零基礎學大數據能學會嗎？

大數據分析是大數據技術的重要環節，也是目前數據價值化的重要實現之一，所以學習大數據技術的一個重點就在于數據分析。

數據分析的通常有兩種，一種是統計分析，另一種是機器學習。統計分析主要是運用數學的手法，通過已有的大量數據來反應事務的聯系性。要想熟練運用統計分析，需要具備扎實的數學基礎。當然，隨著目前統計工具的普及化，一些統計工具會極大的簡化統計分析的過程和難度，對于數學基礎比較薄弱的人來說，只要經過一個系統的學習過程，往往也能夠熟練地進行統計分析。

機器學習是另一種比較常見的數據分析，機器學習的目的就是從一堆雜亂無章的數據中找到其背后的規律。機器學習的步驟分為數據采集、數據整理、算法設計、算法訓練、算法驗證和算法應用，可以說機器學習的重點在算法設計上。從這個角度來看，機器學習也需要具備扎實的數學基礎。通常來說，機器學習分為兩個階段，分別是學習階段和識別階段，學習階段需要掌握數據之間的聯系，而識別階段則是對未知數據的鑒別（分類等）。

隨著大數據的落地應用，在大數據領域進行數據分析的難度也在逐漸下降，比如BI工具就能夠明顯降低數據分析的門檻。BI工具通常需要學習一些數據庫方面的知識，而數據庫知識的難度相對來說并不大，這在一定程度上促進了BI工具的使用。

目前，場景數據分析是一個數據分析的重點和熱點，場景數據分析的商業應用價值還是比較高的。另外，場景數據分析對于行業知識有一定的要求。

我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續在頭條寫一些關于互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。

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全無計算機基礎的大學生怎么學習編程語言？

對于當代的大學生來說，不論是否就讀于計算機相關專業，都應該至少掌握一門編程語言，因為編程語言對于未來的學習和就業都會產生重要且直接的影響。

編程語言本身就是一種工具，同時也是打開計算機技術大門的鑰匙，所以學習編程語言并不需要什么基礎，而且學習過程也沒有想象中那么困難，因為計算機編程語言遠沒有自然語言復雜，也沒有那么豐富的語法結構。

學習編程語言首先要選擇一門適合自己的編程語言，由于編程語言自身的工具屬性，必然是越使用就越熟悉，所以要結合自己的專業特點來選擇編程語言。

如果不清楚自己的專業會用到哪些編程語言，就選擇一門全場景編程語言，比如Python、Java就是不錯的選擇。

學習編程語言要經歷三個階段，分別是基礎語法學習階段，主攻方向積累階段和場景實踐階段，這三個階段分別有不同的側重點。

基礎語法學習階段要重視多做實驗，要通過實驗來為抽象概念建立畫面感，要掌握基本的編程流程，形成初步的編程思想。

主攻方向積累階段是形成技術棧的階段，不同的主攻方向會有不同的學習內容，學習周期也有較大的差別，比如大數據開發方向就需要繼續學習大數據開發平臺的相關知識。在當前的云計算時代，主攻方向積累階段往往需要更關注技術平臺和工具。

場景實踐階段是最后一個階段，也是非常重要的一個階段，這個階段會直接決定一個人能否真正掌握一門編程語言，也就是能否通過編程語言來解決生產和科研場景下的各種問題。除了技術之外，這個階段的重點是要學會合作，要學會溝通。

最后，如果有學習編程相關的問題，歡迎與我交流。