小白成为数据分析师 零经验的人都是怎么转行大数据的？
零经验的人都是怎么转行大数据的？
对于传统行业的职场人来说，如果未来想进入大数据领域发展，要从三个方面做好准备，其一是明确具体的发展方向并做出相应的技术储备，其二是重视数据资源的积累，在工业互联网的推动下，未来大量产业资源都会逐渐数据化，所以积累数据资源的同时就是积累行业资源，其三是重视工具和平台，构建自己的价值空间。
在我看来，大数据、人工智能时代是一种回归，这种回归的重点在于行业场景将成为技术创新的基石，所以对于有一定行业知识积累的职场人来说，进入大数据领域会有更多的机会，也更容易做出一些创新成果。
当然了，要想进入大数据领域发展，首先要对大数据技术体系有一定的认知能力，因为大数据领域的所有环节都是技术驱动的，只有认识了这些技术，才能找到技术与场景相结合的创新点，或者说找到自己的价值空间。了解大数据技术要从大数据价值链开始，这涉及到数据的采集、传输、存储、分析、应用和安全。
大数据的核心是数据价值化，而数据价值化要从数据采集开始，所以职场人转向大数据领域发展，一定要找到自己的“数据源”，这是非常重要的关键点，如果能够找到这个数据源，就会为自己进入大数据领域发展带来巨大的便利。从实际情况来看，职场人找数据源会遇到很多困难，很多时候还需要构建自己的工具，这往往需要一个过程，很多人就是在这个环节遇到了较大的瓶颈。
进入大数据领域一定要重视自己能够与更多的平台建立连接，连接平台就是连接资源，而能否借助于平台来提升自己的价值，这是所有大数据从业者都需要关系的核心问题。
最后，如果有大数据领域的相关问题，可以向我发起咨询。
零基础学大数据能学会吗？
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，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，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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