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采集、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！
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大数据是一个很泛的感念，从职责分数据产品设计，数据运营，大数据技术.....都数据大数据领域。从模块分数据处理，文本分析，实时分析...都是大数据领域。
无论是否零基础，先选定一个方向，有浅入深，逐步了解。报培训班，只是让你有个大概了解，如果真的想入行，直接进入企业，以项目实践，边做边学，跟着前辈走是最快的。
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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。
数据分析，需要统计学相关知识，对已有大数据进行清洗、过滤、筛选后，结合相关统计模型，汇总、理解和消化，计算出各种指标，以此发挥数据的价值，引导产品定位和营销决策，对用户的购买力和喜好进行分析，可以得知用户的购物偏好，以此来进行更加精准的产品推荐和广告推广。数据分析主要依托于Python、R语言、Java、Hive、SQL等，进行分析，同时还需要数理统计、机器学习等相关知识。数据分析主要还是偏向于业务的。主要就是运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的价值，考验的是业务理解和工具的使用能力。所以门槛相对较低一些。
大数据开发，主要是做大数据平台系统的开发，需要熟练掌握Hadoop的相关框架，掌握Hadoop相关的算法，熟悉MapReduce、Yarn、Pig、ZooKeeper、Spark、Hbase等诸多框架，还要熟悉Storm、Flink等实时计算框架，同时还需要兼顾平台监控、运行维护相关的工作。这方便Java必须要熟练掌握，熟练使用Linux是必须的，多线程、并行化等知识必须要懂。
数据挖掘，需要较强的算法能力和编程能力，你需要具备将模型算法转化为代码逻辑，看数据建模，机器学习，同时兼顾业务能力、算法能力和编程能力。
零基础，可以说还是比较吃努力的，毕竟大数据的岗位还是挺注重能力水平的，你需要学很多的东西，我不知道你是什么专业的，你说的零基础是指什么基础，如果你是数学相关专业的，去做数据分析简直不要太简单，如果你既不是数学专业也不是计算机、软件专业的，那大数据开发和数据挖掘并不适合你，这两项非常吃老本，也就是你的知识沉淀，需要很多专业知识系统性的学习。
希望对你能有所帮助，我不太了解你具体的情况，如果你感兴趣的话，可以把你的个人情况描述详细些，我再给你做些分析，也可以关注我，和我私信聊一聊。
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感谢邀请回答。我回答这个问题比较恰当。我就是做大数据的。旁边也有同事，也是从培训班转过来做大数据的。由于不知道你的具体情况，现在先根据你的简单
介绍分析一下。
首先介绍下大数据的岗位吧。首先大数据运维，就是负责对大数据的底层进行维护的，要求的技能有系统运维以及大数据架构编程技能。
其次是大数据开发。就利用大数据平台做工程开发，要求的技能是编程技能以及大数据平台技能。
还有就是数据分析就利用大数据平台做数据分析。要求的技能是数据分析技能，以及少部分大数据平台技能。
分析可知，数据分析可能是到大数据最快的一个职能岗位。
零基础做大数据分析有两个阶段，第1个阶段是学习数据分析，可以先从Excel上手，在Excel上进行小数据分析。第2个阶段是对大数据平台本身的了解。这个可以先自己看看相关的学习资料，最好能再找一家大数据公司或报一个简单的大数据培训就可以了。然后参加一些网上的大数据方面的数据竞赛。从中学到一些实践技能，然后去应聘应该就不错了。
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近年来，随着各大公司对于数据的重视程度不断增加，以及人工智能等方向逐渐火热，大数据大的发展越来越好，应用也越来越广泛，招聘薪资也与日俱增提高。随之而来的就是很多人想要投身这个行业，转行去做大数据，在笔者看来，转行学大数据，或者零基础学大数据，也是要有一些前提的。
在学习大数据前，先得知道什么是大数据。
2012年时，互联网络数据中心(IDC)报道：2011年全球数据总量已达到1.87ZB(1ZB=十万亿亿字节)，并且以每两年翻一番的速度飞快增长。预计到2020年，全球数据总量将达到35-40ZB，10年间将增长20倍以上。大数据，它将改变人类的生活以及理解世界的方式。
有些人认为，数据就是类似财务电子表格，客户信息，产品目录这种，或者日常行走的步数，逛淘宝的痕迹，浏览网页的痕迹这种。这些都算数据，但不是大数据。
“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度（Value）”，这些是“大数据”的显著特征。换句话说，只有具备这些特点的数据，才是大数据！
1. 编程基础
Java、Python、Scala......根据自己学习的方向至少选择一门进行系统的学习，仅仅入门是不够的。
Java，通常在需要高性能的数据处理部分时会采用Java开发；Python主要应用在数据分析、数据挖掘和算法实现上；Scala，构建在Java基础之上，是Spark的实现语言......
2. 数学
大数据应用的核心之一，就是通过算法对数据进行分析整理，因此需要一定的数学基础，建议学习线性代数、概率论、微积分以及离散数学等。但是也有一些岗位对数学基础的要求相对较低，比如大数据开发岗等，工作主要在后端，数学要求稍微低点。
3. 学历
尽管一直有人说，工作之后学历没那么重要，工作能力才是最重要的。话虽如此，但你还是需要一块敲门砖，帮你通过企业的招聘门槛。在招聘大数据开发人员，最低学历要求一般是统招大专（个别小众企业有可能会放宽要求）以上，好的企业要求就更高了。因此，较为靠谱的培训机构，在招生时也会有一些学历要求：大专及以上学历。
4. 持之以恒的决心
老生常谈的答案，但是真的有用。
计算机本身学习要求就很高，大数据作为其中的硬核知识，系统庞大，要求学习的知识浩如烟海；岗位细分也很多，不同的岗位往往需要不同的知识，因此，需要适当结合自己的兴趣，确定一个学习方向，潜下心、埋下头，好好学习，持之以恒，坚持学下去。
无论是零基础，还是有基础，只要你有这样的想法，先去做比什么都重要，先从简单开始学起，踏踏实实，总会看到希望的。
犹豫就会败北！加油！
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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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随着大数据开发逐渐发展成熟，相应的大数据开发岗位逐渐增多，况且现在部分大学已经设立大数据专业，这一领域越来越得到企业的重视，正是因为如此，越来越多的小伙伴选择学习大数据开发技术，那零基础能不能学习大数据开发呢？
答案是肯定的，在众多学习大数据开发小伙伴当中，绝大多数都是零基础的，但是零基础小伙伴要了解大数据是一个复杂性且综合性比较高的编程语言，因此，学习大数据是需要一定的思维逻辑能力的，对于零基础小伙伴来讲，参加大数据培训是学习大数据开发技术不错的选择。
对于零基础小伙伴学习大数据开发来说还是有一定的难度的，因为小伙伴没有什么编程基础，很难接受大数据开发技术知识，所以，小伙伴在学习大数据开发技术之前，大数据培训机构会将不同编程基础的小伙伴分配到不同的班级，让零基础小伙伴学习java、Python等编程基础。
想要学好大数据开发技术知识，除了选择一家靠谱的大数据培训机构之外，还需要自己不断探索适合自己的学习方法。
1.基础知识积累的重要性。大数据开发技术具有较高的复杂性和综合性，因此，小伙伴在学习大数据开发技术过程中，要重视基础知识的积累。
2.要注重项目实战案例练习。在学习过程中，小伙伴不要只注重基础知识的积累，还需要加强项目实战练习，在练习项目实战过程中，通过综合性的练习，可以让小伙伴在练习过程中查缺补漏，让小伙伴对大数据开发技术知识理解的更深刻。
3.多交流，培养自身编程思维的重要性。小伙伴在大数据培训班学习相关大数据开发技术知识的过程中，要不断的交流，和别人交换技术意见，学习了解别人好的编程思路，慢慢培养自身编程思维。
最后，零基础是可以学习大数据开发技术的，只不过是相比较有编程基础的小伙伴来说，接受能力会稍弱一点，只要小伙伴找到适合自己的学习方法，才能够在学习中事半功倍。尚硅谷大数据培训班是以理论实践相结合的教学方式，传授大数据开发技术知识和经验，让小伙伴在学习大数据开发技术知识的同时，积累更多的实战经验，培训班还有更多的大数据视频供小伙伴下载学习！
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0基础就需要掌握基本的基础。
大数据所需的基础如下:
1.基本的JAVASE基础，学习最多需要一个月。
2.linux系统操作基础，花两天掌握一些基本命令即可。
3.Mysql数据库基础，花个十来天学习sql语法。
当然我知道的培训班一般会赠送这些基础课，
掌握后就可以开始大数据技术体系的学习了，但是最好是提前先明确大数据的应用场景。大数据并不那么难，比专门做Java开发来说相对更简单，目前也是人才缺口很大，薪资很高。
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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。
看一下大数据需要掌握那些知识点。
1，java基础知识，java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java开发的。学习java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java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java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。
我是@IT人渝村阿泽 专注分享IT知识，求职。
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