bi大數(shù)據(jù)好入門嗎？bi大數(shù)據(jù)入門難，但前景好大數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展，已經(jīng)產(chǎn)生了約150萬的大數(shù)據(jù)人才缺口，這就為跨專業(yè)、跨行業(yè)學習大數(shù)據(jù)的人群們提供了豐富的就業(yè)機會想要學習大數(shù)據(jù)技術(shù)的人群主要分為

bi大數(shù)據(jù)好入門嗎？

bi大數(shù)據(jù)入門難，但前景好

大數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展，已經(jīng)產(chǎn)生了約150萬的大數(shù)據(jù)人才缺口，這就為跨專業(yè)、跨行業(yè)學習大數(shù)據(jù)的人群們提供了豐富的就業(yè)機會

想要學習大數(shù)據(jù)技術(shù)的人群主要分為三類：

? 應(yīng)屆大學生

對未來定位還不清晰、就業(yè)不理想、期望從事前沿行業(yè)，想要用學習來改變命運。

? 傳統(tǒng)行業(yè)從業(yè)者

目前的職業(yè)發(fā)展空間有限，期望自己有更大的提升，想要轉(zhuǎn)行進入大數(shù)據(jù)行業(yè)。

? 相關(guān)IT行業(yè)的從業(yè)者

有一定的IT基礎(chǔ)，想要探索更多的職業(yè)可能性，進一步提高綜合能力。

零基礎(chǔ)學大數(shù)據(jù)能學會嗎？

大數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)技術(shù)的重要環(huán)節(jié)，也是目前數(shù)據(jù)價值化的重要實現(xiàn)之一，所以學習大數(shù)據(jù)技術(shù)的一個重點就在于數(shù)據(jù)分析。

數(shù)據(jù)分析的通常有兩種，一種是統(tǒng)計分析，另一種是機器學習。統(tǒng)計分析主要是運用數(shù)學的手法，通過已有的大量數(shù)據(jù)來反應(yīng)事務(wù)的聯(lián)系性。要想熟練運用統(tǒng)計分析，需要具備扎實的數(shù)學基礎(chǔ)。當然，隨著目前統(tǒng)計工具的普及化，一些統(tǒng)計工具會極大的簡化統(tǒng)計分析的過程和難度，對于數(shù)學基礎(chǔ)比較薄弱的人來說，只要經(jīng)過一個系統(tǒng)的學習過程，往往也能夠熟練地進行統(tǒng)計分析。

機器學習是另一種比較常見的數(shù)據(jù)分析，機器學習的目的就是從一堆雜亂無章的數(shù)據(jù)中找到其背后的規(guī)律。機器學習的步驟分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整理、算法設(shè)計、算法訓(xùn)練、算法驗證和算法應(yīng)用，可以說機器學習的重點在算法設(shè)計上。從這個角度來看，機器學習也需要具備扎實的數(shù)學基礎(chǔ)。通常來說，機器學習分為兩個階段，分別是學習階段和識別階段，學習階段需要掌握數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，而識別階段則是對未知數(shù)據(jù)的鑒別（分類等）。

隨著大數(shù)據(jù)的落地應(yīng)用，在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域進行數(shù)據(jù)分析的難度也在逐漸下降，比如BI工具就能夠明顯降低數(shù)據(jù)分析的門檻。BI工具通常需要學習一些數(shù)據(jù)庫方面的知識，而數(shù)據(jù)庫知識的難度相對來說并不大，這在一定程度上促進了BI工具的使用。

目前，場景數(shù)據(jù)分析是一個數(shù)據(jù)分析的重點和熱點，場景數(shù)據(jù)分析的商業(yè)應(yīng)用價值還是比較高的。另外，場景數(shù)據(jù)分析對于行業(yè)知識有一定的要求。

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