yangmingshan
大數據是我的主要研究方向之一，同時也在帶大數據方向的研究生，所以我來回答一下這個問題。
首先，大數據分析技術是可以從零基礎開始學起的，但是需要一個系統的學習過程。
大數據分析的學習過程可以按照以下幾個步驟進行規劃：
第一：數學及統計學基礎。大數據分析目前有兩種主要的分析手段，一種是採用機器學習方式，另一種是採用統計學方式，不論採用那種方式都需要掌握數學知識和一定的統計學知識。雖然數學和統計學具有一定的難度，但是可以從基礎部分開始學起，然後根據實驗要求再逐步深入。
第二：編程語言。大數據領域比較常見的編程語言包括Java、Python、Scala、R等，其中Python語言在數據分析領域的應用比較多，而且Python語言簡單易學、功能強大，所以從Python開始學起也是個不錯的選擇。Python語言的學習可以分成三個階段，第一個階段是學習基本的Python語法，第二個階段可以學習各種庫（Numpy、Scipy、Matplotlib等）的使用，第三個階段進行場景分析。
第三：大數據平臺。目前比較常見的大數據平臺是Hadoop、Spark，基於Hadoop的大數據應用生態已經趨於成熟，不少商用大數據平臺也是基於Hadoop構建的，所以從Hadoop平臺開始學起是不錯的選擇。
第四：參加實踐。大數據分析涉及到的環節比較多，除了分析環節，還涉及到數據的採集、整理、存儲和呈現，如果單純的通過自學的方式來學習大數據將是一個比較漫長的過程，所以通過實踐來學習大數據是比較不錯的選擇。
最後，從事大數據分析崗位還需要具備一定的行業知識，未來行業知識將是大數據分析師的核心競爭力之一。
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，我會陸續寫一些關於互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收穫。
如果有互聯網方面的問題，或者考研方面的問題，都可以諮詢我，謝謝！
IT人劉俊明
不適合0基礎，大數據分析建立在高等數學基礎知識上，還有對編程代碼的熟練運用，以及商業嗅覺的敏感度，好的分析人員要懂業務、管理、懂工具、懂設計，總之這是一個複合型人才，不過據目前行情來看，數據分析師在公司的地位並不高，更多隻是擔任表哥，表姐的身份，因此工資這塊也比較少，在一線城市這邊大概也就四五千的樣子。
