bi大數據好入門嗎？bi大數據入門難，但前景好大數據應用產業的蓬勃發展，已經產生了約150萬的大數據人才缺口，這就為跨專業、跨行業學習大數據的人群們提供了豐富的就業機會想要學習大數據技術的人群主要分為

bi大數據好入門嗎？

bi大數據入門難，但前景好

大數據應用產業的蓬勃發展，已經產生了約150萬的大數據人才缺口，這就為跨專業、跨行業學習大數據的人群們提供了豐富的就業機會

想要學習大數據技術的人群主要分為三類：

? 應屆大學生

對未來定位還不清晰、就業不理想、期望從事前沿行業，想要用學習來改變命運。

? 傳統行業從業者

目前的職業發展空間有限，期望自己有更大的提升，想要轉行進入大數據行業。

? 相關IT行業的從業者

有一定的IT基礎，想要探索更多的職業可能性，進一步提高綜合能力。

零基礎學大數據能學會嗎？

大數據分析是大數據技術的重要環節，也是目前數據價值化的重要實現之一，所以學習大數據技術的一個重點就在于數據分析。

數據分析的通常有兩種，一種是統計分析，另一種是機器學習。統計分析主要是運用數學的手法，通過已有的大量數據來反應事務的聯系性。要想熟練運用統計分析，需要具備扎實的數學基礎。當然，隨著目前統計工具的普及化，一些統計工具會極大的簡化統計分析的過程和難度，對于數學基礎比較薄弱的人來說，只要經過一個系統的學習過程，往往也能夠熟練地進行統計分析。

機器學習是另一種比較常見的數據分析，機器學習的目的就是從一堆雜亂無章的數據中找到其背后的規律。機器學習的步驟分為數據采集、數據整理、算法設計、算法訓練、算法驗證和算法應用，可以說機器學習的重點在算法設計上。從這個角度來看，機器學習也需要具備扎實的數學基礎。通常來說，機器學習分為兩個階段，分別是學習階段和識別階段，學習階段需要掌握數據之間的聯系，而識別階段則是對未知數據的鑒別（分類等）。

隨著大數據的落地應用，在大數據領域進行數據分析的難度也在逐漸下降，比如BI工具就能夠明顯降低數據分析的門檻。BI工具通常需要學習一些數據庫方面的知識，而數據庫知識的難度相對來說并不大，這在一定程度上促進了BI工具的使用。

目前，場景數據分析是一個數據分析的重點和熱點，場景數據分析的商業應用價值還是比較高的。另外，場景數據分析對于行業知識有一定的要求。

我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續在頭條寫一些關于互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。

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