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大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析培训班的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析培训班的解答，让我们一起看看吧。

1. 零基础可以学习数据分析吗？
2. 零基础学大数据能学会吗？

零基础可以学习数据分析吗？

感谢邀请。关于“零基础可以学习XXX”之类的问题，我感觉除了一些需要先天优势明显的项目，比如体育项目，比如书法绘画或者钢琴这些东西，可能先天条件比后天努力要重要得多，平常工作中的很多技术技能基本上都可以通过刻意学习去提高和改变。只不过在刻意练习过程中要做到几个关键：聚焦、反馈和调整，或者按照PDCA的方式进行，应该是可以做到的。希望能够帮助到你。

首先我想说这是可以的

其实我们的很多技能都是从0到1的，无非是有的是刻意去学，有的是在这样或那样的经

历打下的基础，然后就有了零基础和有一定基础之别。

毫无疑问，正常人都是可以学会的，只要你肯学，有决心，有耐心就肯定可以学会，只是

在这过程中，你是否有基础，是否有天分，是否肯动脑，是否找到适合自己的方法等等因

素，将决定你用时的长短，甚至决定了你能否继续走下去。

倘若你还年轻，想学就努力去付出行动吧，加油！

零基础学大数据能学会吗？

大数据分析是大数据技术的重要环节，也是目前数据价值化的重要实现方式之一，所以学习大数据技术的一个重点就在于数据分析。

数据分析的方式通常有两种，一种是统计分析，另一种是机器学习。统计分析主要是运用数学的手法，通过已有的大量数据来反应事务的联系性。要想熟练运用统计分析方式，需要具备扎实的数学基础。当然，随着目前统计工具的普及化，一些统计工具会极大的简化统计分析的过程和难度，对于数学基础比较薄弱的人来说，只要经过一个系统的学习过程，往往也能够熟练地进行统计分析。

机器学习是另一种比较常见的数据分析方式，机器学习的目的就是从一堆杂乱无章的数据中找到其背后的规律。机器学习的步骤分为数据***集、数据整理、算法设计、算法训练、算法验证和算法应用，可以说机器学习的重点在算法设计上。从这个角度来看，机器学习也需要具备扎实的数学基础。通常来说，机器学习分为两个阶段，分别是学习阶段和识别阶段，学习阶段需要掌握数据之间的联系，而识别阶段则是对未知数据的鉴别（分类等）。

随着大数据的落地应用，在大数据领域进行数据分析的难度也在逐渐下降，比如BI工具就能够明显降低数据分析的门槛。BI工具通常需要学习一些数据库方面的知识，而数据库知识的难度相对来说并不大，这在一定程度上促进了BI工具的使用。

目前，场景数据分析是一个数据分析的重点和热点，场景数据分析的商业应用价值还是比较高的。另外，场景数据分析对于行业知识有一定的要求。

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，我会陆续在头条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。

如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

学习大数据，首先要搞清楚大数据产业链的情况，

接下来要明确大数据技术栈也就是相关技术体系，

最后定下学习目标和应用方向，是面对什么行业的数据，是关注存储还是机器学习，数据规模是什么量级，数据类型是什么？

每个方向所用技术有较大差异，需要找准学习的兴趣点和切入点。

大数据学习不能像炒菜一样，等到把所有材料准备好了才下锅（因为这个领域技术体系庞杂应用目标广泛，就算学个十年二十年也难以掌握其大部分核心理论技术），

而是结合自己的兴趣或工作需求，找一个点猛扎进去，掌握这个点的相关技术，深入理解其分析的流程、应用和评价等环节，搞透彻一个点之后，再以点带面，举一反三，逐步覆盖大数据各个领域，从而构建完整的知识结构和技术能力体系，这才是大数据学习的最佳路径。

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随着大数据开发逐渐发展成熟，相应的大数据开发岗位逐渐增多，况且现在部分大学已经设立大数据专业，这一领域越来越得到企业的重视，正是因为如此，越来越多的小伙伴选择学习大数据开发技术，那零基础能不能学习大数据开发呢？

答案是肯定的，在众多学习大数据开发小伙伴当中，绝大多数都是零基础的，但是零基础小伙伴要了解大数据是一个复杂性且综合性比较高的编程语言，因此，学习大数据是需要一定的思维逻辑能力的，对于零基础小伙伴来讲，参加大数据培训是学习大数据开发技术不错的选择。

对于零基础小伙伴学习大数据开发来说还是有一定的难度的，因为小伙伴没有什么编程基础，很难接受大数据开发技术知识，所以，小伙伴在学习大数据开发技术之前，大数据培训机构会将不同编程基础的小伙伴分配到不同的班级，让零基础小伙伴学习j***a、Python等编程基础。

想要学好大数据开发技术知识，除了选择一家靠谱的大数据培训机构之外，还需要自己不断探索适合自己的学习方法。

1.基础知识积累的重要性。大数据开发技术具有较高的复杂性和综合性，因此，小伙伴在学习大数据开发技术过程中，要重视基础知识的积累。

2.要注重项目实战案例练习。在学习过程中，小伙伴不要只注重基础知识的积累，还需要加强项目实战练习，在练习项目实战过程中，通过综合性的练习，可以让小伙伴在练习过程中查缺补漏，让小伙伴对大数据开发技术知识理解的更深刻。

3.多交流，培养自身编程思维的重要性。小伙伴在大数据培训班学习相关大数据开发技术知识的过程中，要不断的交流，和别人交换技术意见，学习了解别人好的编程思路，慢慢培养自身编程思维。

最后，零基础是可以学习大数据开发技术的，只不过是相比较有编程基础的小伙伴来说，接受能力会稍弱一点，只要小伙伴找到适合自己的学习方法，才能够在学习中事半功倍。尚硅谷大数据培训班是以理论实践相结合的教学方式，传授大数据开发技术知识和经验，让小伙伴在学习大数据开发技术知识的同时，积累更多的实战经验，培训班还有更多的大数据***供小伙伴下载学习！

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零基础学习大数据会有难度，但还是可以学会的。

我目前在某985读计算机专业研究生，就是做大数据与人工智能方向的相关学习研究。

大数据有几个就业方向：

• 数据分析师
  

• 大数据（开发）工程师

• 数据挖掘（算法）工程师

学习大数据，就要先搞懂你未来要从事那个方向。

数据分析，需要统计学相关知识，对已有大数据进行清洗、过滤、筛选后，结合相关统计模型，汇总、理解和消化，计算出各种指标，以此发挥数据的价值，引导产品定位和营销决策，对用户的购买力和喜好进行分析，可以得知用户的购物偏好，以此来进行更加精准的产品推荐和广告推广。数据分析主要依托于Python、R语言、J***a、Hive、SQL等，进行分析，同时还需要数理统计、机器学习等相关知识。数据分析主要还是偏向于业务的。主要就是运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的价值，考验的是业务理解和工具的使用能力。所以门槛相对较低一些。

大数据开发，主要是做大数据平台系统的开发，需要熟练掌握Hadoop的相关框架，掌握Hadoop相关的算法，熟悉MapReduce、Yarn、Pig、ZooKeeper、Spark、Hbase等诸多框架，还要熟悉Storm、Flink等实时计算框架，同时还需要兼顾平台监控、运行维护相关的工作。这方便J***a必须要熟练掌握，熟练使用Linux是必须的，多线程、并行化等知识必须要懂。

数据挖掘，需要较强的算法能力和编程能力，你需要具备将模型算法转化为代码逻辑，看数据建模，机器学习，同时兼顾业务能力、算法能力和编程能力。

零基础，可以说还是比较吃努力的，毕竟大数据的岗位还是挺注重能力水平的，你需要学很多的东西，我不知道你是什么专业的，你说的零基础是指什么基础，如果你是数学相关专业的，去做数据分析简直不要太简单，如果你既不是数学专业也不是计算机、软件专业的，那大数据开发和数据挖掘并不适合你，这两项非常吃老本，也就是你的知识沉淀，需要很多专业知识系统性的学习。

希望对你能有所帮助，我不太了解你具体的情况，如果你感兴趣的话，可以把你的个人情况描述详细些，我再给你做些分析，也可以关注我，和我私信聊一聊。

你好，作为一名IT行业从业者我来说说我的看法。

现在大数据和人工智能很火，很多人都想学习大数据和人工智能。那0基础可不可以学习大数据呢？答案是可以的。

看一下大数据需要掌握那些知识点。

1，j***a基础知识，j***a是学习大数据的最重要的编程语言，大数据生态组件大部分是由j***a开发的。学习j***a不需要很高的学历，只需要你掌握一定数学和英语知识。当然数学和英语知识也只是需要比较基础的一些，完全可以进行学习

2，linux知识，linux知识是学习大数据的基础，这方面的知识对从业者还是比较友好的，你主要需要掌握linux系统的基础使用，对其底层原理要求其实并不高，我们只是在linux系统来搭建我们的大数据集群。

3，大数据生态框架，主要就是Hadoop的知识，我们也叫做hadoop集群。在你掌握了j***a基础和linux知识后学习hadoop就相对来说比较容易了，大部分组件的使用也是j***a来进行编写的。只不过需要了解大数据分布式处理和分布式计算的原理。

综上来看的话，0基础学习大数据是可以的。但有一定难度，一定要持续学习，才能有所收获。

我是@IT人渝村阿泽 专注分享IT知识，求职。

到此，以上就是小编对于数据分析培训班的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析培训班的2点解答对大家有用。