数据分析师自学要多久_数据分析师要学什么课程
学大数据分析要多久？
我们在学一门技术的时候，都会想着快一点学好，节省一点时间成本，毕竟在这个，值钱的不是钱，而是时间。有人留言问笔者，说想知道学大数据分析快要多久。我们现在就一起来聊聊，学大数据分析快要多久，沙河计算机学习来解答大家的好奇之处吧! 1：我们先搞清楚，大数据分析要学什么东西。让自己初步了解一下它的知识体系，好让心中有个数。想要成为合格的大数据分析师，就需要精通至少一门数据挖掘(如R语言)或机器学习语言(如Matlab)。有常规算法研究，熟悉Hadoop体系架构，包括Hive、Hbase、MapReduce等组件，精通HadoopMapReduce、YARN计算框架，能解决Hadoop/YARN复杂问题;精通Spring、Hibernate、Junit等ja技术。
数据分析师自学要多久_数据分析师要学什么课程
数据分析师自学要多久_数据分析师要学什么课程
数据分析师自学要多久_数据分析师要学什么课程
2：除开以上技术之外，还需要能熟练使用MapReduce和SparkStreaming工具进行数据计算和处理。熟悉Ja编程语言并能用其编写大数据分析应用程序。了解Drill、Impala、Spark、Samza等计算框架，熟悉Pig、Hive等工具的使用;精通Strom计算框架，能进行计算拓扑的开发和性能的优化等等。
3：大数据分析师需要掌握的技能还是比较多的，学好这门技术快的办法，就是参加专业的大数据分析培训。
我想转行做数据分析师,怎么入门？
现在数据分析前景还是很不错的，做数据分析用python比较多。可以先去了解一下python，如果是转行的话，主要分为几个途径：
1、自学：自学的话，成本低，但是时间长，而且对自身的要求更高一些。需要有很强的自制力和学习能力，另一方面，自学在项目实战这一块就比较缺乏。
2、网课：看网课学习，和自己不多，比较好点的就是有老师讲解知识点，但是学习的话还是要靠自觉。
3、培训学习：这种的话，就是比较系统，大家一起学习学习环境和氛围也比较好，还有专门的老师管理。但是培训学习的话，找培训学学校非常重要，主要看教学方式，学习环境氛围，就业，等等。
优就业这一块很不错的，小班面授，学习之后还就业，可以了解一下。
数据分析师大概要学习多久?
每个人的接触能力不同，学习时间也存在区别，作为一个从来没接触过的小白，一定要找适合的学习中心和老师参加培训，所以在学习时要也多方面的考虑下选择正规的学校效果更好，CDA已与国内多所高校进行了战略合作，独特的教学方法效果非常的好。
数据分析师学多久
需要一年的时间。数据分析师学需要一年的时间，数据分析也是分CDA和CPDA的，两种的和学习的时间是不一样的。数据分析师的工作是需要很强的专业知识的，考取CPDA的证书，是需要经过系统的学习的。
如何自学成为数据分析师
以下一些从入门到精通——关于学习数据分析的书籍清单！
入门篇
《深入浅出数据分析》：大头书，HeadFirst系列，内容很浅，比较适合没有基础的人作为科普读物，适合快速入门；
《统计数字会撒谎》：本文不涉及枯燥的数学公式与推理过程，通俗易懂，其实讲的都是统计学基本的常识，可是却往往容易被人所忽视；
《谁说菜鸟不会数据分析》：不错的工具类书籍。比较浅显，适合完全没有Excel或对Excel似懂非懂的人。 讲了一些方的东西，但是非常的简单，不太适合对Excel熟悉的读者；
《深入浅出统计学》
：帮你快速了解统计学相关的知识。
进阶篇
《MySQL 必知必会》：不到页的小册子，实践性很强，基本没有什么理论的堆砌，完完全全就是一本实践指南，教会你怎么用SQL语句作MySQL；
《高性能MySQL(第3版）》：跟《MySQL必知必会》相似的书籍，主要讲解了MySQL的理论和实践知识；
《数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》：讲解在企业中应用数据的例子，读完受益匪浅，里面举的很多例子都很接地气，很值得数据分析师阅读学习。
高级篇
《统计学》（贾俊平，何晓群，金勇进著）：统计比较通用的入门教材了，也算是兼顾数学证明和应用，可读性没有上面强，但是也非常的通俗易懂，有很多统计学专业的起始教材也会选择这本。
《Python数据分析》：作者对于利用Python进行数据分析有着很丰富的经验，因此写出的书也是深入浅出，让人很容易就能看懂。对一个热爱学习的数据分析师来说学一门数据分析处理的编程语言是一件很有用的事情。
《Python数据挖掘入门与实践》：作为一个专业的数据分析师，实际上很多时候都需要用到模型。这本书作为数据挖掘入门读物，介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法，通过循序渐进地讲解算法，还是挺不错的一本书。
如何自学成为数据分析师？
数据分析重要的可能并不是你熟悉的编程工具、分析软件，或者统计学知识，而是清楚你所使用的统计知识（统计学、计量、时间序列、非参数等等）背后的原理、设及其局限性，知道各种数据分析工具（例如数据挖掘）能带来什么，不能带来什么，看到一组统计检验的结果你能言说什么，不能言说什么。这一切的背后，需要一套完整的「科学」逻辑框架，让你了解自己手中的工具的本质，你才能从数据中正确地发现有效的信息，而不是胡乱地使用一大堆自己都搞不清楚的工具来堆砌分析结果，这样得到分析结果不仅无用，而且有害。x0dx0ax0dx0a知道了这些后，希望成长为数据分析师，就需要着手训练自己的能力和洞察力。既然是数据分析师，那就分别从数据和分析两方面入手。x0dx0a数据当然包含了数据收集、处理、可视化等内容，每个环节对于后的结果都有关键性的影响。其中涉及的技术性内容只是一部分而已，更重要的是你要理解数据收集（是否存在采样偏？如何纠正或者改进？）、处理（是否有漏洞或异常情况没有考虑？）背后的逻辑。x0dx0a你要充分了解这些概念背后的逻辑、动机是什么，才能正确地根据自己的目的作出选择。x0dx0a数据可视化更多的是一门艺术：如何把信息以恰当的方式呈现给希望获得这些信息的人。首先，你要充分理解这些信息究竟是什么，有什么特点，你才能较为恰当的选择采用的可视化工具。x0dx0a另外一部分就是分析。当然就是各种分析模型，还是需要了解这些模型背后的逻辑，要放到整个项目的上下文中去看，而不是单纯地在模型中看。x0dx0a总而言之，理解数据以及其中的信息是非常重要的，这决定了你的分析和呈现的方法是否合适，决定了后的结论是否可靠。x0dx0a现在可以回答题主的问题了：成长为一个数据分析师，要注意理解你的知识，形成一个系统，而不是像机器人一样机械地胡乱套用模型。在这个理念下训练你的编程能力，了解你所分析对象的原理和尽可能多的细节。在这个基础上，才能谈数据分析。
数据分析师自学要多久?
一般培训的时间大概就是一年左右，自学的话时间应该会更久，这也是根据个人实际情况来的，学习能力好的可能也就一年多，点的话，两年、三年或者放弃都是可能的，因为数据分析的专业能力很强，要求也是非常高的。
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