大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据框架编程教程交流的，于是小编就整理了1个相关介绍数据框架编程教程交流的解答，让我们一起看看吧。
零基础学大数据能学会吗？
你好，作为一名IT行业从业者我来说说我的看法。
现在大数据和人工智能很火，很多人都想学习大数据和人工智能。那0基础可不可以学习大数据呢？答案是可以的。
1，java基础知识，j***a是学习大数据的最重要的编程语言，大数据生态组件大部分是由j***a开发的。学习j***a不需要很高的学历，只需要你掌握一定数学和英语知识。当然数学和英语知识也只是需要比较基础的一些，完全可以进行学习
2，linux知识，linux知识是学习大数据的基础，这方面的知识对从业者还是比较友好的，你主要需要掌握linux系统的基础使用，对其底层原理要求其实并不高，我们只是在linux系统来搭建我们的大数据集群。
3，大数据生态框架，主要就是Hadoop的知识，我们也叫做hadoop集群。在你掌握了j***a基础和linux知识后学习hadoop就相对来说比较容易了，大部分组件的使用也是j***a来进行编写的。只不过需要了解大数据分布式处理和分布式计算的原理。
综上来看的话，0基础学习大数据是可以的。但有一定难度，一定要持续学习，才能有所收获。
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人的任何知识和学问都是零开始积累的，不在于基础，而在于决心和行动力。我相信如果你下决心学习很快就会成为这方面的优秀人才。尤其是大数据这样的新生事物，了解的人并不多，相信你很快就会成功的。
学习大数据，首先要搞清楚大数据产业链的情况，
接下来要明确大数据技术栈也就是相关技术体系，
最后定下学习目标和应用方向，是面对什么行业的数据，是关注存储还是机器学习，数据规模是什么量级，数据类型是什么？
每个方向所用技术有较大差异，需要找准学习的兴趣点和切入点。
大数据学习不能像炒菜一样，等到把所有材料准备好了才下锅（因为这个领域技术体系庞杂应用目标广泛，就算学个十年二十年也难以掌握其大部分核心理论技术），
而是结合自己的兴趣或工作需求，找一个点猛扎进去，掌握这个点的相关技术，深入理解其分析的流程、应用和评价等环节，搞透彻一个点之后，再以点带面，举一反三，逐步覆盖大数据各个领域，从而构建完整的知识结构和技术能力体系，这才是大数据学习的最佳路径。
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大数据分析是大数据技术的重要环节，也是目前数据价值化的重要实现方式之一，所以学习大数据技术的一个重点就在于数据分析。
数据分析的方式通常有两种，一种是统计分析，另一种是机器学习。统计分析主要是运用数学的手法，通过已有的大量数据来反应事务的联系性。要想熟练运用统计分析方式，需要具备扎实的数学基础。当然，随着目前统计工具的普及化，一些统计工具会极大的简化统计分析的过程和难度，对于数学基础比较薄弱的人来说，只要经过一个系统的学习过程，往往也能够熟练地进行统计分析。
机器学习是另一种比较常见的数据分析方式，机器学习的目的就是从一堆杂乱无章的数据中找到其背后的规律。机器学习的步骤分为数据***集、数据整理、算法设计、算法训练、算法验证和算法应用，可以说机器学习的重点在算法设计上。从这个角度来看，机器学习也需要具备扎实的数学基础。通常来说，机器学习分为两个阶段，分别是学习阶段和识别阶段，学习阶段需要掌握数据之间的联系，而识别阶段则是对未知数据的鉴别（分类等）。
随着大数据的落地应用，在大数据领域进行数据分析的难度也在逐渐下降，比如BI工具就能够明显降低数据分析的门槛。BI工具通常需要学习一些数据库方面的知识，而数据库知识的难度相对来说并不大，这在一定程度上促进了BI工具的使用。
目前，场景数据分析是一个数据分析的重点和热点，场景数据分析的商业应用价值还是比较高的。另外，场景数据分析对于行业知识有一定的要求。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续在头条写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！
零基础学习大数据会有难度，但还是可以学会的。
我目前在某985读计算机专业研究生，就是做大数据与人工智能方向的相关学习研究。
大数据有几个就业方向：
数据分析师
大数据（开发）工程师
数据挖掘（算法）工程师
学习大数据，就要先搞懂你未来要从事那个方向。
到此，以上就是小编对于数据框架编程教程交流的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据框架编程教程交流的1点解答对大家有用。
