从零开始学大数据算法

⑴ 大数据，云计算编程，自学，求教程推荐

如果在企业中，理论上大数据和云计算属于两个工作岗位，大数据一般指在大数据中通过数据挖掘或其他方法获取有用的信息，或者进行数据分析等；而云计算一般指在hadoop集群上进行计算。两者的关系应该是大数据在hadoop上进行计算。如果是数据挖掘相关的工作，一般是算法层的研究，而云计算，一般是运维相关的工作，学习如hadoop、hive、hbase等，可以参考《hadoop技术内幕》董西城写的，我看过那个，对于入门很有帮助，而数据挖掘相关的可以先看机械工业出版社的大黑书，机器学习和数据挖掘的入门书。

⑵ 零基础学习数据统计分析

第一方面是数学基础，第二方面是统计学基础，第三方面是计算机基础。要想在数据分析的道路上走得更远，一定要注重数学和统计学的学习。数据分析说到底就是寻找数据背后的规律，而寻找规律就需要具备算法的设计能力，所以数学和统计学对于数据分析是非常重要的。

而想要快速成为数据分析师，则可以从计算机知识开始学起，具体点就是从数据分析工具开始学起，然后在学习工具使用过程中，辅助算法以及行业致死的学习。学习数据分析工具往往从Excel工具开始学起，Excel是目前职场人比较常用的数据分析工具，通常在面对10万条以内的结构化数据时，Excel还是能够胜任的。对于大部分职场人来说，掌握Excel的数据分析功能能够应付大部分常见的数据分析场景。

在掌握Excel之后，接下来就应该进一步学习数据库的相关知识了，可以从关系型数据库开始学起，重点在于Sql语言。掌握数据库之后，数据分析能力会有一个较大幅度的提升，能够分析的数据量也会有明显的提升。如果采用数据库和BI工具进行结合，那么数据分析的结果会更加丰富，同时也会有一个比较直观的呈现界面。

数据分析的最后一步就需要学习编程语言了，目前学习python语言是个不错的选择，Python语言在大数据分析领域有比较广泛的使用，而且Python语言自身比较简单易学，即使没有编程基础的人也能够学得会。通过Python来采用机器学习的方式实现数据分析是当前比较流行的数据分析方式。

对大数据分析有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看大数据分析书籍开始入门！B站搜索尚学堂官方号，大数据教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲得很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。

⑶ 从零开始学数据分析，什么程度可以找工作

今年初由于换工作的原因，意外的和曾经的一些同事有了联系，其中3个数据分析师都转成了数据产品经理，几乎没有纯粹做数据分析的同事了。数据分析师入门容易，但越到职业发展后期，对技能要求越高，学习成本陡增，身边一些数据分析师都在学习python，但真的能在实际工作中运用的机会很少，所以转向数据挖掘方向的难度很大。也许数据产品经理是很多数据分析师在工作几年后一个不错的选择。接触过各种数据分析师，数据专员，etl工程师，数据挖掘，数据科学家，数据运营，数据产品。看了其他人的答案，我觉得更偏向数据开发，或者数据挖掘，我来说下一般招聘网站里要求的数据分析师的情况吧。对数据分析师的要求和数据分析师所隶属的部门相关，数据分析师一般存在于三类部门：隶属于负责某一条产品线的业务部门，部门只有一个数据分析师，也可能叫数据专员，部门内的其他人是运营、产品，数据分析师的日常工作就是给领导或同事出各种数据报表，偶尔出个报告，只要熟练掌握excel和ppt即可，数据来自bi系统，或者提需求给技术部或数据部提取数据。统计学的知识用不上，因为你的领导和同事完全不懂，他们就是想看某个数据，需要你给出数据来证明他们产品改进或运营的效果，他们会根据经验来理解这些数据。这类数据分析师的工作比较机械重复，但对自己所属的产品线非常熟悉，适合刚毕业的。

⑷ 大数据学习需要哪些课程

01.Tableau全套课程免费下载

链接:https://pan..com/s/1UpiYkNZI3su99CQQYUmL9g

01.Tableau全套课程|04.Tableau更新专区|03.Tableau实战|02.Tableau进阶|01.Tableau入门|03.Tableau基础教程视频（中文+英文） 8课|02.Tableau从零开始学习视频（中文+英文） 7课|01.Tableau8.0快速入门视频教程 10课|

⑸ 想从零开始自学大数据，请问有哪些书籍推荐

随着互联网的发展，数据分析已经成了非常热门的职业，大数据分析师也成了社会打工人趋之若鹜的职业，不仅高薪还没有很多职场微世界的繁琐事情，不过要想做好数据分析工作也并不简单，参看一些好书，对行进数据分析会更有帮助!今天就给大家带来了数据分析入门经典书籍推荐，希望对各位小伙伴有所帮助。

1.《谁说菜鸟不会数据分析》

不只阐明晰一些常见的剖析技巧，并趁便 Excel 的一些常识以及数据分析在公司中所在的方位，轻松把握数据分析的技拍晌术，也对职场了解有必定的帮助。

2.《浅显易懂数据分析》

数据分析入门首先本。类似于小说的生动办法，浅显易懂形象生动地诠释了数据分析的根底进程，试验办法，最优化办法/假定查验法袭弊锋/贝叶斯核算法/等等办法论，让读者可以对剖析概念有个全面的认知。

3.《Excel图表之道》

奉告读者怎样规划和制作抵达杂志级质量的、专业有用的商务图表，作者比照方《商业周刊》、《经济学人》等全球顶尖商业杂志上的精彩图表事例进行剖析，给出其依据Excel的完毕办法，包括数据地图、动态图表、仪表板等许多高档图卜基表技巧。

4.《Excel这么用就对了》

所触及的具体内容包括排序、挑选、函数公式、数据透视表、图表、宏与VBA

等功用运用，并结合许多的企业运用实例，以图文并茂的办法将处理思路和操作进程逐一呈现。

作为数据分析师，如果仅仅安于现状，不注重自我行进，那么，不久的将来，你很或许成为公司的“人肉”取数机，影响往后的工作生计。

5.《大数据分析：点“数”成金》

该书向读者介绍怎样将大数据分析应用于各行各业。在中，你将了解到如何对数据进行挖掘，怎样从数据中揭示趋势并转化为竞争策略及攫取价值的方法。这些更有意思也更有效的方法能够提升企业的智能化水平，将有助于企业解决实际问题，提升利润空间，提高生产率并发现更多的商业机会。

6.《大数据时代 》

《大数据时代》是国外大数据系统研究的先河之作，本书中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。《大数据时代》认为大数据的核心就是预测。大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度。大数据已经成为了新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发。书中展示了谷歌、微软、IBM、苹果、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们具价值的应用案例。

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⑹ 不想上线上课，哪里线下大数据培训班比较好

线下的有很多，建议去海牛学院看看，青牛导师很给力，实训项目也很好，而且学费是2万，价格也不贵。。

⑺ 从零开始学习编程并将其作为生存技能该怎么走

1.虽然IT行业对学历不是很看重，但学历就是敲门砖，没有是不行的，专科起点有点低了，像是网络，腾讯，阿里之类的大公司最起码也得是本科（很多985,211的高校都不一定录用）以上，除非你技术很牛，

抽时间，报个自考之类的，提升自己的学历，最起码本科
2.多练习项目（可以尝试独立搭建网站，或者做点其他的小项目），或者找几个小伙伴一块完成一个项目，程序员就要多学多练
3.多看看一些计算机基础的东西，C语言之类的是一定要学的，数据结构，算法，计算机理论，服务器看看Linux 等等，这方面的资料书籍很多，很好找，
4.可以看看招聘信息，看看公司招聘都有什么要求，针对性的学习

⑻ 大数据学习入门规划

大数据方向的工作目前分为三个主要方向:
01.大数据工程师
02.数据分析师
03.大数据科学家
04.其他（数据挖掘本质算是机器学习，不过和数据相关，也可以理解为大数据的一个方向吧）
一、大数据工程师的技能要求
二、大数据学习路径
三、学习资源推荐（书籍、博客、网站）
一、大数据工程师的技能要求总结如下:
必须技能10条:01.java高级编程(虚拟机、并发)02.Linux 基本操作03.Hadoop（此处指HDFS+MapRece+Yarn ）04.HBase（JavaAPI操作+Phoenix ）05.Hive06.Kafka 、07.Storm08.Scala09.Python10.Spark (Core+sparksql+Spark streaming ）进阶技能6条:11.机器学习算法以及mahout库加MLlib12.R语言13.Lambda 架构14.Kappa架构15.Kylin16.Aluxio
二、学习路径
第一阶段:
01.Linux学习（跟鸟哥学就ok了）
02.Java 高级学习（《深入理解Java虚拟机》、《Java高并发实战》
第二阶段:
03.Hadoop （董西成的书）04.HBase（《HBase权威指南》）05.Hive（《Hive开发指南》）06.Scala（《快学Scala》）07.Spark （《Spark 快速大数据分析》）08.Python （跟着廖雪峰的博客学习就ok了）
第三阶段:对应技能需求，到网上多搜集一些资料就ok了，我把最重要的事情(要学什么告诉你了)，剩下的就是你去搜集对应的资料学习就ok了当然如果你觉得自己看书效率太慢，你可以网上搜集一些课程，跟着课程走也OK 。这个完全根据自己情况决定,如果看书效率不高就上网课，相反的话就自己看书。
三，学习资源推荐:01.Apache 官网02.Stackoverflow04.github03.Cloudra官网04.Databrick官网05.过往的记忆（技术博客）06.CSDN，51CTO 07.至于书籍当当、京东一搜会有很多，其实内容都差不多
那么如何从零开始规划大数据学习之路！
大数据的领域非常广泛，往往使想要开始学习大数据及相关技术的人望而生畏。大数据技术的种类众多，这同样使得初学者难以选择从何处下手。本文将为你开始学习大数据的征程以及在大数据产业领域找到工作指明道路，提供帮助。

⑼ 零基础能学大数据吗大数据分析好不好学

大数据入门不像学一门编程语言，自学一段时间就OK了。大数据是需要站在编程的基础上学习的，所以零基础的同学建议不要轻易入坑，但如果你已被大数据的就业前景和薪资迷得鬼迷心窍，又或者真的喜欢这行到骨子里，倒是可以尝试一下。因为没有什么比欲望更有动力。

零基础学习大数据需要从以下几个方面入手：

首先，大数据学习路线要明确，第一步：要进行大数据开发语言及其他基础的学习。第二步：学习理论及核心技术。第三步：真实项目案例实战。

1、计算机编程语言的学习。

对于零基础的朋友，一开始入门可能不会太简单。因为需要掌握一门计算机的编程语言，大家都知道计算机编程语言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。建议从java入手，容易学而且很好用，Java只需理解一些基本的概念，就可以用它编写出适合于各种情况的应用程序

那在学习Java的时候，我们一般需要学习这些： HTML&CSS&JS，java的基础，JDBC与数据库，JSP java web技术， jQuery与AJAX技术，SpringMVC、Mybatis、Hibernate等等。这些都能帮助我们更好了解Java，学会运用Java。

2、大数据相关的学习。

学完了编程语言之后，一般就可以进行大数据部分的学习了。一般来说，学习大数据部分的时间比学习Java的时间要更长。大数据部分，包括hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统等知识，分布式存储、分布式计算框架等技术，还要熟悉大数据处理和分析技术。如果要完整的学习大数据的话，这些都是必不可少的。

3、实战阶段。

不用多说，学习完任何一门技术，实战训练是很重要的，进行一些实际项目的操作练手，可以帮助我们更好的理解所学的内容，同时对于相关知识也能加强记忆，在今后的运用中，也可以更快的上手，对于相关知识该怎么用也有了经验。

一般来说，零基础学习大数据大概就是分为这3个阶段，学习大数据不是件容易的事，但是只要你能多努力，积极地解决自己的疑惑，多练手，相信你一定可以掌握这门技术。

⑽ 大数据适合零基础的人学习吗

课程是面向零基础大学生的，大数据开发前期要学JAVA，Html、 JS库等内容，建议去学之前先看看视频，自学试试。