大資料時代，你在幹什麼？大家都知道資料本身並沒有什麼價值，由於分析方法的存在，使得海量的資料變得如同一座永遠開採不完的礦，是金礦還是銀礦，得看你怎麼分析和怎麼利用了，一起來了解一下怎麼學習大資料吧。
隨著大資料的發展，以及其應用範圍的擴大，越來越多的公司開始著手部署大資料戰略。市場需求的增長，崗位的增多，也導致了大資料相關人才出現了供不應求的狀況，從而引發了一波大資料學習的浪潮。
湧入學習浪潮的開發者們，或多或少因為零碎、不成體系，以及數量相對有限的學習資料而止步不前。所以，播妞整理了一些了解、學習大資料必備的學習路徑、**、文章等資源，希望對自學大資料的朋友們有所幫助。
網際網路科技發展蓬勃興起，人工智慧時代來臨，抓住下乙個風口。為幫助那些往想網際網路方向轉行想學習，卻因為時間不夠，資源不足而放棄的人。我自己整理的乙份最新的大資料高階資料和高階開發教程，大資料學習群：740041381 歡迎高階中和進想深入大資料的小夥伴加入。大家可以先了解一下關於大資料相關的崗位細分（例如，大資料工程師、演算法挖掘、資料倉儲、架構師等等），以及各個崗位需要掌握那些相對應的技能，並想清楚自己未來發展的方向，再開始著手針對崗位所需的技術進行學習與研究。
所謂知己知彼，才能更好的達成目標嘛。
那麼，我們先從了解大資料概念開始吧！
什麼是大資料：大資料究竟是什麼 | 人人都是資料咖
如何準確又通俗易懂地解釋大資料及其應用價值？：如何準確又通俗易懂地解釋大資料及其應用價值？通過專業人士的解答，會讓你對大資料有個大致的了解。當然，如果你已經對大資料有了足夠的了解，就可以跳過此部分內容，進入學習框架梳理階段。
1.大資料思維導圖
2.來自stuq的大資料工程師必備技能樹
通過兩張，結合上面的學習路線文章，大家可以大體的了解學習大資料需要掌握哪些關鍵技能。但是問題來了，零基礎的童鞋或許還有些焦慮。別著急可以加入我們大資料學習qq群：740041381 一起相互學習，共同進步。零基礎我們該如何學習資料分析呢？
目前市場對大資料相關人才的需求與日俱增，崗位的增多，也導致了大資料相關人才出現了供不應求的狀況，從而引發了一波關於大資料學習的浪潮。那麼什麼是資料分析？為什麼要學習資料分析呢？
資料分析是基於商業目的，有目的的進行收集、整理、加工和分析資料，提煉有價資訊的乙個過程。
乙個分析專案，你的資料物件是誰？商業目的是什麼？要解決什麼業務問題？資料分析師對這些都要了然於心。基於商業的理解，整理分析框架和分析思路。例如，減少新客戶的流失、優化活動效果、提高客戶響應率等等。不同的專案對資料的要求，使用的分析手段也是不一樣的。
1.資料分析師是什麼？為什麼要做資料分析師？
資料分析師是指的是不同行業中，專門從事行業資料蒐集、整理、分析，並依據資料做出行業研究、評估和**的專業人員。
近些年，隨著網際網路行業發展日趨迅猛，網際網路公司的對資料分析師崗位的需求越來越多，這不是偶然。
在過去的十年裡，中國網際網路行業靠著人口紅利和流量紅利急劇生長；而隨著流量獲取成本的不斷提高、運營效率的不斷下降，這種粗放式經營模式已經不再可行。網際網路企業迫切需要通過資料分析來實現精細化運營，降低成本、提高效率。
2.如何學習資料分析？
任何一門技術或學科都有其內部規律，需要有計畫，有先後，循序漸進來學。
乙個初級資料分析師需要掌握的技能有：
統計學基礎
python語言
網頁分析
資料庫技術
常用模型理論
資料分析入門並不難，難的是之後的積累才是重點，如何在實際工作、專案中真正發揮資料分析的作用，產生價值。
3.資料分析師需具備的核心能力
資料分析師要具備六種核心能力：1.基礎科學的能力；2.使用分析工具的能力；3.掌握程式語言的能力；4.邏輯思維的能力；5.資料視覺化的能力；6.模型評估的能力；
1.基礎科學的能力
可以說，在資料決策的時代，資料分析幾乎滲透到企業的每個業務環節中。
掌握統計學，我們才能知道每一種資料分析的模型，什麼樣的輸入，什麼樣的輸出，有什麼樣的作用，開始我們並不一定要把每個演算法都弄懂。
2.使用分析工具的能力
任何資料分析師從事業務方向的工作都必須會統計學，統計學的學習最好輔助spss或其他sas來學，做到資料分析基本功紮實，兼顧實戰性。
任何資料分析師從事技術方向的工作都必會sql，不單是資料分析師，每乙個運營、產品經理、尤其是網際網路行業，一定要會sql，基本知名網際網路公司的產品經理都能寫sql。
學習中，要掌握sql的基礎語法、中級語法和常用函式，結合關係資料庫系統來學習sql語句。
3.掌握程式語言的能力
python主要掌握基礎語法，pandas操作、numpy操作、sklearn建模，學會用python編寫網路爬蟲爬取資料等等。
4.邏輯思維的能力
邏輯思維對於資料分析來說特別重要。反映商業資料裡，大家可以理解為去搭建商業框架或者說是故事線，有邏輯的推進，結果才會另人信服。
5.資料視覺化的能力
有了python的基礎，我們就可以學習資料視覺化了。運營和產品都需要學習視覺化，視覺化說白了，就是畫圖，但做為資料分析師來說，我們不能用excel 來實現視覺化，因為它的侷限性太大了。這裡也不建議花太多時間學習給非專業人士展示的tableau，有1個小時學會tableau足夠。
python中視覺化的工具有matplotlib,seaborn,ploltly;
6.模型評估的能力
model建模，知道模型建好後應該怎樣去評估，掌握怎樣用一些定量的指標，資料、數值來衡量模型建好後到底有多準確，或者說到底有多錯誤。模型評估的指標或計算方式選擇正確與否，能夠直接影響到整個專案獲模型是否有效。
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