從零開始學大數據演算法

⑴ 大數據，雲計算編程，自學，求教程推薦

如果在企業中，理論上大數據和雲計算屬於兩個工作崗位，大數據一般指在大數據中通過數據挖掘或其他方法獲取有用的信息，或者進行數據分析等；而雲計算一般指在hadoop集群上進行計算。兩者的關系應該是大數據在hadoop上進行計算。如果是數據挖掘相關的工作，一般是演算法層的研究，而雲計算，一般是運維相關的工作，學習如hadoop、hive、hbase等，可以參考《hadoop技術內幕》董西城寫的，我看過那個，對於入門很有幫助，而數據挖掘相關的可以先看機械工業出版社的大黑書，機器學習和數據挖掘的入門書。

⑵ 零基礎學習數據統計分析

第一方面是數學基礎，第二方面是統計學基礎，第三方面是計算機基礎。要想在數據分析的道路上走得更遠，一定要注重數學和統計學的學習。數據分析說到底就是尋找數據背後的規律，而尋找規律就需要具備演算法的設計能力，所以數學和統計學對於數據分析是非常重要的。

而想要快速成為數據分析師，則可以從計算機知識開始學起，具體點就是從數據分析工具開始學起，然後在學習工具使用過程中，輔助演算法以及行業致死的學習。學習數據分析工具往往從Excel工具開始學起，Excel是目前職場人比較常用的數據分析工具，通常在面對10萬條以內的結構化數據時，Excel還是能夠勝任的。對於大部分職場人來說，掌握Excel的數據分析功能能夠應付大部分常見的數據分析場景。

在掌握Excel之後，接下來就應該進一步學習資料庫的相關知識了，可以從關系型資料庫開始學起，重點在於Sql語言。掌握資料庫之後，數據分析能力會有一個較大幅度的提升，能夠分析的數據量也會有明顯的提升。如果採用資料庫和BI工具進行結合，那麼數據分析的結果會更加豐富，同時也會有一個比較直觀的呈現界面。

數據分析的最後一步就需要學習編程語言了，目前學習python語言是個不錯的選擇，Python語言在大數據分析領域有比較廣泛的使用，而且Python語言自身比較簡單易學，即使沒有編程基礎的人也能夠學得會。通過Python來採用機器學習的方式實現數據分析是當前比較流行的數據分析方式。

對大數據分析有興趣的小夥伴們，不妨先從看看大數據分析書籍開始入門！B站搜索尚學堂官方號，大數據教學視頻，從基礎到高級的都有，還挺不錯的，知識點講得很細致，還有完整版的學習路線圖。也可以自己去看看，下載學習試試。

⑶ 從零開始學數據分析，什麼程度可以找工作

今年初由於換工作的原因，意外的和曾經的一些同事有了聯系，其中3個數據分析師都轉成了數據產品經理，幾乎沒有純粹做數據分析的同事了。數據分析師入門容易，但越到職業發展後期，對技能要求越高，學習成本陡增，身邊一些數據分析師都在學習python，但真的能在實際工作中運用的機會很少，所以轉向數據挖掘方向的難度很大。也許數據產品經理是很多數據分析師在工作幾年後一個不錯的選擇。接觸過各種數據分析師，數據專員，etl工程師，數據挖掘，數據科學家，數據運營，數據產品。看了其他人的答案，我覺得更偏向數據開發，或者數據挖掘，我來說下一般招聘網站里要求的數據分析師的情況吧。對數據分析師的要求和數據分析師所隸屬的部門相關，數據分析師一般存在於三類部門：隸屬於負責某一條產品線的業務部門，部門只有一個數據分析師，也可能叫數據專員，部門內的其他人是運營、產品，數據分析師的日常工作就是給領導或同事出各種數據報表，偶爾出個報告，只要熟練掌握excel和ppt即可，數據來自bi系統，或者提需求給技術部或數據部提取數據。統計學的知識用不上，因為你的領導和同事完全不懂，他們就是想看某個數據，需要你給出數據來證明他們產品改進或運營的效果，他們會根據經驗來理解這些數據。這類數據分析師的工作比較機械重復，但對自己所屬的產品線非常熟悉，適合剛畢業的。

⑷ 大數據學習需要哪些課程

01.Tableau全套課程免費下載

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01.Tableau全套課程|04.Tableau更新專區|03.Tableau實戰|02.Tableau進階|01.Tableau入門|03.Tableau基礎教程視頻（中文+英文） 8課|02.Tableau從零開始學習視頻（中文+英文） 7課|01.Tableau8.0快速入門視頻教程 10課|

⑸ 想從零開始自學大數據，請問有哪些書籍推薦

隨著互聯網的發展，數據分析已經成了非常熱門的職業，大數據分析師也成了社會打工人趨之若鶩的職業，不僅高薪還沒有很多職場微世界的繁瑣事情，不過要想做好數據分析工作也並不簡單，參看一些好書，對行進數據分析會更有幫助!今天就給大家帶來了數據分析入門經典書籍推薦，希望對各位小夥伴有所幫助。

1.《誰說菜鳥不會數據分析》

不只闡明晰一些常見的剖析技巧，並趁便 Excel 的一些常識以及數據分析在公司中所在的方位，輕松把握數據分析的技拍晌術，也對職場了解有必定的幫助。

2.《淺顯易懂數據分析》

數據分析入門首先本。類似於小說的生動辦法，淺顯易懂形象生動地詮釋了數據分析的根底進程，試驗辦法，最優化辦法/假定查驗法襲弊鋒/貝葉斯核演算法/等等辦法論，讓讀者可以對剖析概念有個全面的認知。

3.《Excel圖表之道》

奉告讀者怎樣規劃和製作抵達雜志級質量的、專業有用的商務圖表，作者比照方《商業周刊》、《經濟學人》等全球頂尖商業雜志上的精彩圖表事例進行剖析，給出其依據Excel的完畢辦法，包括數據地圖、動態圖表、儀錶板等許多高檔圖卜基表技巧。

4.《Excel這么用就對了》

所觸及的具體內容包括排序、挑選、函數公式、數據透視表、圖表、宏與VBA

等功用運用，並結合許多的企業運用實例，以圖文並茂的辦法將處理思路和操作進程逐一呈現。

作為數據分析師，如果僅僅安於現狀，不注重自我行進，那麼，不久的將來，你很或許成為公司的「人肉」取數機，影響往後的工作生計。

5.《大數據分析：點「數」成金》

該書向讀者介紹怎樣將大數據分析應用於各行各業。在中，你將了解到如何對數據進行挖掘，怎樣從數據中揭示趨勢並轉化為競爭策略及攫取價值的方法。這些更有意思也更有效的方法能夠提升企業的智能化水平，將有助於企業解決實際問題，提升利潤空間，提高生產率並發現更多的商業機會。

6.《大數據時代 》

《大數據時代》是國外大數據系統研究的先河之作，本書中前瞻性地指出，大數據帶來的信息風暴正在變革我們的生活、工作和思維，大數據開啟了一次重大的時代轉型，並用三個部分講述了大數據時代的思維變革、商業變革和管理變革。《大數據時代》認為大數據的核心就是預測。大數據將為人類的生活創造前所未有的可量化的維度。大數據已經成為了新發明和新服務的源泉，而更多的改變正蓄勢待發。書中展示了谷歌、微軟、IBM、蘋果、facebook、twitter、VISA等大數據先鋒們具價值的應用案例。

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⑹ 不想上線上課，哪裡線下大數據培訓班比較好

線下的有很多，建議去海牛學院看看，青牛導師很給力，實訓項目也很好，而且學費是2萬，價格也不貴。。

⑺ 從零開始學習編程並將其作為生存技能該怎麼走

1.雖然IT行業對學歷不是很看重，但學歷就是敲門磚，沒有是不行的，專科起點有點低了，像是網路，騰訊，阿里之類的大公司最起碼也得是本科（很多985,211的高校都不一定錄用）以上，除非你技術很牛，

抽時間，報個自考之類的，提升自己的學歷，最起碼本科
2.多練習項目（可以嘗試獨立搭建網站，或者做點其他的小項目），或者找幾個小夥伴一塊完成一個項目，程序員就要多學多練
3.多看看一些計算機基礎的東西，C語言之類的是一定要學的，數據結構，演算法，計算機理論，伺服器看看Linux 等等，這方面的資料書籍很多，很好找，
4.可以看看招聘信息，看看公司招聘都有什麼要求，針對性的學習

⑻ 大數據學習入門規劃

大數據方向的工作目前分為三個主要方向:
01.大數據工程師
02.數據分析師
03.大數據科學家
04.其他（數據挖掘本質算是機器學習，不過和數據相關，也可以理解為大數據的一個方向吧）
一、大數據工程師的技能要求
二、大數據學習路徑
三、學習資源推薦（書籍、博客、網站）
一、大數據工程師的技能要求總結如下:
必須技能10條:01.java高級編程(虛擬機、並發)02.Linux 基本操作03.Hadoop（此處指HDFS+MapRece+Yarn ）04.HBase（JavaAPI操作+Phoenix ）05.Hive06.Kafka 、07.Storm08.Scala09.Python10.Spark (Core+sparksql+Spark streaming ）進階技能6條:11.機器學習演算法以及mahout庫加MLlib12.R語言13.Lambda 架構14.Kappa架構15.Kylin16.Aluxio
二、學習路徑
第一階段:
01.Linux學習（跟鳥哥學就ok了）
02.Java 高級學習（《深入理解Java虛擬機》、《Java高並發實戰》
第二階段:
03.Hadoop （董西成的書）04.HBase（《HBase權威指南》）05.Hive（《Hive開發指南》）06.Scala（《快學Scala》）07.Spark （《Spark 快速大數據分析》）08.Python （跟著廖雪峰的博客學習就ok了）
第三階段:對應技能需求，到網上多搜集一些資料就ok了，我把最重要的事情(要學什麼告訴你了)，剩下的就是你去搜集對應的資料學習就ok了當然如果你覺得自己看書效率太慢，你可以網上搜集一些課程，跟著課程走也OK 。這個完全根據自己情況決定,如果看書效率不高就上網課，相反的話就自己看書。
三，學習資源推薦:01.Apache 官網02.Stackoverflow04.github03.Cloudra官網04.Databrick官網05.過往的記憶（技術博客）06.CSDN，51CTO 07.至於書籍當當、京東一搜會有很多，其實內容都差不多
那麼如何從零開始規劃大數據學習之路！
大數據的領域非常廣泛，往往使想要開始學習大數據及相關技術的人望而生畏。大數據技術的種類眾多，這同樣使得初學者難以選擇從何處下手。本文將為你開始學習大數據的征程以及在大數據產業領域找到工作指明道路，提供幫助。

⑼ 零基礎能學大數據嗎大數據分析好不好學

大數據入門不像學一門編程語言，自學一段時間就OK了。大數據是需要站在編程的基礎上學習的，所以零基礎的同學建議不要輕易入坑，但如果你已被大數據的就業前景和薪資迷得鬼迷心竅，又或者真的喜歡這行到骨子裡，倒是可以嘗試一下。因為沒有什麼比慾望更有動力。

零基礎學習大數據需要從以下幾個方面入手：

首先，大數據學習路線要明確，第一步：要進行大數據開發語言及其他基礎的學習。第二步：學習理論及核心技術。第三步：真實項目案例實戰。

1、計算機編程語言的學習。

對於零基礎的朋友，一開始入門可能不會太簡單。因為需要掌握一門計算機的編程語言，大家都知道計算機編程語言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。建議從java入手，容易學而且很好用，Java只需理解一些基本的概念，就可以用它編寫出適合於各種情況的應用程序

那在學習Java的時候，我們一般需要學習這些： HTML&CSS&JS，java的基礎，JDBC與資料庫，JSP java web技術， jQuery與AJAX技術，SpringMVC、Mybatis、Hibernate等等。這些都能幫助我們更好了解Java，學會運用Java。

2、大數據相關的學習。

學完了編程語言之後，一般就可以進行大數據部分的學習了。一般來說，學習大數據部分的時間比學習Java的時間要更長。大數據部分，包括hadoop 、spark、storm開發、hive 資料庫、Linux 操作系統等知識，分布式存儲、分布式計算框架等技術，還要熟悉大數據處理和分析技術。如果要完整的學習大數據的話，這些都是必不可少的。

3、實戰階段。

不用多說，學習完任何一門技術，實戰訓練是很重要的，進行一些實際項目的操作練手，可以幫助我們更好的理解所學的內容，同時對於相關知識也能加強記憶，在今後的運用中，也可以更快的上手，對於相關知識該怎麼用也有了經驗。

一般來說，零基礎學習大數據大概就是分為這3個階段，學習大數據不是件容易的事，但是只要你能多努力，積極地解決自己的疑惑，多練手，相信你一定可以掌握這門技術。

⑽ 大數據適合零基礎的人學習嗎

課程是面向零基礎大學生的，大數據開發前期要學JAVA，Html、 JS庫等內容，建議去學之前先看看視頻，自學試試。