大數(shù)據(jù)分析入門(mén)門(mén)檻不高，但是很難掌握。CDA數(shù)據(jù)分析division門(mén)檻高？同時(shí)大數(shù)據(jù)分為兩大方向:大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)和數(shù)據(jù)分析，大數(shù)據(jù)分析可以自學(xué)嗎？簡(jiǎn)介門(mén)檻低是因?yàn)樯婕暗募夹g(shù)數(shù)據(jù)分析不高，只要懂SQL，Python之類(lèi)的，基本就夠了，大數(shù)據(jù)的運(yùn)用往往是預(yù)測(cè)分析、用戶(hù)行為分析或者其他高級(jí)的數(shù)據(jù)分析方法。

目前大部分招聘公司對(duì)大數(shù)據(jù)人才的要求必須是大專(zhuān)及以上學(xué)歷，大專(zhuān)學(xué)歷也應(yīng)該是理工科相關(guān)的。如果是本科以上，專(zhuān)業(yè)要求要適當(dāng)放寬。大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)沒(méi)有你想象的那么難，零基礎(chǔ)也可以學(xué)。同時(shí)大數(shù)據(jù)分為兩大方向:大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)和數(shù)據(jù)分析。這兩個(gè)方向?qū)A(chǔ)知識(shí)的要求不同。數(shù)據(jù)分析偏向于應(yīng)用層面，對(duì)編程的要求不高。相對(duì)來(lái)說(shuō)，對(duì)基礎(chǔ)知識(shí)的要求較低。

以下是大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的課程內(nèi)容:第一階段:靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)基礎(chǔ)(主要學(xué)習(xí)HTML和CSS)第二階段:JAVASE javaWEB第三階段:java高級(jí)應(yīng)用第四階段:javaEE第五階段:linux和hadoop第六階段:大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)第七階段:實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集第八階段:Spark 數(shù)據(jù)分析從以上課程內(nèi)容來(lái)看，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)學(xué)習(xí)要掌握J(rèn)ava、Linux、Hadoop、storm、flume、hive、Hbase、Spark等基礎(chǔ)知識(shí)。

大數(shù)據(jù)工作是一個(gè)熱門(mén)行業(yè)。很好找，比如T，證券，互聯(lián)網(wǎng)等等。大數(shù)據(jù)行業(yè)的范圍還是比較廣的。以數(shù)據(jù)分析為例，數(shù)據(jù)分析分為兩個(gè)方向:一是數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)方向偏向技術(shù)，有開(kāi)發(fā)工程師、挖掘工程師、算法工程師、倉(cāng)庫(kù)工程師，相對(duì)于門(mén)檻來(lái)說(shuō)有點(diǎn)高，對(duì)于學(xué)歷來(lái)說(shuō)有點(diǎn)高。二、經(jīng)營(yíng)分析方向是通過(guò)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)經(jīng)營(yíng)問(wèn)題，洞察行業(yè)機(jī)會(huì)，通過(guò)數(shù)據(jù)產(chǎn)生的價(jià)值驅(qū)動(dòng)企業(yè)發(fā)展。這也是現(xiàn)在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型最需要的人才，對(duì)編程能力要求不高。

學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)沒(méi)有學(xué)歷要求。1.大數(shù)據(jù)是指在一定時(shí)間范圍內(nèi)，傳統(tǒng)軟件工具無(wú)法捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集。它是一種海量的、高增長(zhǎng)的、多樣化的信息資產(chǎn)，需要新的處理模式來(lái)?yè)碛懈鼜?qiáng)的決策能力、洞察發(fā)現(xiàn)能力和流程優(yōu)化能力。大數(shù)據(jù)有五個(gè)特征:容量、速度、多樣性、低值密度和準(zhǔn)確性。它沒(méi)有統(tǒng)計(jì)抽樣方法，只是觀察和跟蹤發(fā)生的事情。大數(shù)據(jù)的運(yùn)用往往是預(yù)測(cè)分析、用戶(hù)行為分析或者其他高級(jí)的數(shù)據(jù)分析方法。