国家的大数据战略实施已经到了关键的落地时期,创新、实体经济都跟大数据分析有着深度的融合,在各行各业都能看到大数据分析师的身影,另外大数据安全管理和立法等方面也进入到了关键时刻,所有这些无不在向人们诉说着一个事实:大数据分析岗的市场需求度巨大,未来潜力好。
据悉,现在我国的大数据分析专业性人才缺口高达几十万,因为供求极度不平衡,即便现在转行也来得及,仍然仍乘着这股热潮获得不错发展前景。那0基础是否适合大数据分析?能完成大数据分析岗位的转型吗?下面就由我来具体介绍一下。
先来看看大数据分析到底要学什么,具体来说,大数据的课程包含了计算机编程语言、软件系统、大数据分析流程、数学&统计学&算法、实操等几个模块,要做到几个模块完全融入才能就数据做精准分析,得到可视化结论,以所建模型预测未来的数据可能。
第一,计算机编程语言,计算机编程语言众多,建议先从java开始,因为它的学习难度小且很容易入门,只要掌握关于java的一些基本概念就能利用java语言快速写出适合不同场景的程序。那学java要学什么?主要包含java的基础、JSP java web技术、SpringMVC、Mybatis、Hibernate。
第二,软件系统,主要包含linux、hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库等,特别是linux和hadoop一定要学透彻,linux是许多打开许多软件的系统,hadoop又经常被直接用来等同于大数据分析,这两者学好了其他软件的学习将简单不少。
第三,大数据分析流程,全流程就是熟悉业务指向、数据获得、数据清洗、数据分层建模、数据可视化结论得出,所谓的了解流程不是简单的知道以上名词,而是要将不同环节要做什么跟具体使用软件一一对应起来。
第四,数学、统计学和算法,同样的数据、同样的系统软件,为什么不同分析师分析的耗费时间长短、顺畅度大不同?主要是因为不同人群对统计学的掌握度不一样,如果深谙以上学科往往能快速切入跟真实数据契合的角度去分析,如果存在知识点缺失断层则往往许多多次反复尝试才能离“真理”更近。
第五,实操,了解以上这些后得结合着现有数据走几遍真实从业流程,只有这样才能积累经验,可独立操作数据分析的全过程。
到底0基础是否能学好大数据分析,重要的就是看跟大数据分析相关课程是否有大难度,以上课程难学吗?具体要看大家选择的学习路径,如果是自学难度系数相当大,容易中途放弃、学成半桶水,如果是报班学则大不同能做到理论实操双重融入,所以在培训机构系统地学习,掌握更多专业知识,是个不错的选择。
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