学会一门编程语言，可以大大提高处理数据的效率，Python和R是数据分析当中最常用的两门语言。下面小编给大家介绍大数据分析如何学习，一起来看看吧。
大数据分析学习的方法：
1、零基础入门数据分析，可以先从Excel开始，Excel是数据分析最常用的工具，功能强大，入门容易。
2、学一些数据分析的基础方法，基础知识，比如统计基础统计理论等。打好概率与统计的基础。概率与统计是数据分析的基石，可以说日常碰到的大部分的分析需求都可以用统计分析来解决。
统计学，对于互联网的数据分析来说，并不需要掌握太复杂的统计理论，需要按照本科教材，学一下统计学就够了。
3、学会一门编程语言，可以大大提高处理数据的效率。Python和R是数据分析当中最常用的两门语言。比较推荐 Python，性能上来说，Python的速度更快，上手容易，语言相对简单。
4、掌握数据库技能。做数据分析离不开查询数据库，这里主要涉及的是SQL。入门SQL的书推荐一本《MySQL必知必会》。
5、掌握一些数据分析方法，及一些数据分析的工具。掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具。可以看一下《精益数据分析》，掌握常用的数据分析方法，然后再根据自己公司的产品调整，灵活组合。
6、懂得业务知识，行业知识。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，比较有自己独到的见解。
大数据分析的特点：
一是数据体量巨大。现如今，一般的首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB(1PB=1024TB)，这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，就目前而言，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。
二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。
三是处理速度快。数据处理都需要很快的速度，可从各种类型的数据中快速提取高价值的信息。
四是价值密度低。以视频为例，在很长时间的视频中，在不间断的监控过程中，可能有用的数据只有几秒。
大数据分析的就业方向：
大数据主要有三个就业方向，大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。
在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。又可分为以下十大职位：ETL研发、Hadoop开发、可视化工具开发、信息架构开发、数据仓库研究、OLAP开发、数据科学研究、数据预测分析、企业数据管理、数据安全研究。
