最新大数据学习路线图
从一笔笔的融资、水涨船高的大数据从业人员薪资、一个个技术从研发到商业应用,大数据行业可谓赚尽了世人眼球。然而,提到大数据,很多人以为普通人根本无法入行。事实果真如此吗?难道普通人只能望着巨额招聘薪资望洋兴叹?
事实上,只要找对了路径,大数据并没有那么难。今天,我们就把这个大数据学习路线图免费分享给大家。大数据学习路线图在手,从此以后,再也不会觉得大数据难学。
对于小白学习大数据需要注意的点有很多,但无论如何,既然你选择了进入大数据行业,那么便只顾风雨兼程。正所谓不忘初心、方得始终,学习大数据你最需要的还是一颗持之以恒的心。
大数据是未来的发展方向,正在挑战我们的分析能力及对世界的认知方式,因此,我们与时俱进,迎接变化,并不断的成长!
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你如何制定一份可实施的2019年大数据学习计划?
那么如何才能制定出一份可行性强的大数据学习计划呢? 我们可以从以下几个方面去制定。 一、目标 首先你需要制定一个明确的你想要实现的长远的目标。比如,半年内学习相关课程,初步掌握大数据基础知识;比如,一年内熟悉并能在实际项目中应用;再比如,1年内达到市面上对大数据分析师的基本要求,成功找到一份大数据分析师的工作。 在预设目标的时候要注意明确目标的同时也要有个确切的应用方向。大数据是个很大的范畴,就好比写程序,有写前端的,写后端的,有写嵌入式的,有写APP的,从语言上来讲主流的语言就几十种,这些的入门方法都不一样,大数据也一样,大数据挖掘、大数据构架、大数据分析、大数据咨询等不同大数据岗位在工作中的具体应用和需要的能力不尽相同,学习大数据要结合自己的实际情况和应用方向。 明确了方向之后,你要明确,比如你是想要1年之后找到一份大数据分析师的职位,那么你必须了解,要成为大数据分析师需要具备哪些能力,(可以从招聘网站整理总结),这里以大数据分析方向为例,整理了所需技能图谱,供参考。 二、自我评估 在制定详细计划前,还需要进行一个自我评估,结合自己的实际情况知识背景,评价你的现实,分析总结如果想要...
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最全大数据分析学习优质资源
大约两个月前,我开始学习数据科学。我并没有统计学、数学、数据科学、工程学、经济学方面的学位。说实话,在学生时代,数学和统计并不是我的强项,我更擅长语言方面。 我拥有管理学的学士和硕士学位。我论文更偏向于文献综述,而不是运用定量研究方法。我的工作是时尚领域的买手。因此我的教育背景和工作中都很少与数学以及统计打交道。 那我是怎么开始学习数据科学的呢?我对“从数据中获得分析见解”这个观点非常感兴趣。因此,我下定决心去克服对数学和统计的恐惧感。 数据产生的速度非常快,我们可以在2天内生产出2003年以前的所有数据。如今可能更快只需要10分钟。并且这些数据中只有1%进行了分析,该领域充满了可能性。因此我认为我有必要投生数据分析领域,这就是我的初衷。 以下我将从线上课程、Youtube频道、TED演讲、博客、博客等方面列出数据分析领域不可错过的优质资源。 线上课程 MOOC Coursera创始人吴恩达和Daphne Koller 统计基础(Basic Statistics)https://www.coursera.org/learn/basic-statistics掌握统计学对于理解社会和行为科...
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