學習大資料你計劃好了嗎

我想告訴你一個恐怖故事。那就是  2018不知不覺地過去了。

回想過去的2018年。

今年，第一年的所有目标都實作了嗎？

你還記得那張曾經樹立的旗幟嗎？

你想學習大資料分析，但你不知道如何開始？

你想讀20本書，但你發現你沒有讀完整本書嗎？

你想節省100000元，仍然生活在月光下，透支信用卡和螞蟻花？

你想去旅遊，認識新朋友，但是整個周末都呆在家裡，甚至不想睡覺？

我們習慣于“間歇性的自滿、持續的困惑和死亡”，那麼2019我們該怎麼辦呢？

事實上，改變是不難的。你缺少的隻是一個計劃。學習大資料分析更是如此，因為大資料是一個綜合性的學科，複雜的系統，是以大資料的學習需要一個明确的目标和計劃，然後一步一步的實作。

那麼我們如何制定可行的大資料學習計劃呢？

我們可以從以下幾個方面進行闡述。

一。制定目标

首先，你需要制定一個明确的長期目标。例如，半年内學習相關課程，初步掌握大資料基礎知識；例如，一年内熟悉并能夠應用于實際項目；以及，例如，一年内滿足市場對大資料分析師的基本要求，并成功地實作了作為一個大資料分析師的工作。

在提出預設時，應注意明确目标，明确應用方向。大資料是一個大類，就像寫程式一樣，有寫前端，寫後端，寫嵌入式，寫APP，從語言上講，有數十種主流語言，這些輸入方法不同，大資料是一樣的，大資料挖掘，大資料結構大資料分析，大資料咨詢。不同的大資料崗位在具體應用和需求上有不同的能力。學習大資料應結合自身實際情況和應用方向。

如果你想在一年内找到一個大資料分析師的工作，你必須知道你需要什麼才能成為一個大資料分析師。（你可以從招聘網站上總結出來。）

二。自我評價

在制定詳細的計劃之前，你需要做一個自我評估，根據你的實際情況和知識背景來評估你的現實，分析和總結你已經掌握的技能和以前缺乏的方面，并且在評估時誠實地面對自己，不要太雄心勃勃。我們。

而且應該有大的目标進行可行性分析，其學習能力的預設分析，多少學習時間可以保留每天或每周，什麼學習手段的運用。

例如：數理統計專業的畢業生C Jun，現在想學習大資料，目标是在1年内達到大資料分析師就業市場的基本要求，成功地找到了一個大資料分析師工作（以下簡稱為畢業生）。是以我們必須首先分析自己的實際情況，并成為一個大資料分析的差距，紮實的基礎知識在學生的數理統計、資料庫、統計分析、名額體系等方面都屬于現有技能；也在一定的R語言基礎上，如Excel分析工具，還需要進一步研究；程式設計能力較弱，F或者Python、Linux、Hadoop、MapReduce、SAS、根據倉庫數量、tebleau、可視化分析、分析報告等技能，我們需要集中精力學習。

畢業生處于實習階段，白天需要上班，沒有時間去參加網上教育訓練班專心學習，通常能夠用較少的時間學習，隻有晚上8-10點，周末每天4小時。這種比較持續的學習時間可以通過讀書、講課、配合實驗操作等來實作。一般來說，一些零碎的時間隻能閱讀單個知識點文本、技術文章或相關課程視訊，以便學習，這些時間可以每周使用18-20小時。此外，研究所學生的統計工作，其中一些與大資料分析有關，可以學習和積累工作經驗。有鑒于此，研究所學生的目标計劃是非常可行的，隻要他堅持這樣做，他一定會得到一些結果。

三、階段目标

對于大資料有很多學習的技巧，是以我們首先要确定學習内容的順序和方向，從淺到深，從簡單到複雜。然後将大目标分為階段和小目标。

例如：畢業生C Jun通過技能差異比較，知道要成為一個大的資料分析師，他們必須掌握他們現在所缺乏的技能，是以學習每項技能可以是他們的階段目标，例如：1-2個月，要掌握Python語言，可以使用Python做爬蟲和分析以及開發。私奔。例如，學習Linux（Linux安裝，基本指令，shell程式設計等）在3月份。學習的順序可以參考。在大資料分析的實際應用中，應遵循“基礎理論-大資料存儲技術-大資料結構設計-大資料實時計算-大資料采集-大資料實時分析”的順序，主要結合t.繼承人自己的實際情況。

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為了不讓“2019年繼續，計劃2018年的計劃，它本應在2018年完成。”為了更好地激勵（監督）學習。

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2018，大資料的學習，你和我一起工作。