學習大數據分析要什麼基礎，零基礎入門ok嗎？

CDA數據分析師原創做品

身處21世紀的今天，數據分析行業急劇發展，愈來愈多的企業已經意識到大數據分析的重要性和發展潛力，同時愈來愈多的傳統行業公司開始轉型升級，開始引入並發展專屬本身的大數據分析部門及崗位。由此也滋生了愈來愈多的人想進入大數據領域——或許你是即將畢業的大學生，基於本身的文科背景擔心本身可否零基礎入門大數據行業，畢竟隔行如隔山，到時學不進去又誤了本身找工做的時間，也是左右皆空啊；或許你剛畢業一兩年，當初渾渾噩噩畢了業隨便找了個工做，如今終於以爲要好好規劃人生了，正迷茫於到底要不要學習大數據分析技術進入人才輩出的大市場崗位，好爲本身的將來職業生涯奠基基礎；或許你早已流轉職場多年，感受身處瓶頸期的本身已無晉升或提高空間，正爲要不要轉行到大數據分析行業而搖擺不定……其實， 一切的擔憂都是人之常情，一切的擔憂不過都是過眼雲煙，「車到山前必有路」，咱們只需問清楚本身的心裏，本身到底想要什麼。反正時光匆匆，與其躊躇不前倒不如給本身一個痛快，要知道，這是我的人必爭的時代，這是個努力努力再努力的時代！

首先咱們要知道什麼是大數據？

顧名思義，大數據就是巨量數據，海量數據，也能夠說是數量大，結構複雜，類型複雜的數據的集合。而從這些數據中獲取有價值的信息的的能力，就是大數據技術。

大數據須要什麼基礎？學習大數據須要如下幾個方面的基礎：

一、 編程語言基礎

二、 Linux系統的基本操做

三、 數據庫

四、 Hadoop架構基礎

五、 機器學習

1、編程語言基礎

新手學大數據，首先要具有的是編程語言基礎，如Java、C++等，要初步掌握面向對象、抽象類、接口、繼承、多態和數據流及對象流等基礎，編程語言在大數據中佔據了不可逾越的地位，掌握一門編程語言再學習大數據會輕鬆不少，甚至編程語言要比大數據學習的時間更長。

2、Linux系統的基本操做

Linux系統的基本操做是大數據不可分割的一部分，大數據的組件都是在這個系統中跑的。重點是要學習一下Linux環境的搭建，搭建平臺有Ubuntu、Centos。內容包括系統配置、系統安裝、SSH、軟件安裝等。

3、數據庫

只要跟數據打交道就離不開數據庫，SQL語言是每一個數據分析師必不可少的一項硬技能，固然，學習大數據SQL也是必經之路。

4、Hadoop架構設計

要學大數據，首先要了解的是如何在單臺Windows系統上經過虛擬機搭建多臺Linux虛擬機，從而構建Hadoop集羣，再創建spark開發環境，完成大數據環境的配置搭建。也是學習大數據的第一步。

Hadoop生態體系HDFS分佈式文件系統；MapReduce分佈式計算模型；Yarn分佈式資源管理器；Zookeeper分佈式協調服務；Habse分佈式數據庫；Hive分佈式數據倉庫；Sqoop大數據遷移系統；Spark的基本應用等，是大數據生態圈的組件和做用。

5、機器學習

要使得大數據相關內容獲得應用，則必然會涉及大量機器學習及算法的內容，發揮出大數據的優點，讓你的辦公效率更快，更強。這也是大數據最大的優點所在，使得計算機性能獲得最大的利用。

學習大數據分析須要從如下幾個模塊入手：

¢ 大數據平臺基礎知識

¢ 數據庫知識應用

¢ 大數據倉庫知識應用

¢ 數學及統計學基礎

¢ Python機器學習

¢ 大數據平臺分析Spark工具

¢ 大數據綜合案例

時光匆匆，咱們生活得也很匆忙，如何匆忙中取勝，如何匆忙中取靜，一切都要看我的的造化。比如掘地挖井取水，不少人都半途而廢，甚至還差幾十釐米就挖通了水源，但堅持和忍耐實在太考驗人，也太折磨人，但也區分出了優勝劣汰的結局，畢竟不是人人均可以成爲「吃得苦中苦，方爲人上人」的勝利者。不過選擇卻在咱們手上，咱們選擇作「苦中苦以後的人上人」，仍是「三天打漁兩天曬網的無功而返者」，都要咱們本身一步一步去撥開迷霧。當你在刻苦努力時，你想到的是一羣在KTV通宵狂歡的買醉哥們，仍是年紀輕輕早已行走在佛羅倫薩小鎮度假的大學同學，好好掂量，好好鞭策，相信你會作出更明智的選擇！