础学习大数据,个人觉得还是有基础比较好。
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做下测试有一定的逻辑思维,可以零基础从最基础的Java语言编程开始学习,java入门,linux入门,mysql等课程的大数据入门到精通的学习,然后下一步在开始大数据的学习hadoop,spark等。
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无论什么专业都是从0开始的,大数据学习也是一样,也是可以从零开始,前提是要选一家比较靠谱的大数据培训,看讲师授课是否是以实战模式来授课?考察学校的课程体系如何,是否是按照企业目前在用的前沿技术研发的?多长时间更新?有没有项目实战?我们当时在光环大数据接触到了很多一线互联网企业真实大数据项目,要知道项目实战是选择大数据培训班的核心问题,相关的项目经验非常有助于你将来的就业,甚至直接影响你的薪资水平。
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学科知识:数据分析所涉及的专业知识
统计学:参数检验、非参检验、回归分析、抽样技术、多元统计分析法、时间序列、随机过程等
计算机:数电模电、操作系统、组成原理、微机原理、汇编、编译原理、图形学、数据库、软件工程等,必须了解数据库的结构和基本原理,知道所使用的数据怎么处理出来的,同时还需要有从数据库提取所需数据的能力(比如使用SQL进行查询);
金融学:如果你从事这个行业的数据分析,相关专业知识是必须的,如:宏观微观、投资学、货币金融、金融市场和金融机构等;
数学:微积分、线性代数等;
社会学:社会学量化统计,如问卷调查与统计分析;大数据只是资料的整合和相关性分析,不做任何推论,可能产生偏差,但是社会学可以在数据分析基础上进行理论诠释并验证理论模型;因此,社会学的学习,对从事营销类数据分析人员有帮助。
从基础学起,遇到不懂的问题翻书本,杜绝手高眼低,坚持,坚持,再坚持。
相关软件:从事数据分析方面工作必备工具
数据分析报告类:Microsoft Office软件等,如果现在你不会excel表格基本处理,不会做ppt报告,那只能说你离大数据相关岗位还差很远;现在数据呈现不单单是表格形式,更多的需要可视化图表,所以掌握可视化软件很重要,BDP、ECharts、iCharts 、FusionCharts XT、Pizza Pie Charts等,根据个人喜好选择咯;
专业数据分析软件:你必须会用一些常用的专业数据分析工具,比如SPSS、SAS、Matlab等,这些工具可以帮助我们完成专业性的算法或模型分析,还要学习python、R等;
数据库:hive、hadoop、impala等数据库相关知识;
辅助工具:思维导图工具(MindManager),可以帮助我们整理思路。
数据分析基础=理论+工具+思维,只有理论没有实际运用是纸上谈兵,只想着去用没有理论支撑也是瞎忙活,相辅相成,缺一不可;要把这些数据分析基础运用到实际业务中,琢磨其中的逻辑思维,真正发挥数据的价值。
说一千道一万,不如找准方向,即可行动。
统计学:参数检验、非参检验、回归分析、抽样技术、多元统计分析法、时间序列、随机过程等
计算机:数电模电、操作系统、组成原理、微机原理、汇编、编译原理、图形学、数据库、软件工程等,必须了解数据库的结构和基本原理,知道所使用的数据怎么处理出来的,同时还需要有从数据库提取所需数据的能力(比如使用SQL进行查询);
金融学:如果你从事这个行业的数据分析,相关专业知识是必须的,如:宏观微观、投资学、货币金融、金融市场和金融机构等;
数学:微积分、线性代数等;
社会学:社会学量化统计,如问卷调查与统计分析;大数据只是资料的整合和相关性分析,不做任何推论,可能产生偏差,但是社会学可以在数据分析基础上进行理论诠释并验证理论模型;因此,社会学的学习,对从事营销类数据分析人员有帮助。
从基础学起,遇到不懂的问题翻书本,杜绝手高眼低,坚持,坚持,再坚持。
相关软件:从事数据分析方面工作必备工具
数据分析报告类:Microsoft Office软件等,如果现在你不会excel表格基本处理,不会做ppt报告,那只能说你离大数据相关岗位还差很远;现在数据呈现不单单是表格形式,更多的需要可视化图表,所以掌握可视化软件很重要,BDP、ECharts、iCharts 、FusionCharts XT、Pizza Pie Charts等,根据个人喜好选择咯;
专业数据分析软件:你必须会用一些常用的专业数据分析工具,比如SPSS、SAS、Matlab等,这些工具可以帮助我们完成专业性的算法或模型分析,还要学习python、R等;
数据库:hive、hadoop、impala等数据库相关知识;
辅助工具:思维导图工具(MindManager),可以帮助我们整理思路。
数据分析基础=理论+工具+思维,只有理论没有实际运用是纸上谈兵,只想着去用没有理论支撑也是瞎忙活,相辅相成,缺一不可;要把这些数据分析基础运用到实际业务中,琢磨其中的逻辑思维,真正发挥数据的价值。
说一千道一万,不如找准方向,即可行动。
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