我想告诉你一个恐怖故事。那就是 2018不知不觉地过去了。
回想过去的2018年。
今年，第一年的所有目标都实现了吗？
你还记得那张曾经树立的旗帜吗？
你想学习大数据分析，但你不知道如何开始？
你想读20本书，但你发现你没有读完整本书吗？
你想节省100000元，仍然生活在月光下，透支信用卡和蚂蚁花？
你想去旅游，认识新朋友，但是整个周末都呆在家里，甚至不想睡觉？
我们习惯于“间歇性的自满、持续的困惑和死亡”，那么2019我们该怎么办呢？
事实上，改变是不难的。你缺少的只是一个计划。学习大数据分析更是如此，因为大数据是一个综合性的学科，复杂的系统，所以大数据的学习需要一个明确的目标和计划，然后一步一步的实现。
那么我们如何制定可行的大数据学习计划呢？
我们可以从以下几个方面进行阐述。
一。制定目标
首先，你需要制定一个明确的长期目标。例如，半年内学习相关课程，初步掌握大数据基础知识；例如，一年内熟悉并能够应用于实际项目；以及，例如，一年内满足市场对大数据分析师的基本要求，并成功地实现了作为一个大数据分析师的工作。
在提出预设时，应注意明确目标，明确应用方向。大数据是一个大类，就像写程序一样，有写前端，写后端，写嵌入式，写APP，从语言上讲，有数十种主流语言，这些输入方法不同，大数据是一样的，大数据挖掘，大数据结构大数据分析，大数据咨询。不同的大数据岗位在具体应用和需求上有不同的能力。学习大数据应结合自身实际情况和应用方向。
如果你想在一年内找到一个大数据分析师的工作，你必须知道你需要什么才能成为一个大数据分析师。（你可以从招聘网站上总结出来。）
二。自我评价
在制定详细的计划之前，你需要做一个自我评估，根据你的实际情况和知识背景来评估你的现实，分析和总结你已经掌握的技能和以前缺乏的方面，并且在评估时诚实地面对自己，不要太雄心勃勃。我们。
而且应该有大的目标进行可行性分析，其学习能力的预设分析，多少学习时间可以保留每天或每周，什么学习手段的运用。
例如：数理统计专业的毕业生C Jun，现在想学习大数据，目标是在1年内达到大数据分析师就业市场的基本要求，成功地找到了一个大数据分析师工作（以下简称为毕业生）。所以我们必须首先分析自己的实际情况，并成为一个大数据分析的差距，扎实的基础知识在学生的数理统计、数据库、统计分析、指标体系等方面都属于现有技能；也在一定的R语言基础上，如Excel分析工具，还需要进一步研究；编程能力较弱，F或者Python、Linux、Hadoop、MapReduce、SAS、根据仓库数量、tebleau、可视化分析、分析报告等技能，我们需要集中精力学习。
毕业生处于实习阶段，白天需要上班，没有时间去参加网上培训班专心学习，通常能够用较少的时间学习，只有晚上8-10点，周末每天4小时。这种比较持续的学习时间可以通过读书、讲课、配合实验操作等来实现。一般来说，一些零碎的时间只能阅读单个知识点文本、技术帖子或相关课程视频，以便学习，这些时间可以每周使用18-20小时。此外，研究生的统计工作，其中一些与大数据分析有关，可以学习和积累工作经验。有鉴于此，研究生的目标计划是非常可行的，只要他坚持这样做，他一定会得到一些结果。
三、阶段目标
对于大数据有很多学习的技巧，所以我们首先要确定学习内容的顺序和方向，从浅到深，从简单到复杂。然后将大目标分为阶段和小目标。
例如：毕业生C Jun通过技能差异比较，知道要成为一个大的数据分析师，他们必须掌握他们现在所缺乏的技能，所以学习每项技能可以是他们的阶段目标，例如：1-2个月，要掌握Python语言，可以使用Python做爬虫和分析以及开发。私奔。例如，学习Linux（Linux安装，基本命令，shell编程等）在3月份。学习的顺序可以参考。在大数据分析的实际应用中，应遵循“基础理论-大数据存储技术-大数据结构设计-大数据实时计算-大数据采集-大数据实时分析”的顺序，主要结合t.继承人自己的实际情况。
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为了不让“2019年继续，计划2018年的计划，它本应在2018年完成。”为了更好地激励（监督）学习。
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