在大數據的熱潮下，許多沒有編程基礎和代碼經驗的同學都想參與進來。想學習大數據的技術在互聯網領域分得一杯羹。可是，很多人對代碼學習非常困難，邏輯思維跟不上。這個時候他們就會考慮學習大數據的另外一個方向——大數據分析學習。大數據分析學習，不僅適合零基礎的學員，學習相對容易，同時學成之后就業薪資也非常的可觀。下面科多大數據老師就帶著大家一起來看看大數據分析學習具體應該怎么學。
一、數據分析5種必備技能
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。業務分析是一個使用組織中可用的所有統計數據達成建設性結論的程序/研究。組織雇用業務分析專家，評估公司以前的報告，以了解他們是否正確進行。過去的報告有助于他們評估即將發生的事件是否有利于組織或反對。在這兩種情況下，對公司都有利。如果企業處于正確的軌道，他們仍然可以改善，如果沒有，那么它可以幫助他們找到解決辦法來糾正這個問題。
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出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法(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
大數據分析最終要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分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。
二、需要學習和掌握的技能
1.首先要掌握基礎數學和統計學。了解為什么和在哪里使用平均值，中位數和模式。在你開始之前，你需要愛上你的數據，這是我的教授所說的。當你寫關于女朋友的詩，你必須知道我可以從中知道什么。不要用大數據驅動我的誤解或數據分析是hadoop，spark等框架。當然，他們有助于更快地獲得結果，但邏輯與我們如何將數據轉化為有用的信息。按照array老師的視頻課程。無論你是學生還是做任何工作，如果你能知道你做什么，那就很容易根據它來找到答案。
2.了解統計信息和多變量統計信息
學習SQL和數據庫
學習編碼（Python，R）
學習使用新的非結構化數據類型
參加MOOC課程數據科學課程（Coursera，Udacity等）
考慮數據科學或數據分析的研究生學位
3．您應該深入分析計算的基礎知識。
您應該了解可擴展性，容錯能力，復制性，開放性，地理獨立性等分布式編程中的問題。要分析大數據，您需要對統計信息或機器學習有較好的了解。您也可以使用Hadoop，HBase，Hive等分析大數據的工具。DBMS的基礎知識也是首選。要使用任何大數據工具，如hadoop，您應該知道一種編程語言（比如Java或Python）。如果要集中精力編程大數據，從分布式計算開始，然后嘗試設置一個hadoop集群（單節點，然后是多節點）。
以上就是大數據分析學習的要點，大數據分析趕快學起來哦。學習過程中有任何疑問可以訪問www.keduox.com咨詢老師哦，老師會在線免費給你答疑！
