零基礎(chǔ)學(xué)大數(shù)據(jù)分析師好學(xué)嗎？大部分公司對(duì)大數(shù)據(jù)分析師的崗位需求主要是：基本數(shù)據(jù)管理、基本數(shù)據(jù)分析和展示、有外部數(shù)據(jù)獲取整理能力等。至于好不好學(xué)是因人而異的。在過去，有些人采用自學(xué)的方式花費(fèi)一兩年的時(shí)間也沒有出師成功。而有些人利用培訓(xùn)班學(xué)習(xí)的方式完成了數(shù)據(jù)分析課程的學(xué)習(xí)，進(jìn)化了幾個(gè)月的時(shí)間便順利就業(yè)。

　　為什么會(huì)出現(xiàn)不同的結(jié)果呢？因?yàn)榇髷?shù)據(jù)分析師是一個(gè)偏向技巧性的崗位，你光是理解理論內(nèi)容根本沒有用，建議還是找一個(gè)專業(yè)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)報(bào)班學(xué)習(xí)。

　　在大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)機(jī)構(gòu)內(nèi)講師會(huì)就以下課程展開專業(yè)的教學(xué)：

　　首先，必須認(rèn)真掌握J(rèn)ava語言和Linux系統(tǒng)，尤其是Linux系統(tǒng)，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)分析過程中需要用到的很多軟件都需要在Linux系統(tǒng)中打開。如果學(xué)得好，對(duì)后面課程的學(xué)習(xí)會(huì)有很大的幫助。

　　第二，軟件。主要軟件有hadoop、storm、spark等，hadoop需要學(xué)習(xí)的主要有hdfs、MapReduce、YARN。這些是重點(diǎn)中的重點(diǎn)。hadoop的思想是處理數(shù)據(jù)。在不了解分布的底層細(xì)節(jié)的情況下，非常容易用于超過 10tb 的數(shù)據(jù)集的分布式處理。即便是現(xiàn)在，很多人還是用Hadoop軟件來代替大數(shù)據(jù)分析，直接把兩者等同起來。Storm 是一個(gè)實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)。有必要了解其內(nèi)部機(jī)制和原理。通過這個(gè)軟件學(xué)習(xí)可以幫助分析師更好地開發(fā)思路和設(shè)計(jì)框架。Spark內(nèi)存計(jì)算系統(tǒng)，軟件主要用于批處理、實(shí)時(shí)流處理等相關(guān)模塊。

　　三、實(shí)操。就是給每個(gè)同學(xué)分配一臺(tái)電腦，在電腦里安裝上面提到的系統(tǒng)和軟件，然后讓大家結(jié)合過去可視化過的大數(shù)據(jù)做分析，通過手把手的教學(xué)，讓你真正了解不同軟件的哪些部分用到了，在練習(xí)的過程中掌握了哪些技巧，這些都是書本上學(xué)不到的。

　　零基礎(chǔ)學(xué)大數(shù)據(jù)分析師好學(xué)嗎？可以說，找一家靠譜的大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)機(jī)構(gòu)報(bào)班，認(rèn)真跟著老師的步驟，按照以上三個(gè)模塊，掌握每一個(gè)小細(xì)節(jié)的知識(shí)點(diǎn)，那么大數(shù)據(jù)分析就不難了。據(jù)悉，以往有大量學(xué)員在大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)機(jī)構(gòu)畢業(yè)后順利步入職場，薪水可觀，大數(shù)據(jù)分析的就業(yè)前景非常好，所以他們繼續(xù)在這個(gè)行業(yè)發(fā)展，成為專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析師。

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