零基礎(chǔ)怎么開始學(xué)計(jì)算機(jī)？在當(dāng)今的大數(shù)據(jù)時(shí)代掌握當(dāng)然的計(jì)算機(jī)咨詢技術(shù)是有必要的，而且將來無論從事行業(yè)做何職業(yè)都些微的會外界到一些計(jì)算機(jī)知識。相對于職場人來說，完全掌握計(jì)算機(jī)技術(shù)不僅僅會實(shí)力提升自身的職場

零基礎(chǔ)怎么開始學(xué)計(jì)算機(jī)？

在當(dāng)今的大數(shù)據(jù)時(shí)代掌握當(dāng)然的計(jì)算機(jī)咨詢技術(shù)是有必要的，而且將來無論從事行業(yè)做何職業(yè)都些微的會外界到一些計(jì)算機(jī)知識。相對于職場人來說，完全掌握計(jì)算機(jī)技術(shù)不僅僅會實(shí)力提升自身的職場競爭力，也會為自己最終勝利更廣闊的發(fā)展前景。

對于零基礎(chǔ)的人來說，要想去學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)查找技術(shù)簡單估計(jì)從基礎(chǔ)知識又開始學(xué)，計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識和操作系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、編程語言、數(shù)據(jù)庫等內(nèi)容，不斷自學(xué)的不斷深入，這對這些基礎(chǔ)知識的理解也會漸漸地深入。比如早期是可以從清楚操作系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)又開始，緊接著對此編程語言的了解，未來是可以按照閱讀操作系統(tǒng)的源代碼（Linux）來進(jìn)階對于操作系統(tǒng)的認(rèn)知層次。

自學(xué)計(jì)算機(jī)知識是可以從編程語言入手，在學(xué)習(xí)編程語言的過程中逐步降低強(qiáng)短板其他方面的知識，例如編程會用到操作系統(tǒng)知識，也會應(yīng)用數(shù)據(jù)庫和網(wǎng)絡(luò)等方面的知識，實(shí)際怎么學(xué)習(xí)編程語言也能把這些知識都并聯(lián)連接過來，最終達(dá)到不能形成一個(gè)相對于求全部的知識結(jié)構(gòu)。

目前編程語言有很多種，比較比較最流行編程語言也有幾十種，諸如像Java、C、Python、PHP、C、C#、JavaScript等全是都很最流行編程語言，每一種編程語言也有自己的應(yīng)用場景，也都有各自的特點(diǎn)。你選擇編程語言無非要判斷自己的興趣方向，再者也是需要特點(diǎn)自己的知識結(jié)構(gòu)，如果自己有較為功底的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，那就就可以不考慮畜牧獸醫(yī)相關(guān)專業(yè)后端開發(fā)，怎么學(xué)習(xí)Java、Python、C等語言大都比較好的選擇。

后來，學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)具體技術(shù)要先注重實(shí)踐過程，要多做實(shí)驗(yàn)并不斷總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，實(shí)際實(shí)驗(yàn)不但能夠鍛練自己的動手能力，還都能夠?qū)嶋H實(shí)驗(yàn)慢慢的建立起起抽象概念的畫面感最終達(dá)到實(shí)力提升認(rèn)知能力，這是比較比較重要的是的。

我畜牧獸醫(yī)相關(guān)專業(yè)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)十年，目前也在帶計(jì)算機(jī)專業(yè)的研究生，要注意的研究方向幾乎全部在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域，我會相繼寫一些關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方面的文章，很有興趣朋友這個(gè)可以關(guān)注我，也許一定會有了。

如果不是有互聯(lián)網(wǎng)方面的問題，也這個(gè)可以去咨詢我，謝謝了！

不會Python只會Bi工具，可以從事數(shù)據(jù)分析師嗎？

啊,謝謝一份請柬！

答案是那肯定的，就算是絕對不會Python編程也是是可以從事數(shù)據(jù)分析崗位的。

目前數(shù)據(jù)分析崗位有兩種工作，一種是采用各種數(shù)據(jù)分析軟件參與數(shù)據(jù)分析（BI工具），另一種是是從算法設(shè)計(jì)和基于來完成數(shù)據(jù)分析（機(jī)器學(xué)習(xí)），在行業(yè)實(shí)際應(yīng)用中過程中，區(qū)分工具通過數(shù)據(jù)分析極其普遍一些。

通過BI工具來并且數(shù)據(jù)分析是需要要做100元以內(nèi)幾件事情：

第一：業(yè)務(wù)建模。業(yè)務(wù)建模是BI數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵點(diǎn)，也是BI分析師要上重點(diǎn)能夠掌握的內(nèi)容。業(yè)務(wù)建模說到底是就是一個(gè)邏輯問題，按照BI工具能夠完成業(yè)務(wù)邏輯的分析是BI分析師確定問題的出發(fā)點(diǎn)。業(yè)務(wù)建模需要手中掌握各種算法，這往往不需要一個(gè)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)過程。同時(shí)，不同行業(yè)的業(yè)務(wù)模型是有所不同的，也需要一段時(shí)間才能漸漸地手中掌握。

第二：數(shù)據(jù)庫知識。做數(shù)據(jù)分析是不需要能夠掌握數(shù)據(jù)庫知識的，重點(diǎn)取決于人數(shù)據(jù)的提取，BI工具需要通過Sql語句完成這對比較傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)的提取，肯定對于非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（NoSQL）來說也這個(gè)可以按照中間件來成功操作，.例如Hive那就是一個(gè)比較好的工具。

第三：數(shù)據(jù)呈。數(shù)據(jù)分析工具而不都會能提供十分豐富的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)，對于需要工具結(jié)束數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出的分析師來說，如果想都沒有達(dá)到Python的靈活性那就是需要下一番功夫的，況且呈現(xiàn)事關(guān)大家用戶的使用體驗(yàn)。

這對每一位的傳統(tǒng)行業(yè)來說，實(shí)際BI工具結(jié)束數(shù)據(jù)分析是也很最常見的一種的做法，不過Excel本身就都能夠能完成大量職場上較常見的數(shù)據(jù)分析任務(wù)。

目前大數(shù)據(jù)正處于落地之前應(yīng)用的初期，大部分的數(shù)據(jù)分析任務(wù)依然是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析，這種下，采用BI工具等并且數(shù)據(jù)分析是比較好不是現(xiàn)實(shí)的選擇，又是效率比較高的選擇。

當(dāng)然，就算是不可能編程依然可以從事行業(yè)數(shù)據(jù)分析工作，但是擁有編程能力會肯定修為提升自己的數(shù)據(jù)分析能力。

作者簡介：科學(xué)院大學(xué)計(jì)算機(jī)專業(yè)研究生導(dǎo)師，普通機(jī)電設(shè)備IT行業(yè)多年來，研究方向和日志軟件體系結(jié)構(gòu)、大數(shù)據(jù)、人工智能咨詢領(lǐng)域，有多年的一線研發(fā)經(jīng)驗(yàn)。

記得關(guān)注作者，希望能咨詢計(jì)算機(jī)相關(guān)問題。