其次，有些人虽然在学习上比较迷茫，哪是是因为你对大数据培训学习后的未来比较迷茫，你要先搞清楚，大数据专业能做什么事情，就是能找到什么样子的工作。然后，你再看你对那类工作比较感兴趣，或者比较适合你。最后，再根据你的目标做一个比较适合自己的学习计划的去学习，精准学习，有效专研选择大数据培训机构。目前的大数据培训学习一般都是要学习下边的内容：1，掌握好数据结构和算法等基础，掌握java python scala等语言其中一种2，大数据主要是对数据进行处理，所以SQL至关重要，学好SQL不愁找工作3，理解大数据应用的技术框架，Hadoop，hive，spark等框架是必会的，基本原理等。
零经验的人都是怎么转行大数据的？
对于传统行业的职场人来说，如果未来想进入大数据领域发展，要从三个方面做好准备，其一是明确具体的发展方向并做出相应的技术储备，其二是重视数据资源的积累，在工业互联网的推动下，未来大量产业资源都会逐渐数据化，所以积累数据资源的同时就是积累行业资源，其三是重视工具和平台，构建自己的价值空间。在我看来，大数据、人工智能时代是一种回归，这种回归的重点在于行业场景将成为技术创新的基石，所以对于有一定行业知识积累的职场人来说，进入大数据领域会有更多的机会，也更容易做出一些创新成果。
当然了，要想进入大数据领域发展，首先要对大数据技术体系有一定的认知能力，因为大数据领域的所有环节都是技术驱动的，只有认识了这些技术，才能找到技术与场景相结合的创新点，或者说找到自己的价值空间。了解大数据技术要从大数据价值链开始，这涉及到数据的采集、传输、存储、分析、应用和安全。大数据的核心是数据价值化，而数据价值化要从数据采集开始，所以职场人转向大数据领域发展，一定要找到自己的“数据源”，这是非常重要的关键点，如果能够找到这个数据源，就会为自己进入大数据领域发展带来巨大的便利。
从实际情况来看，职场人找数据源会遇到很多困难，很多时候还需要构建自己的工具，这往往需要一个过程，很多人就是在这个环节遇到了较大的瓶颈。进入大数据领域一定要重视自己能够与更多的平台建立连接，连接平台就是连接资源，而能否借助于平台来提升自己的价值，这是所有大数据从业者都需要关系的核心问题。最后，如果有大数据领域的相关问题，可以向我发起咨询。
你们认为自学大数据难吗？怎么学比较好呢？
随着大数据的飞速发展，所需的工作岗位也在不断的增加，由于专业的大数据从事人员缺口比较大。同时高薪的工资吸引了大批的年轻人加入了大数据的队列。那么那些准备加入大数据这个行业的人尤其是没有基础的朋友就要考虑如何进入这个行业了，一般是有俩种方法，自己学习或者是选择一个大数据培训学校进行学习，大多数朋友都是想选择最少的投资自学来实现自己融入大数据大军行列的愿望。
那么自学大数据能不能学会这是一个现实的问题，在我们决定是选择自学而不是通过大数据培训学校来完成的时候。首先，我们要考虑自身的几个问题1. 自己的自律性怎么样，你的自律性可以让你保持学习的较好状态。2. 持之以恒的耐心，持之以恒的耐心可以让你坚持学习完整个课程，没有这样的坚持力很可能会导致半途而废费时费力3. 自学能力如何，自学能力的强弱会直接导致你学习的成果的好坏。
4. 逻辑能力怎么样，因为学习大数据的话需要一些数学方面的逻辑知识，如果这方面能力比较强的话那么学起来也就比较容易。如果上边的三个条件都满足的话那么自学是可以的基本没什么问题。如果上面的不能够全部满足的话那们建议大家还是去选择一个好的大数据培训学习去新系统的学习一下比较好，好的大数据培训学校是可以帮助你进行管理规划的，第一如果你自律性不强，那么培训学校的早八晚九的教学学习时间正好补充这点，如果是没有耐心学习的话那么班级的氛围会弥补你这方面的不足，如果是自学能力和逻辑能力不足那么老师的指导可以解决。
“大数据”究竟是怎么个操作？能不能有个简单明了的回答？
这是一个非常好的问题，作为一名大数据从业者，我来回答一下。首先，要想简单明了地表述出大数据的概念和操作，应该站在一个更高的视野来看待大数据，通常来说，站在行业的高度来看待大数据，大数据的核心在于为行业领域带来新的价值空间，通过大数据来全面重塑企业各种模式，而如果单纯地站在数据的角度来看待大数据，大数据的核心在于数据的价值化，数据价值化的过程本身就能够开辟出一个巨大的价值空间。
大数据的操作要紧紧围绕大数据的价值空间来展开，目前主要的操作可以分为三大块，分别是数据采集操作、数据分析操作和数据应用操作，这些操作的背后几乎涵盖了当前大数据行业的所有产业链。数据采集操作是大数据产业链的起始端，所以要想了解大数据操作，首先就应该从数据采集开始。当前数据采集渠道通常有三个，一个是传统信息系统，比如各种ERP系统就是典型的代表，这些ERP系统当中的数据往往具有较高的价值密度，通常对于安全性也有非常高的要求。
从数据结构上来看，传统信息系统的数据结构是相对比较单一的，处理起来也比较容易。其二是互联网（Web）系统，相对于ERP系统来说，互联网本身就是一个巨大的数据池，这个数据池不仅承载了大量的数据，同时还在不断更新，这也为数据采集提供了天然的渠道。相对于传统信息系统来说，互联网系统本身的数据类型是比较复杂的，结构化数据、半结构化数据和非结构化数据混杂，这对于数据分析操作也提出了较高的要求。
其三是物联网系统，当前物联网系统所产生的数据是大数据的主要数据来源，也可以说物联网是促进大数据概念产生的重要原因之一。物联网所产生的数据不仅数据量大，数据类型多样化，同时物联网所产生的数据还有比较低的价值密度，这对于数据分析技术提出了更高的要求。随着5G通信的落地应用，物联网本身产生的数据量会越来越大，自身的价值空间也会越来越大。
数据分析操作是当前大数据操作的重要环节，实际上对于大量传统行业来说，数据分析将是很多职场人需要重点掌握的技能之一。当前数据分析操作有两种主要方式，一种是统计学方式，另一种是机器学习方式。统计学的数据分析方式是比较传统的数据分析方式，有大量的工具可以使用，针对于结构化数据来说，统计学的数据分析方式往往更适合一些。
机器学习的数据分析方式针对于复杂的数据环境往往有更好的分析效果，但是对于数据分析人员也提出了更高的要求。数据应用操作是体现大数据价值的重要渠道，所以数据应用操作也非常重要。从最终的应用目标来看，数据应用操作的目标无外乎两大类，一类是人类用户，另一类是智能体（人工智能产品）。从大的发展趋势来看，在大数据时代，要想充分发挥出大数据的价值，应该重视智能体的应用渠道。
