大資料分析的話還是有些難度的,畢竟從零開始,什麼都需要培養,你之前接觸的也不是這個行業,突然進入這個行業會有點不習慣,不過學什麼東西都有一個時間,只要有毅力,堅持下去,不用很久就可以學會,接著在工作中,去實戰演練.

建議,如果題主想要學習的話,還是要系統的學習,這樣才能事半功倍嘛!可以到網上找找影片,設計一套符合自己的學習方法,與學習框架.

資料分析師的要求

1、理論知識要寬泛，涉及數學、市場和技術。要求及對資料敏感，包括統計知識、市場研究、模型原理等。

2、常規分析工具的使用，包括資料庫、資料探勘、統計分析工具，常用辦公軟體（Excel、PPT、思維導圖）等等。

3、有一定的業務理解能力，能理解業務背後的商業邏輯。因為只有理解了商業問題，才能轉換成資料分析的問題，從而滿足部門的要求。

4、資料報告和資料視覺化的能力。資料分析得再好，如果不能以漂亮的方式“表達”，成效也會大打折扣。

附贈一張學習路線圖

總之,題主如果是心血來潮想要學習呢,就網上看看影片,如果想認真的學習,還是找一套系統的培訓影片,自己看影片做筆記,實戰操作.

大資料分析是大資料技術的重要環節，也是目前資料價值化的重要實現方式之一，所以學習大資料技術的一個重點就在於資料分析。

資料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，透過已有的大量資料來反應事務的聯絡性。要想熟練運用統計分析方式，需要具備紮實的數學基礎。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，對於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資料分析方式，機器學習的目的就是從一堆雜亂無章的資料中找到其背後的規律。機器學習的步驟分為資料採集、資料整理、演算法設計、演算法訓練、演算法驗證和演算法應用，可以說機器學習的重點在演算法設計上。從這個角度來看，機器學習也需要具備紮實的數學基礎。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，學習階段需要掌握資料之間的聯絡，而識別階段則是對未知資料的鑑別（分類等）。

隨著大資料的落地應用，在大資料領域進行資料分析的難度也在逐漸下降，比如BI工具就能夠明顯降低資料分析的門檻。BI工具通常需要學習一些資料庫方面的知識，而資料庫知識的難度相對來說並不大，這在一定程度上促進了BI工具的使用。

目前，場景資料分析是一個數據分析的重點和熱點，場景資料分析的商業應用價值還是比較高的。另外，場景資料分析對於行業知識有一定的要求。

往資料發展的基本學習課程路徑可以概括為以下內容：

1. EXCEL、PPT

資料工作者需要和業務部門交流需求，展示分析結果

2. 資料庫

推薦學MySQL

3. 統計學

4、程式語言

Python/R，選一門，Python入門比較簡單

5、資料分析工具學習

入門EXCEL，書籍《誰說菜鳥不會資料分析》。重點要學習的是EXCEL中級功能使用

相關：

入門學習資料分析可以看哪些書？

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隨著大資料行業的快速發展，也隨之出現了一些問題，比如大資料人才的缺失就是目前急需解決的一個問題，那麼很多學大資料的人又出現了一些問題，就是大家普遍擔心的就是零基礎能不能學習大資料，會不會不好學？千鋒教育為你解答。

面對這麼一個熱門的行業不少人對大資料產生了濃厚的興趣，其中不少人是之前並沒有接觸過計算機技術，對程式語言也不是很瞭解，可以說是0基礎的那種，他們想去自學又覺得太難沒有信心學好。想去培訓機構找專業老師學習的話，怕自己沒有基礎培訓機構不收。

零基礎的人可以去大數培訓機構學習大資料開發嗎？答案是可以的。大資料學習並不是高深莫測的，雖然對於零基礎學員來說不是那麼簡單，但是隻要你認真學習，加上有專業老師的指導和針對性的訓練，相信你也是可以完全掌握大資料的。

零基礎的同學學習大資料開發不能急於求成，要分階段分步驟來一步步完成，大概可以分為四步：

學習大資料開發的第一個階段：瞭解大資料的理論知識

學習一門課程，首先你對這門課程要有簡單的瞭解，比如說要先學習這門課程的一些專業術語，學習一些入門的概念，知道這門課程是做什麼的，主要學習的有那些知識。學習大資料開發也是一樣，你要知道什麼是大資料，一般大資料主要運用在那些領域。避免自己在對大資料一無所知的情況下就開始盲目學習。

學習大資料開發的第二個階段：計算機程式語言的學習

對於零基礎的學員來說，開始入門可能不是那麼容易，需要學習大量的理論知識，閱讀枯燥的教材。因為要掌握一門計算機程式語言，大家都知道計算機程式語言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。

學習大資料開發的第三階段：大資料相關課程的學習

經過一段時間的基礎學習之後，我們對程式語言也已經基本掌握了，接下來就可以進行大資料部分的課程學習了。在這裡光環大資料開發培訓機構要特別提醒大家：行業真正大資料，82%主講都是hadoop、spark生態體系、storm實時開發。市面所謂“大資料”機構85%基本講的都是JAVA/PHP資料或資料庫學習（大資料課程含量不超過15%），初學者請務必認清你要學的是不是真正大資料！

學習大資料開發的第四個階段：專案實戰階段

實戰訓練可以幫助我們更好的理解所學的內容，同時對相關知識加強記憶。在以後的實際運用中，可以更快的上手，對於相關知識該怎麼用也有了經驗。光環大資料開發培訓機構擁有大量真實企業真實需求的實戰專案供學員實戰練習。在專案實戰的過程中學員會分組協作完成專案，老師則會教給學員非常實用的實戰技巧。

世上無難事只怕有心人，無論你是有基礎也好還是沒基礎也好，只要你認真學習大資料就一定會學好，當然了也需要有一個好的培訓機構，我知道千鋒教育機構很不錯，教學環境非常好，師資力量教學隊伍也非常強大，想學大資料的朋友可以去千鋒看看。

大資料簡單理解：就是多維多層多重資料關聯協同的機制，舉例：20歲、60公斤、1.6米、化妝品、美容院會員、淘寶賬號....這些資料疊加在一起，就會出現一個數據畫像！大資料重點不在於資料，最重要的是資料與資料之間的演算法，比如：20歲+60公斤+1.6米=微胖！當演算法邏輯被驗證，就可以成為標準演算法

零基礎學大資料有多難？並不好回答，因為難不難是一種個人體驗和主觀感受，是因人而異的。對於你來說有多難呢？那就只能跟小馬過河一樣，自己去試一試深淺，不管是問大水牛還是小松鼠，都是沒有意義的。

大資料零基礎入門首先需要學習一門程式語言，像Java、Python、Scala等等，根據自己學習的方向來選擇一門，至少一門學習。Java，目前在大資料領域的應用跟平臺有直接關係，通常在需要高效能的資料處理部分採用Java開發。Python，目前主要是應用在資料分析、資料探勘和演算法實現上。Scala，構建在Java基礎之上，是Spark的實現語言。學習程式語言需要以下基礎：（1）英語基礎。這是能看懂程式碼的前提。（2）作業系統基礎。要了解作業系統體系結構、任務排程、記憶體管理、儲存管理、命令解釋、介面管理、檔案管理等基本內容。建議學習Linux作業系統。（3）計算機網路基礎。包括網路體系結構、網路協議、資料傳輸過程、網路安全、多媒體資料傳輸等內容。（4）資料庫基礎。包括資料庫結構定義、Sql語言、事務處理、檢視、資料安全等內容。零基礎建議學習Mysql。一般而言，Java學習SE、EE，需要約3個月的時間；然後進入大資料技術體系的學習，主要學習Hadoop、Spark、Storm等。

大資料技術十分龐大複雜，崗位較多，不同的崗位需要不同的知識結構。對於資料探勘工程師而言，雖然也需要掌握程式設計工具，但大部分情況下是把hadoop當做平臺和工具，藉助這個平臺和工具提供的介面使用各種指令碼語言進行資料處理和資料探勘。因此，如果你是往資料探勘工程方向發展，那麼，熟練掌握分散式程式語言如scala、spark-mllib等可能更為重要。學習大資料需要結合自己的興趣和根據自身的知識結構確定一個學習方向，知道以後大概的就業方向。潛下心、埋下頭，大資料學起來也沒有這麼難。

1.先學門程式語言，比如java、python等;

2、學習大資料技術:hadoop、zookeeper、mysql、sqoop、hive等;

3.多去相關的技術論壇;

4.自信心很重要,不怕學不會,持之以恆.

我就是從事大資料工作的程式猿一枚。這個問題我可以分享下我的看法。

大資料難不難？這個不好回答，如果你對它有興趣，而且想把它作為自己的職業工作來對待，用心去學習它不難，相反還很簡單。

零基礎想學習大資料技術的話，建議你可以參與線下培訓來學習，這是很有必要的。雖說現在市面上的線上學習又多又方便，但並不適合技術基礎尚淺的學習者，因為線上學習課堂互動性弱，注意力不容易集中，如果存在疑點難點，也很難及時和講師溝通，學習的效率就會非常低，而線下面授卻可以補足這些缺點，助力學習者更為高效的學習。

零基礎學習大資料不僅要考慮學習的方式，還要有針對性的選擇課程，優質的培訓課程能夠幫助學習者快速入門，階梯式掌握技術要領，從而成為大資料專業技術人才。

最近在瞭解關於學習大資料的一些問題，看的最多的一個問題就是零基礎的人能不能學習大資料，零基礎學起來會不會特別費勁，那今天要講的就是杭州零基礎大資料學習，讓你零基礎也能學好大資料，學習大資料再也不用擔心沒有基礎會學不好了。

零基礎的同學學習大資料開發技術不能急於求成，要分階段分步驟來一步步完成，大概可以分為四步：

學習大資料開發的第一個階段：瞭解大資料的理論知識

學習一門課程，首先你對這門課程要有簡單的瞭解，比如說要先學習這門課程的一些專業術語，學習一些入門的概念，知道這門課程是做什麼的，主要學習的有那些知識。學習大資料開發也是一樣，你要知道什麼是大資料，一般大資料主要運用在那些領域。避免自己在對大資料一無所知的情況下就開始盲目學習。

學習大資料開發的第二個階段：計算機程式語言的學習

對於零基礎的學員來說，開始入門可能不是那麼容易，需要學習大量的理論知識，閱讀枯燥的教材。因為要掌握一門計算機程式語言，大家都知道計算機程式語言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。

學習大資料開發的第三階段：大資料相關課程的學習

經過一段時間的基礎學習之後，我們對程式語言也已經基本掌握了，接下來就可以進行大資料部分的課程學習了。在這裡大資料開發學習要特別提醒大家：行業真正大資料，82%主講都是hadoop、spark生態體系、storm實時開發等課程。而所謂“大資料”機構85%基本講的都是JAVA/PHP資料或資料庫學習（大資料課程含量不超過15%），初學者請務必認清你要學的是不是真正大資料！

學習大資料開發的第四個階段：專案實戰階段

實戰訓練可以幫助我們更好的理解所學的內容，同時對相關知識加強記憶。在以後的實際運用中，可以更快的上手，對於相關知識該怎麼用也有了經驗。

學會這四個階段在也不用擔心零基礎學不好大資料了。再說了學習嘛，只要你用心肯定能學會的，只要你付出就一定會有回報的！