可以去大数据的公司上班或者培训就能更好的学习，首先你先了解大数据是什么，自己的方向是什么。

整体了解数据分析师

新人们被大数据，人工智能，21世纪是数据分析师的时代，立志成为一名数据分析师。数据分析到底是干什么的？数据分析都包含什么内容。

在开始前期呢 建议先看 一下 市面上讲数据分析内容的书籍，比如《大数据时代》《互联网+大数据》的一些基础的知识书籍，另外最好的是能找到外国人编写的 因为讲得比较全面 一点。但对于新人们还是有作用的，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，5—6个小时，足够你对数据分析的了解与认识了。

在说如何学习大数据之前，我们先来了解一下大数据！有人说：“未来是大数据和人工智能的时代！”

大数据&人工智能应用实例

• 人脸识别：应用领域 - 安保，出行，监控人工智能与大数据结合，进行海量数据库匹配，双重保险，更安全。

• 网上行为追踪：应用领域 - 购物，安防通过大数据分析，精准到一个ip，深度分析用户，猜你喜欢很容易。

• 数据监控：应用领域 - 互联网实时存储，海量数据，横纵对比，数据可视化。

• 车牌识别：应用领域 - 交通，监控，智能出行实时监控，车辆路线分析，车牌识别匹配， 智慧交通构建。

我认为学习任何东西的最好方法就是实际使用它。幸运的是，我们有大量的大数据技术和分析工具，它们都是开源的，或者让您可以通过试用或者dev许可的进行免费学习。

或者为了提供一个简单的答案，我会假设您想要使用的大数据工具是Hadoop技术堆栈。 为了不提供过于简单的答案，您不会寻找已经建立的行业解决方案或SaaS提供商。 一般来说，NoSQL数据库并不真正用于分析（但可能是源）。

1 想想你想解决的大数据问题

传统上，大数据已被“3Vs”描述：体积，品种，速度。你想要捕捉什么样的指标？ 现在最常见的用例是涉及大量的日志数据。这是因为日志数据往往是非结构化的，可能来自多个来源，特别是对于热门网站，可能会很大（每天TB）。因此，具有执行分布式计算任务的框架对于解决这个问题至关重要。

2 下载并设置您的大数据解决方案

大数据我这边简单的分为俩种，一种为单纯的售卖数据，另外一种为搭建智能大数据平台，属于人工智能！

其次我们要知道人工智能是什么?有哪些商业问题？

更易解决哪些商业问题？

人工智能会做什么？用在哪？以及它的战略优势？

下面就根据以上的一些问题来做出相应的。

　　如今信息时代下，大数据已经是国家重要战略的一部分，现在的企业对数据分析人才绝对是求贤若渴，无论是金融、证券、互联网、医疗等等各行各业，数据分析师这个岗位真的是太重要了，一个好的分析师团队，决定着企业的未来。现在很多刚从学校里走出来的同学，大多停留在理论基础上，对于实际业务的理解还很欠缺，而且动手能力非常差，连基本的软件都不会用，更别提数据化编程了。所以非常有必要通过一个系列学习体系，与自己多年多数据分析的理解融会贯通，让即将步入这个行业的同学，能够提前认识到到底未来要从事什么样的工作，需要哪些技能。

　　数据分析师难在哪里一个优秀的数据分析师除了需要具备理论基础、丰富的实战经验、又需要对企业的经营业务有深刻的理解，还需要对IT研发有一定的常识，尤其与大数据研发也有千丝万缕的联系，也要对数据库技术，海量数据的存储、处理等IT技术有一定的了解。

　　基础入门重点是打好基础，统计学基础、数据库理论、SQL查询，这个是任何公司做数据分析最基础的理论知识。西线同时设置了EXCEL、Stata、R、SPSS相关的入门课程，这是最常用的入门级的数据分析软件，相比SAS、Matlab等企业级数据分析软件，更简单实用，最适合初学者学习使用，也是毕业设计、论文研究工作很实用的分析工具。最后Tableau这门课程是想让大家了解数据可视化的知识，这是用于数据图表展现的入门级软件，简单易用，掌握如何让数据产生价值，通过图表直观说明问题。

　　中级进阶首先我们需要掌握SAS、Matlab、AMOS这三个企业级分析软件，SAS在公司中是最常用的分析软件，尤其银行、证券、电子商务等公司使用普遍，软件很大，功能齐全，学会了对应聘会很有帮助。Matlab擅长基于矩阵的数值分析，普遍用于数据挖掘，AMOS是SPSS旗下产品用于对结构化方程求解等问题。然后是更加深入的学习R语言工具，学习R语言通过编程来实现数据展现的技术。

大数据是目前最火的技术之一，《人类简史》的作者尤瓦尔·赫拉利最新著作《未来简史》直言不讳说表达了未来是数据的天下，喊出了信数据得永生的口号。数据方面的人才是企业急需招聘和储备的高级人才之一。

我们来看看这个图：

人人车、百度、拉勾这些公司都在招聘大数据分析师，并且工资都很高。关于大数据入门，可以给你一些阶段性的学习，希望能帮到你。

第一阶段：

新手入门大数据，首先要搞清楚自己的基础水平，学习本是一件严肃的事情，不能盲目，要有目标。

首先分为两类：一是有一定的编程基础，想要学习大数据以达到技术的提升和深造；

二是零基础想要涉猎大数据行业。

作为零基础的你，建议你不要急于涉猎大数据技术，而是先深入学习一门编程语言（java、Python等等）。当然了如果感兴趣也可以看一下推荐的书籍，但主要任务还是要放在基础上。

作为有基础的你，可以先从以下大数据书籍入手：

我是专业做数据分析的，每天都要对全国的大数据进行分析。

个人觉得，数据分析最重要的是逻辑，而不是各种技术。所谓的逻辑就是你能够从繁琐复杂的各种标签中间整理出一个可以用于指导业务发展的模型。

然后在这个模型的基础上，通过大数据实时更新，形成某种预判机制，在别人还没有反应过来的同时，我们就已经抢得了商机，创造了利润。

说的比较抽象，你可以看一下我相关发布的文章，里面就有大数据的应用。

首先你得喜欢这个大数据行业，并且相信他的发展趋势，有一定的基础知识，了解大数据背后，学习它的运作方式，一定不要人云亦云，那样永远跟在别人身后喝油，要有自己独到的见解，持久耐心的往前走！

首先得有java基础，因为hadoop生态组件全部用java编写，java的书建议学习《疯狂java》,大数据建议先看两本《hadoop权威指南第四版》和《spark快速大数据分析》，hadoop擅长离线计算，spark擅长在线计算(离线计算也能处理)