如何在短期内入门大数据
“作为大数据初学者 应该先看哪方面的书作为基础”？“我想学大数据分析，但是零基础，应该从哪里入手”？
今天，我们来谈谈如何学习大数据。
学科知识：数据分析所涉及的专业知识
统计学：参数检验、非参检验、回归分析、抽样技术、多元统计分析法、时间序列、随机过程等
计算机：数电模电、操作系统、组成原理、微机原理、汇编、编译原理、图形学、数据库、软件工程等，必须了解数据库的结构和基本原理，知道所使用的数据怎么处理出来的，同时还需要有从数据库提取所需数据的能力（比如使用SQL进行查询）；
金融学：如果你从事这个行业的数据分析，相关专业知识是必须的，如：宏观微观、投资学、货币金融、金融市场和金融机构等；
数学：微积分、线性代数等；
社会学：社会学量化统计，如问卷调查与统计分析；大数据只是资料的整合和相关性分析，不做任何推论，可能产生偏差，但是社会学可以在数据分析基础上进行理论诠释并验证理论模型；因此，社会学的学习，对从事营销类数据分析人员有帮助。
从基础学起，遇到不懂的问题翻书本，杜绝手高眼低，坚持，坚持，再坚持。
相关软件：从事数据分析方面工作必备工具
数据分析报告类：Microsoft Office软件等，如果现在你不会excel表格基本处理，不会做ppt报告，那只能说你离大数据相关岗位还差很远；现在数据呈现不单单是表格形式，更多的需要可视化图表，所以掌握可视化软件很重要，BDP、ECharts、iCharts 、FusionCharts XT、Pizza Pie Charts等，根据个人喜好选择咯；
专业数据分析软件：你必须会用一些常用的专业数据分析工具，比如SPSS、SAS、Matlab等，这些工具可以帮助我们完成专业性的算法或模型分析，还要学习python、R等；
数据库：hive、hadoop、impala等数据库相关知识；
辅助工具：思维导图工具（MindManager），可以帮助我们整理思路。
数据分析基础=理论+工具+思维，只有理论没有实际运用是纸上谈兵，只想着去用没有理论支撑也是瞎忙活，相辅相成，缺一不可；要把这些数据分析基础运用到实际业务中，琢磨其中的逻辑思维，真正发挥数据的价值
说一千道一万，不如找准方向，即可行动。
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