爲什麼零基礎也可學習大數據技術？

隨着大數據在國內的發展，大數據相關人才出現了供不該求的情況，大數據分析師更是被媒體稱爲「將來發展前景良好的職業之一」。大數據分析師的薪酬比同等級職位高20%。而如何成爲大數據時代的弄潮兒，掌握當下緊缺的軟件技能是關鍵，那麼，零基礎該怎樣學習大數據呢？

大數據做爲當下呼聲特別高的IT技術，想學大數據的朋友已經從一個變成兩個，從兩個變成三個，可是計數單位，也是從個到百到千到萬，接下來還可能更高。大數據的學習容易嗎？門檻低，想學的均可以展開大數據的學習，那麼該怎麼入門呢？

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何謂大數據

其實簡單的來講，大數據就是經過分析和挖掘全量的非抽樣的數據輔助決策。

大數據能夠實現的應用能夠歸納爲兩個方向，一個是精準化定製，第二個是預測。好比像經過搜索引擎搜索一樣的內容，每一個人的結果倒是大不相同的。再好比精準營銷、百度的推廣、淘寶的喜歡推薦，或者你到了一個地方，自動給你推薦周邊的消費設施等等。

在這裏仍是要推薦下我本身建的大數據學習交流羣:251956502，羣裏都是學大數據開發的，若是你正在學習大數據 ，小編歡迎你加入,你們都是軟件開發黨，不按期分享乾貨（只有大數據軟件開發相關的），包括我本身整理的一份最新的大數據進階資料和高級開發教程，歡迎進階中和進想深刻大數據的小夥伴加入。

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零基礎學大數據好很差學

隨着大數據行業的快速發展，也隨之出現了一些問題，好比大數據人才的缺失就是目前急需解決的一個問題，那麼不少學大數據的人又出現了一些問題，就是你們廣泛擔憂的就是零基礎能不能學習大數據，會不會很差學？

零基礎的人要不要去大數培訓機構學習大數據開發嗎？答案是能夠的去。大數據學習並非高深莫測的，雖然對於零基礎學員來講不是那麼簡單，可是隻要你認真學習，加上有專業老師的指導和針對性的訓練，相信你也是能夠徹底掌握大數據的。

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零基礎學大數據四步走

零基礎的同窗學習大數據開發不能急於求成，要分階段分步驟來一步步完成，大概能夠分爲四步：

第一個階段：瞭解大數據的基本概念

首先，學習一門課程的時候，要對這門課程有一個簡單的瞭解，好比說，要先學習這門課程的一些專業的術語，學習一些入門概念知道這麼課程是作什麼的，主要的學習知識有哪些。那麼學習大數據就必須知道什麼是大數據，通常大數據的運用領域是那些，避免本身在對大數據一無所知的狀況下就開始盲目學習。

第二個階段：學習計算機的編程語言

對於零基礎的小夥伴們來講，開始入門可能並非那麼容易，須要學習大量的理論知識，閱讀枯燥的教材。由於要掌握一門計算機編程語言，仍是很難的。你們都知道計算機編程語言有不少，好比：R，C++，Python，Java等等。

第三階段：大數據有關的學習課程

通過了前兩階段的基礎學習後，咱們對編程語言也基本掌握了，接下來就能夠進行大數據部分的課程學習了。在這裏小編要特別提醒你們：行業真正大數據，82%主講都是hadoop、spark生態體系、storm實時開發，初學者請務必認清你要學的是否是真正大數據！

第四個階段：項目實戰階段

實戰訓練能夠幫助咱們更好的理解所學的內容，同時對相關知識增強記憶。在之後的實際運用中，能夠更快的上手，對於相關知識的使用方法也有了經驗。

世上無難事只怕有心人，不管你是有基礎也好仍是沒基礎也好，只要你認真學習大數據就必定會學好。

最後：後續提升

大數據結合人工智能夠達到真正的數據科學家。

機器學習：是一門多領域交叉學科，涉及機率論、統計學、逼近論、凸分析、算法複雜度理論等多門學科。它是人工智能的核心，是使計算機具備智能的根本途徑，其應用遍佈人工智能的各個領域，它主要使用概括、綜合而不是演繹。機器學習的算法基本比較固定了，學習起來相對容易。

深度學習：深度學習的概念源於人工神經網絡的研究，最近幾年發展迅猛。深度學習應用的實例有AlphaGo、人臉識別、圖像檢測等。是國內外稀缺人才，可是深度學習相對比較難，算法更新也比較快，須要跟隨有經驗的老師學習。

最快的學習方法，就是師從行業專家，畢竟老師有多年積累的經驗，本身少走彎路達到事半功倍的效果。