大数据零基础入门书籍（大数据入门书籍选哪些好）

大数据可以自学吗

大数据自学之道 大数据领域对于计算机专业出身者而言，入门较为容易，与专业技能相对对口。然而，对非计算机专业的毕业生来说，自学大数据则较为费力，且耗时，且没有系统规划容易浪费精力。因此，报班学习，获取专业规划，通常比自行在家学习更有效。

大数据分析师的自学之路并不容易，通常需要较长的时间。自学过程中，缺乏系统的指导和直接的反馈，往往需要自己摸索和实践，这使得整个学习过程变得复杂且漫长。因此，为了确保能够掌握所需的知识和技能，寻求专业老师的帮助，学习不同的知识点，是非常必要的。

虽然自学是可行的，但能否成功掌握和持久学习是个未知数。对于想要进入大数据领域的朋友，建议考虑参加专业培训。

学习大数据有2种方式，一种是自学，一种是报培训班学习。如果自学能力、理解都不错的话，可以选取自学。但如果自学能力不太好，本身又是零基础的话，还是建议参加大数据培训班的。大数据选取自学的最大优势是省钱。可以节约成本，买一些相关书籍和资料视频，自己可以抱着读。

大数据学习,对于一个零基础的小白来说难学吗?

无基础自学大数据难。若通过一定的努力和正确的学习方法，无基础自学大数据也不难。第一步：对于大数据的基本认知学习大数据，首先要明白大数据是什么，其未来的发展方向和应用场景有哪些？当然，很多从业者和求学者往往看重的是大数据行业的薪资水平，这样考虑固然无错，但是对于深刻理解大数据却并无实际意义。

小白学大数据不难，所以吸引了许多人报名培训机构进行学习，但培训市场鱼龙混杂，很多大数据培训机构受利益引诱，不顾一切海量投入广告，为忽悠学生不惜做出种种承诺，让很多初涉社会的同学或者想转行的朋友不知所措。

大数据学习对于一个零基础的小白来说如果自学有一定的难度，建议找个专业的培训机构进行学习，推荐选取【达内教育】。大数据需要学习的内容如下：Java编程技术：Java编程技术是大数据学习的基础，想学好大数据，掌握【Java基础】必不可少。Linux命令：大数据开发通常是在Linux环境下进行。

虽然对于0基础小白来说学习大数据不是那么简单，但是只要你认真学习，加上有专业老师的指导和针对性的训练，相信你也是可以完全掌握大数据的。

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。

大数据专业需要学习什么样的知识?

大数据专业需要学习的课程包括数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才（有专业知识、有数据思维）。

大数据专业主要学习内容包括：数据科学基础、数据处理技术、大数据分析方法和应用实践等。大数据专业是一个综合性很强的学科，涉及的知识点非常广泛。数据科学基础 这部分内容主要包括计算机科学、统计学和数学等基础知识。学生需要掌握数据科学的基本原理，了解数据的采集、存储和处理方式。

大数据专业主要学习与大规模数据处理、分析和应用相关的知识和技术。数据基础 大数据专业学习的第一个重点是数据基础知识，包括数据结构、数据库原理、数据管理和数据挖掘等。学生需要了解不同类型的数据结构，如数组、树、图等，以及常用的数据库系统和数据挖掘算法，为后续的大数据处理和分析打下基础。

大数据专业主要学习数学、计算机科学和统计学等相关领域的知识，以及大数据的采集、存储、处理、分析和应用等技术。大数据专业的学习内容广泛且深入。在数学方面，学生需要掌握高等数学、线性代数、概率论等基础知识，这些为后续的数据建模和分析提供了坚实的数学基础。

学it行业零基础能学好吗?

当然是可以的。在IT行业，我们经常遇到两类学习者：有基础的和零基础的。虽然有基础的学习者可能起步更快，但零基础学习者也有其独特的好处，并且他们的初学者心态是非常值得珍视的。

而我想告诉你的，就是，零基础也可以学IT，而且学得更好。专业的IT学校的课程本事都是针对零基础的学生。我们在学软件开发专业的时候，所接触的英语单词也就400来个，记住就好，不需要语法和时态的，由于是经常用到，所以也就能很快的记住。

能学会，大多数IT课程一般都是从零基础开始，大多数人都能学会。千锋教育就有线上免费的IT公开课，。如果真的需要一定的基础，那就是操作电脑的基本能力，相信几乎人人都会。

学大数据要数学好吗

大数据的学习虽然说需要学习数学，但并不需要数学非常好，大数据（big data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并总结成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

大数据与会计专业数学不好能学吗？可以学。大数据本身不是一个孤立的技术名词，而是涉及到多个学科的技术体系，其中以数学、统计学、计算机科学为代表。大数据专业相关的知识，确实与数学有一定的关联，但是数学好与不好，与大数据的学习并没有绝对的关系。

大数据学习并不要求数学能力出众，关键在于掌握编程技术，锻炼逻辑思维能力。编程技术的学习是大数据学习的核心，它能够帮助学习者构建数据分析的框架，解决实际问题。对于数据分析的学习来说，虽然需要一定的数学和统计学基础，但这些基础知识的要求并不是非常高。

大数据学习并不需要数学非常好，大数据主要是编程技术的学习，比较考验锻炼逻辑思维。如果是数据分析学习，需要数学和统计学基础，要求也不会非常高，零基础多下功夫也能学好。

大数据技术需要数学好 拓展知识：数据科学与大数据技术专业对数学要求较高，一般人经过学习能够掌握相关知识和技能。该专业主要研究计算机科学和大数据处理技术等领域。从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）出发，解决实际问题。

怎么自学大数据?

〖1〗、如果没时间，就把最常用的命令自己敲敲，网上有对应的总结，自己很容易搜到。一定要自己敲敲。第二模块：大数据框架 Hadoop：重点学，毕竟大数据是以Hadoop起家的，里面就HDFS，MapReduces，YARN三个模块。Hive：先学会怎么用，当作一个工具来学习。

〖2〗、对零基础学习大数据者，比较好先接触大数据领域动态，融入大数据环境，同时搜集编程语言资料以及入门视频书籍。了解基本技术知识是必需的，但需根据自身阶段和基础，制定不同学习方案。自学过程中，学习环境与基础是关键。学习环境不佳或基础薄弱，可能导致学习过程枯燥无味，难以理解，最终选取放弃。

〖3〗、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。

〖4〗、专业的大数据老师都比你有经验。如何快速学好大数据？接受专业大数据培训，大数据的学习很杂，凭你一己之力，真的很难掌握好大数据技术，而在专业的大数据培训机构就不一样，从零教起，有个专业的大数据老师带你入门，会比你自学大数据好太多了，效率不知道高出多少，时间也不知道节省多少，真正达到快速。

〖5〗、如果题主是Java工程师的话自学大数据是可以的，如果零基础的话自学基本上是不可能的，如果实在想试试比较好的方案是：先关注一些大数据领域的动态，让自己融入大数据这样一个大的环境中。然后找一些编程语言的资料（大数据的基础必备技能）和大数据入门的视频和书籍，基本的技术知识还是要了解的。

自学备考CDA数据分析师,需要准备哪些教材?

报考的是哪一级？1级我看官方网站上有推荐借鉴书目，还有一个题库呢。1级的借鉴书目就是他们人大经济论坛出的。

第1本《谁说菜鸟不会数据分析入门篇》很有趣的数据分析书！基本看过就能明白，以小说的形式讲解，很有代入感。包含了数据分析的结构化思维、数据处理技巧、数据展现的技术，很能帮我们提升职场竞争能力。找不到工作的，学好了它，自然没问题。

当然能考，计算机专业靠CDA认证还是很有优势的，我是去年报考的，给你一点个人经验吧，首先你先去CDA官方网站上将考试大纲和大纲解析打印出来，按照大纲上知识点的占分比重安排复习的顺序和时间，学习要根据备考大纲进行系统，有目的地学习，大纲推荐的必读书籍要重点看。

为了全面准备CDA考试，推荐借鉴书籍如《精益业务数据分析》（CDA LEVEL Ⅰ），重点关注考纲要求，而非详细软件操作。

零基础如何系统学习数据分析?

〖1〗、对于想要进一步学习数据分析的人来说，可以着手做一些自己感兴趣的数据分析项目。这可能需要学习一些爬虫和数据库的知识。例如，可以爬取歌词，分析人们喜欢唱的歌曲；可以分析公司的订单数据，寻找规律；也可以爬取女朋友的微博数据，了解她的兴趣爱好。这些项目都是从简单的、基础的、感兴趣的方面开始的。

〖2〗、了解业界动态，善于探索和发现 你要了解业内动态。我们生活在一个变化的世界，一夜之间事物就可能发生重大变化，今日和流行的技术明日就很可能面临淘汰。你一定要多与一些富有经验的专业人士、业内专家交流，预见未来的自己。

〖3〗、Excel公式 数据透视表 Excel图表 学习一些SQL基础 接着建议学习MySQL，因为数据分析跟数据打交道，懂点sql知识还是很有必要的。

〖4〗、从零开始学数据分析，到可以找工作的程度，需要系统地学习统计学、Excel、SQL、Hive，以及选取性学习数据挖掘、机器学习和编程语言如R或Python。这整个过程大致分为以下五个阶段：阶段一：统计学 开始学习基本的统计学知识，包括概率、分布、抽样、线性回归和时间序列。

〖5〗、统计学相关知识统计学是数据分析的基础，因为数据分析需要对大量数据进行统计分析，大家可以通过对统计学的学习，培养数据分析最基本的一些逻辑思维。 EXCEL 不要小看EXCEL，它可是最初级的数据分析工具，在处理的数据量不是很大时，EXCEL完全可以胜任。

〖6〗、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。

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