1，想學數據分析但沒有相關專業(yè)背景從零開始難嗎2，想轉型大數據分析好學嗎我沒有基礎3，數據分析零基礎學習嗎4，數據分析師難學嗎5，大數據分析學習什么內容好學嗎1，想學數據分析但沒有相關專業(yè)背景從零開始難嗎
不是計算機專業(yè)，是數學專業(yè)不？是不是重點一本大學畢業(yè)？如果都不是，那么算了，沒人愿意要你。這就要看你自己的基礎和學習能力了，只要你付出努力就會收獲，所以說要有一顆良好的學習心態(tài)，建議在北風系統(tǒng)的學習之后，在做幾年相關的工作，實踐中學習，你應該會成長的很快
2，想轉型大數據分析好學嗎我沒有基礎
大數據不太好學，但是現(xiàn)在有很多培訓學校呀，都是從零基礎教起的，我一開始就是沒有基礎開始學的大數據，只能說比別人有基礎的要更加努力辛苦點吧，最后在培訓學校學了差不多半年吧，也找到了個挺好的工作，工資一萬多。我就是上班了bai好幾年跨行業(yè)轉型的人，大學學的專業(yè)太冷門，工資也低，所以轉到了大數據分du析，自認為學的還可以，zhi因為光環(huán)的課程安排是從最基礎的開始，只要你努力的學就一定dao沒問題。而且現(xiàn)在大數據產業(yè)已進入發(fā)展的“快車道”，急需大量優(yōu)秀的大數據人才作為后盾版，因此大數據就業(yè)前景好，當權然前提是專業(yè)知識要扎實。大數據分析是指對規(guī)模巨大的數據進行分析。對大數據bigdata進行采集、清洗、挖掘、分析等，大數據主要有數據采集、數據存儲、數據管理和數據分析與挖掘技術等。大數據學習并不是高深莫測的，雖然它并沒有多簡單，學習起來有一定難度，但是通過努力，零基礎的朋友也是完全可以掌握大數據技術的。零基礎學習大數據一般有以下幾步：了解大數據理論、計算機編程語言學習、大數據分析相關課程學習、實戰(zhàn)項目一般來說零基礎學習大數據大概就是分為這4個階段，學習大數據不是件容易的事，但是只要你能多努力，積極地解決自己的疑惑，多練手，那么你一定可以掌握這門技術。我給的建議是去學習! 你學習是為了一個高薪的好工作. 他們的軟件學院的科目. 只要你學習好, 加上有實際經驗/ 我只能說以后你的 前途無量. (英文好的話,還可以做國外項目, 可以免費出國工作+旅游哦!) sap屬于現(xiàn)在的高薪行業(yè). 大數據分析屬于未來的主流行業(yè) . 請問有什么理由不去呢? 學歷只是在沒有工作經驗的時候才具有敲門磚功能. 一旦有工作經驗\項目經驗. 學歷?呵呵不知2113道你是否有基礎，大數據需要有java的基礎，有基礎的話應該好學些，沒基礎就需要5261從基礎課程學起，好不好學真的不好說，有的人覺得好學，也有人覺得不好學，有一定的難4102度也說明這個專業(yè)還是有一定的含金量的，好說的話大家不都去學了1653，那還有什么含金量是吧。萬事開頭難，只要肯定功夫，了解了技術知識點，學進去了，也就能版夠體會得到學習的樂趣，想學就去學吧，逼自己一把，只有挑戰(zhàn)一下自己才有成權功的機會。
3，數據分析零基礎學習嗎
1、數據分析要學多久？每個人的學習能力和基礎都不同，所以數據分析的學習周期也不同。而且也要結合自身的發(fā)展方向來選擇學習的內容，因此學習時間會有很大的差別。一般來講，零基礎的學習者進行系統(tǒng)的培訓，最快也要將近三個月。這里給大家推薦一下博學谷的《所有人都能學的數據分析課》 ，專注于培養(yǎng)數據分析師的數據處理能力、數據分析能力和數據挖掘能力，課程內容從數據庫管理、統(tǒng)計理論方法、數據分析主流軟件的應用到數據挖掘算法等，對一整套數據分析流程技術進行系統(tǒng)講解，學完之后，學習者可以直接達到中級數據分析師的水平。2、數據分析要學什么？（1）統(tǒng)計學統(tǒng)計學是數據分析的基礎，是必須零基礎初學者必須掌握的重要內容。學習最基本的統(tǒng)計學知識可以解決日常大部分的分析需求，所以強烈推薦零基礎學習者先從統(tǒng)計學開始入手。統(tǒng)計學設計概率、分布、抽樣、線性回歸、時間序列、統(tǒng)計推斷等內容。（2）sqlsql是零基礎學習數據分析的核心內容之一，當你要分析的數據超過百萬級別的時候，這時候需要數據庫來解決，而從數據庫中獲取數據要依靠sql語言?？梢园裮ysql作為學習對象，簡單了解一些數據庫范式設計等基本的數據庫原理，重點學習sql語言?？梢宰约喊惭b一個mysql數據庫實踐操作練習。（3）excel說起excel可能會有人覺得這個很簡單，但是excel確實是一個功能強大的利器。作為數據分析師的核心工具，具體學習內容有excel函數技巧（查找函數、統(tǒng)計函數、邏輯函數）、excel快速處理技巧（格式調整、查找定位、快捷鍵技巧等）和excel可視化技巧（組合圖、條形圖、數據氣泡地圖）。（4）數據挖掘、機器學習這部分可以選擇性學習。因為統(tǒng)計分析基本可以解決日常數據分析工作的70%-80%的需求，而且數據挖掘和機器學習的難度較大，門檻略高。這部分主要是了解數據挖掘和機器學習的基本概念和理論。比如：分類、聚類、回歸、決策樹、貝葉斯定理等。（5）python因為python有很多的第三方強大的庫，因此python是數據分析的利器，也是數據分析必學的編程語言。比如numpy、pandas、matplotlib與python作圖、sklearn與機器學習基礎等等。雖然python是數據分析的重要工具，但是不同的職業(yè)發(fā)展方向，python掌握的程度也是不一樣的。（6）產品運營知識可能有些人都聽過產品運營這一崗位，對于想往管理路線發(fā)展的數據分析師來講，產品運營是必須要要學習的知識。其實產品運營知識也不復雜，就是根據自身業(yè)務需求將指標拆解到最細，然后運用同比和環(huán)比兩種數據分析方式。
4，數據分析師難學嗎
總體來說，先學基礎，再學理論，最后是工具，同時要找到適合自己的學習方法也很重要，建議還是找專業(yè)的學校報名效果更好些。，cda該中心已與國內多所高校進行了合作，獨特的教學方法效果非常的好。數據營銷師入門必會：1、懂業(yè)務。從事數據分析工作的前提就會需要懂業(yè)務，即熟悉行業(yè)知識、公司業(yè)務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業(yè)認知和公司業(yè)務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。2、懂管理。一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，后續(xù)的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。3、懂分析。指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，并能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析?；镜姆治龇椒ㄓ校簩Ρ确治龇?、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯(lián)分析法等。高級的分析方法有：相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。4、懂工具。指掌握數據分析相關的常用工具。數據分析方法是理論，而數據分析工具就是實現(xiàn)數據分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數據，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數據分析工具幫我們完成數據分析工作。5、懂設計。懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果一目了然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。數據分析師指的是不同行業(yè)中，專門從事行業(yè)數據搜集、整理、分析，并依據數據做出行業(yè)研究、評估和預測的專業(yè)人員。數據分析師工作職責：（1）互聯(lián)網本身具有數字化和互動性的特征，這種屬性特征給數據搜集、整理、研究帶來了革命性的突破。以往“原子世界”中數據分析師要花較高的成本（資金、資源和時間）獲取支撐研究、分析的數據，數據的豐富性、全面性、連續(xù)性和及時性都比互聯(lián)網時代差很多。（2）與傳統(tǒng)的數據分析師相比，互聯(lián)網時代的數據分析師面臨的不是數據匱乏，而是數據過剩。因此，互聯(lián)網時代的數據分析師必須學會借助技術手段進行高效的數據處理。更為重要的是，互聯(lián)網時代的數據分析師要不斷在數據研究的方法論方面進行創(chuàng)新和突破。（3）就行業(yè)而言，數據分析師的價值與此類似。就新聞出版行業(yè)而言，無論在任何時代，媒體運營者能否準確、詳細和及時地了解受眾狀況和變化趨勢，都是媒體成敗的關鍵。（4）此外，對于新聞出版等內容產業(yè)來說，更為關鍵的是，數據分析師可以發(fā)揮內容消費者數據分析的職能，這是支撐新聞出版機構改善客戶服務的關鍵職能。
5，大數據分析學習什么內容好學嗎
大數據分析的五個基本方面1，可視化分析大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對于大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現(xiàn)大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。2，數據挖掘算法大數據分析的理論核心就是數據挖掘算法，各種數據挖掘的算法基于不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現(xiàn)出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統(tǒng)計學家所公認的各種統(tǒng)計方法(可以稱之為真理)才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的算法才能更快速的處理大數據，如果一個算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。3，預測性分析能力大數據的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。4，語義引擎大數據分析廣泛應用于網絡數據挖掘，可從用戶的搜索關鍵詞、標簽關鍵詞、或其他輸入語義，分析，判斷用戶需求，從而實現(xiàn)更好的用戶體驗和廣告匹配。5，數據質量和數據管理大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業(yè)應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。 大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據