小白怎么学习大数据,怎样进行大数据的入门级学习

大数据时代,你在干什么?大家都知道数据本身并没有什么价值,由于分析方法的存在,使得海量的数据变得如同一座永远开采不完的矿,是金矿还是银矿,得看你怎么分析和怎么利用了,和小编一起来了解一下怎么学习大数据吧。

  1. 【了解自身学习大数据的目的】每个人都有自己的想法,学习大数据的目的是什么,是学会分析,还是学会管理呢?大数据学习群:19942加7210

  2. 【制定学习大数据的计划】,在学习的过程中,没有计划,估计是达不到理想的彼岸的。一个好的计划是详细合理的,是张弛有度的。

  3. 【三人必有我师】向他人学习,在现代社会里,大数据的思维,每个人都会拥有,只有不断向他人学习,才能更好的提高之间,多问为什么,根究5个w原则去做吧。

  4. 【互联网很强大】利用网络资源去学习,网络时代,各种网络视频教学平台都有资料、信息,只有跟上时代节奏,才不会落伍。

  5. 【乐于操作、沉得下来】如果你学习大数据沉不下来,建议你别学,因为这需要很大的耐心,去处理、分析、解决大量的数据,需要不断去思考,沉得下来,才能进步。

  6. 【学好数学及建模】数学来源于生活,数据也是来源于生活,计算机以逻辑说话,数学乃逻辑的先祖,学好数学,懂得原理,学会建立相关模型是非常有必要的。

  7. 【学会计算机编程】学好大数据,没有点儿编程基础怎能行呢,如计算机基础,数据结构,网络基础,数据库等等知识。

  8. 【学习Python R SAS 等软件及算法】大数据时代,需要的不只是网络架构、数据仓的管理维护,最终是需要进行编程与分析的分析,而python 和R SAS 是这方面的先锋者,需要追随他们哦。

9.【学会编辑论文】因为大数据需要的不是一堆数字,而是用文章表述出来,编辑好的论文胜过好的数据结果.告,然后发现这不是你想要的生活,决定去干别的工作了……这也是件好事,有数据分析能力的人做其他工作也算有一项优势。

一、整体了解数据分析——5小时
新人们被”大数据“、”人工智能“、”21世纪是数据分析师的时代“等等信息吸引过来,立志成为一名数据分析师,于是问题来了,数据分析到底是干什么的?数据分析都包含什么内容?
市面上有很多讲数据分析内容的书籍,在此我推荐《深入浅出数据分析》,此书对有基础人士可称消遣读物, 但对新人们还是有一定的作用。阅读时可不求甚解,重点了解数据分析的流程、应用场景、以及书中提到的若干数据分析工具,无需纠结分析模型的实现。5个小时,足够你对数据分析工作建立初步的印象,消除陌生感。


二、了解统计学知识——10小时
15个小时只够你了解一下统计学知识,作为入门足够,但你要知道,今后随着工作内容的深入,需要学习更多的统计知识。


本阶段推荐书籍有二:《深入浅出统计学》《统计学:从数据到结论》,要了解常用数理统计模型(描述统计指标、聚类、决策树、贝叶斯分类、回归等),重点放在学习模型的工作原理、输入内容和输出内容,至于具体的数学推导,学不会可暂放一边,需要用的时候再回来看。


三、学习初级工具——20小时
对于非技术类数据分析人员,初级工具只推荐一个:EXCEL。推荐书籍为《谁说菜鸟不会数据分析》,基础篇必须学习,提高篇不一定学(可用其他EXCEL进阶书籍),也可以学习网上的各种公开课。
本阶段重点要学习的是EXCEL中级功能使用(数据透视表,函数,各类图表适用场景及如何制作),如有余力可学习VBA。大数据学习群:19942加7210


四、提升PPT能力——10小时
作为数据分析人员,PPT制作能力是极其重要的一项能力,因此需要花一点时间来了解如何做重点突出,信息明确的PPT,以及如何把各类图表插入到PPT中而又便于更新数据。10个小时并不算多,但已经足够(你从来没做过PPT的话,需要再增加一些时间)。具体书籍和课程就不推荐了,网上一抓一大把,请自行搜索。


五、了解数据库和编程语言——10小时

这个阶段有两个目标:学习基础的数据库和编程知识以提升你将来的工作效率,以及测试一下你适合学习哪一种高级数据分析工具。对于前者,数据库建议学MySQL(虽然Hadoop很有用但你不是技术职位,初期用不到),编程语言建议学Python(继续安利《深入浅出Python》,我真没收他们钱……)。数据库学到联合查询就好,性能优化、备份那些内容用不到;Python则是能学多少学多少。


六、学习高级工具——10小时
虽然EXCEL可以解决70%以上的问题,但剩下30%还是需要高级工具来做(不信用EXCEL做个聚类)。高级分析工具有两个选择:SPSS和R。虽然R有各种各样的好处,但我给的建议是根据你在上一步中的学习感觉来定学哪一个工具,要是学编程语言学的很痛苦,就学SPSS,要是学的很快乐,就学R。不管用哪一种工具,都要把你学统计学时候学会的重点模型跑一遍,学会建立模型和小幅优化模型即可。


七、了解你想去的行业和职位——10+小时
这里我在时间上写了个”+“号,因为这一步并不一定要用整块时间来学习,它是贯穿在你整个学习过程中的。数据分析师最需要不断提升的能力就是行业和业务知识,没有之一。你将来想投入哪个行业和哪个职位的方向,就要去学习相关的知识(比如你想做网站运营,那就要了解互联网背景知识、网站运营指标体系、用户运营知识等内容)。


八、做个报告——25小时
你学习了那么多内容,但现在出去的话你还是找不到好工作。所有的招聘人员都会问你一句话:你做过哪些实际项目?(即使你是应届生也一样) 如果你有相关的项目经验或者实习经验,当然可以拿出来,但是如果没有,怎么办?答案很简单,做个报告给他们看,告诉招聘者:我已经有了数据分析入门级(甚至进阶级)职位的能力。同时,做报告也会是你将来工作的主要内容,因此也有可能出现另外一种情况:你费尽心血做了一个报告,然后发现这不是你想要的生活,决定去干别的工作了……这也是件好事,有数据分析能力的人做其他工作也算有一项优势。

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