為何零基礎也可學習大數據技術？

隨著大數據在國內的發展，大數據相關人才出現了供不應求的狀況，大數據分析師更是被媒體稱為“未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%。而如何成為大數據時代的弄潮兒，掌握當下緊缺的軟件技能是關鍵，那么，零基礎該怎樣學習大數據呢？

大數據作為當下呼聲特別高的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，但是計數單位，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，想學的都可以展開大數據的學習，那么該怎么入門呢？

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何謂大數據

其實簡單的來說，大數據就是通過分析和挖掘全量的非抽樣的數據輔助決策。

大數據可以實現的應用可以概括為兩個方向，一個是精準化定制，第二個是預測。比如像通過搜索引擎搜索同樣的內容，每個人的結果卻是大不相同的。再比如精準營銷、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。

在這里還是要推薦下我自己建的大數據學習交流群:251956502，群里都是學大數據開發的，如果你正在學習大數據 ，小編歡迎你加入,大家都是軟件開發黨，不定期分享干貨（只有大數據軟件開發相關的），包括我自己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入大數據的小伙伴加入。

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零基礎學大數據好不好學

隨著大數據行業的快速發展，也隨之出現了一些問題，比如大數據人才的缺失就是目前急需解決的一個問題，那么很多學大數據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數據，會不會不好學？

零基礎的人要不要去大數培訓機構學習大數據開發嗎？答案是可以的去。大數據學習并不是高深莫測的，雖然對于零基礎學員來說不是那么簡單，但是只要你認真學習，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數據的。

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零基礎學大數據四步走

零基礎的同學學習大數據開發不能急于求成，要分階段分步驟來一步步完成，大概可以分為四步：

第一個階段：了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了解，比如說，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么課程是做什么的，主要的學習知識有哪些。那么學習大數據就必須知道什么是大數據，一般大數據的運用領域是那些，避免自己在對大數據一無所知的情況下就開始盲目學習。

第二個階段：學習計算機的編程語言

對于零基礎的小伙伴們來說，開始入門可能并不是那么容易，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編程語言，還是很難的。大家都知道計算機編程語言有很多，比如：R，C++，Python，Java等等。

第三階段：大數據有關的學習課程

經過了前兩階段的基礎學習后，我們對編程語言也基本掌握了，接下來就可以進行大數據部分的課程學習了。在這里小編要特別提醒大家：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不是真正大數據！

第四個階段：項目實戰階段

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。在以后的實際運用中，可以更快的上手，對于相關知識的使用方法也有了經驗。

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，只要你認真學習大數據就一定會學好。

最后：后續提高

大數據結合人工智可以達到真正的數據科學家。

機器學習：是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領域，它主要使用歸納、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：深度學習的概念源于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，但是深度學習相對比較難，算法更新也比較快，需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，自己少走彎路達到事半功倍的效果。