A. 大數據適合零基礎的人學習嗎
一般來說大數據的學習基礎是java也就是說如果你有java的基礎，學習起來就會很輕松。不過現在有很多的培訓機構都說是可以0基礎學習大數據，個人覺得還是有基礎比較好。
B. 如何才能更好學習多易教育的視頻
親，針對您提出的問題我想圍繞以下三點做個回答更直觀：
為什麼要學習多易教育的視頻？
什麼樣的人學才能學得更好？
如何學才能更好的吸收？
問題一：多易教育專業做大數據的培訓，在大數據培訓行業可謂是大數據領域的風向標，培訓的技術一直緊密結合企業需求，無論從深度和廣度收到了廣大企業大數據工作者的青睞。而多易教育也始終持開放包容的態度，相信互聯網氛圍中將課程免費開源給每一個想要學習技術的人是順應時代發展的趨勢，因此在bilibili中開源了成套的大數據課程。
問題二：在這里主要針對企業當前的需求來給大家做一個客觀的解答。用人單位在大數據人才錄用的要求中遵循這樣一個比例（專科：本科：研究生為1:6:3），這就意味著大專以上學歷的學習者只要認真學習，都能依靠大數據技術從中受益。注意小編強調了是大數據技術，如果你沒有學好技術即使學歷再高依然無法勝任企業工作中的實際需求。
問題三：任何知識和技能的學習都離不開勤奮。勤奮有三種：勤思考、勤動手、勤復習。多易教育的大數據視頻在行業里是風向標，但是作為學習者在學習過程中僅是囫圇吞棗過一遍是收獲甚微的，甚至會打消學習的積極性，因為從零開始學習到工作涉及的知識點均為新的，並且信息量較大，很容易像提問者說的看了就忘。所以此時我們在視頻學習的過程中就要做到以下幾點：
①思考老師講解的內容及他涉及的課程架構是如何讓大家能夠快速理解要學習的課程的；
②避開容易受干擾的環境，專注的學習老師的講課視頻；
③邊看視頻邊做筆記（有的同學喜歡手寫筆記，有的喜歡做電子筆記，可根據實際情況哪種更能讓自己記憶深刻就選擇哪種）
④老師的代碼一定是親手去敲，去實現，一般遵循3遍原則（理解注釋、根據注釋寫代碼、根據需求寫代碼）
⑤養成總結的好習慣，CSDN一搜發現多易的很多學生都有日總結的習慣，思維導圖都用的特別熟，總結的特別好，這樣復習的時候一目瞭然。
總體來說，只要你符合學習條件，踏實去做，成功就會離自己更進一步！加油，祝願您學有所成！
C. 零基礎可以培訓大數據分析師嗎會不會很難
隨著大數據的大熱，或者在大數據的影響下，很多企業開始真正重視數據，真正期望從數據中挖掘價值。甚至很多企業已經把數據作為取得競爭優勢的戰略。而數據真正價值的實現，不管計算效率，存儲等發展的多快。一定需要「分析師」，可以說是數據分析師既是建造「數據大廈」的總體設計師，也是建造「數據大廈」的工人。
數據分析師最為稀缺的人才，相信未來10內一定是最為朝陽行業之一。所以現在很多朋友希望轉型做數據分析師，很多畢業的同學也准備從事數據分析師。但很多都不知道成為一名分析師真正需要什麼？
要跨入數據分析師，也許很多時候你只能從「工人」開始做成（這意味著在很大長一段時間內，你的工作內容可能比較枯燥，可能做的都是比較沒有「技術」含量的活），慢慢的當你成為「熟練工」同時隨著行業相關知識和各種技能的積累，慢慢你也會走上「數據設計師」之路。開始從事「高大上」或者更有技術含量的工作。
一、至少花三個月掌握技術
「磨刀不誤砍柴工」，要想從為「工人」，甚至熟悉工，也需要很多技能，因為怎麼說數據分析師也是技術工種 。我覺得至少你要花3個月時間來學習一些最基礎的知識。
1、花1個月學習資料庫知識。
2、花1-2個月學習基礎的統計學知識。
3、花1個月學習點linux的知識。
4、花1個月去學習最基礎的數據挖掘模型：
5、花1個月掌握一門基礎的挖掘軟體的操作。
分析師一定要有持續學習的態度，所以在後續 工作中一定要保持持續學習的態度哦。堅持學習各類知識，不僅僅是技能層面的。
二、選擇感興趣的行業
如果你已經工作，選擇本行業或者相關行來。這樣你在行業經驗，業務知識你是有優勢的。因為你比較清楚業務的「痛點」
從而你也就相對清楚應該給業務提供什麼樣的數據。
如果你是學生，分析師一下自己的興趣，結合現在比較熱門的行業（指數據在這個行業也是比較熱）。
通過互聯網學習，聊這個行業的商業模式，數據內容，分析點。有機會可以去參加一些同行的沙龍或者分享，清楚的了解這個行業的數據分析師或者同行平時都在干什麼 。
對比自己當面的知識儲備，更有針對性的補充知識。和在學校的同學共勉一句話：「在學校學的東西都是有用的，只是學校沒有告訴你怎麼用！」
三、開始尋找機會
對於跨行業轉入的同學，當你准備好上述內容的時候。開始找個機會：
1、內部轉崗
2、選擇中，小型公司。先入門，再修行。
D. 大數據該怎麼學習，自學能學會嗎
想要自學大數據，知道如何下手的小夥伴有福利了，本文專門為你准備的學習計劃，這些技術知識梳理、其中的定義、關系以及作用，對你以後的學習會有很大的幫助！
大數據本質也是數據，但是又有了新的特徵，包括數據來源廣、數據格式多樣化（結構化數據、非結構化數據、Excel文件、文本文件等）、數據量大（最少也是TB級別的、甚至可能是PB級別）、數據增長速度快等。
針對大數據主要的4個特徵我們需要考慮以下問題：
數據來源廣，該如何採集匯總？，對應出現了Sqoop，Cammel，Datax等工具。
數據採集之後，該如何存儲？，對應出現了GFS，HDFS，TFS等分布式文件存儲系統。
由於數據增長速度快，數據存儲就必須可以水平擴展。
數據存儲之後，該如何通過運算快速轉化成一致的格式，該如何快速運算出自己想要的結果？
對應的MapRece這樣的分布式運算框架解決了這個問題；但是寫MapRece需要Java代碼量很大，所以出現了Hive，Pig等將SQL轉化成MapRece的解析引擎；
普通的MapRece處理數據只能一批一批地處理，時間延遲太長，為了實現每輸入一條數據就能得到結果，於是出現了Storm/JStorm這樣的低時延的流式計算框架；
但是如果同時需要批處理和流處理，按照如上就得搭兩個集群，Hadoop集群（包括HDFS+MapRece+Yarn）和Storm集群，不易於管理，所以出現了Spark這樣的一站式的計算框架，既可以進行批處理，又可以進行流處理（實質上是微批處理）。
而後Lambda架構，Kappa架構的出現，又提供了一種業務處理的通用架構。
為了提高工作效率，加快運速度，出現了一些輔助工具：
Ozzie，azkaban：定時任務調度的工具。
Hue，Zepplin：圖形化任務執行管理，結果查看工具。
Scala語言：編寫Spark程序的最佳語言，當然也可以選擇用Python。
Python語言：編寫一些腳本時會用到。
Allluxio，Kylin等：通過對存儲的數據進行預處理，加快運算速度的工具。
以上大致就把整個大數據生態裡面用到的工具所解決的問題列舉了一遍，知道了他們為什麼而出現或者說出現是為了解決什麼問題，進行學習的時候就有的放矢了。
E. 大數據培訓需要學多久
大數據來要學多久，這源得看你選擇的學校課程安排了，我是從零基礎開始學的，在光環大數據，大概學了5個月，白天全天上課，晚上復習做作業，每個學校的課程設置安排不一樣，可能如果沒有項目實戰的話時間會比較短的吧，還有如果你是有基礎的話學習時間可能會短一些~學習這件事兒不能著急呀，時間不是最重要的，重要的是能不能學會呢！
F. 自學大數據有哪些課程需要學習的，能分享一些線上學習的經歷嗎
大數據開發：
Java、Linux、大數據基礎、大數據平台搭建
大數據平台的搭建和部署是學習大數據的基回礎，目前比較常答見的選擇是Hadoop和Spark平台，Hadoop對硬體的要求並不高，非常適合入門學習。
零基礎自學：先關注一些大數據領域的動態，讓自己融入大數據這樣一個大的環境中。然後找一些編程語言的資料(大數據的基礎必備技能)和大數據入門的視頻和書籍，基本的技術知識還是要了解的。在學習了一段時間之後，如果覺得自己還能應付的來，就繼續尋找大數據基礎視頻和書籍，一步一個腳印的來;如果覺得覺得自己入門都很難，要麼放棄，要麼為自己投資一把，去參加加米穀大數據培訓學習。
自學可以自由分配自己的時間，不耽誤自己的正常工作，利用空閑時間抓緊機會學習，並且網上的資料多如牛毛，費用也比較低。但是，自學存在的問題非常多。第一大數據學科有一定難度，遇見問題沒有老師可以問，自己又解決不了，很容易陷入學習瓶頸，久而久之就消磨了學習的興趣。
G. 哪有大數據入門培訓教程
很多培訓機構的培訓班都是零基礎開始教學的，如果僅僅是想要入門的話，官網的視頻課程就足夠了。
H. 大數據怎麼學，自學可以學會嗎
零基礎學習大數據可以有以下幾個步驟：
1、選擇一個具體方向
大數據已經初版步形成了一權個產業鏈，在數據採集、數據存儲、數據安全、數據分析、數據呈現、數據應用等有大量的崗位，不同的崗位需要具備不同的知識結構，所以首先要選擇一個適合自己的方向。
2、學習編程等基礎知識
大數據的基礎知識是數學、統計學和計算機，可以從編程語言開始學起，Python、Java、Scala、R、Go等語言在大數據領域都有一定的應用場景，可以選擇一門學習。大數據開發方向建議選擇Java、Scala，數據分析方向建議學習Python、R。
3、學習大數據平台知識
入門學習Hadoop或者Spark，Hadoop平台經過多年的發展已經形成了較為完成的應用生態，相關的成熟案例也比較多，產品插件也越來越豐富。
I. 大數據學習是報培訓班好，還是買視頻自學好
如果你來是有基礎的，就當作自強化提升。如果是零基礎的，就更關鍵了。從0到1，要有恆心，學習很苦，能堅持才好。其實你要是真的有時間的話上網看教程自學也是可以的，當然有老師教的的話當然效果會比自學好很多，就是要花幾個月的時間脫產去lanou學4個月的java。建議要學就去一線城市學，將來就業也好解決。
J. 大數據零基礎學好學嗎
第一步：對於大數據的基本認知學習大數據，首先要明白大數據是什麼，其未來的發展方向和應用場景有哪些？當然，很多從業者和求學者往往看重的是大數據行業的薪資水平，這樣考慮固然無錯，但是對於深刻理解大數據卻並無實際意義。第二步：理論知識學習這一過程尤為重要，畢竟這是學習大數據的關鍵，而且，這一過程對於系統化的要求更高，如何循序漸進，有方式有目的的學習，將是小白更加快速的學懂大數據的關鍵。所以給大家分享一個學習大數據知識點的先後順序安排，希望對大家有所幫助。 1、Java：主要為Java的標准版JavaSE。JavaEE，javaME方向的技術在大數據技術里用到的並不多，只需要了解就可以了。此外JDBC是一定要掌握的，因為它關繫到Java與資料庫的連接。 2、Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，它能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置。 3、Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，把Hadoop的這些組件學明白就可以進行大數據的處理了。 4、Oozie：用於管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。 5、python：用於編寫網路爬蟲。 6、Kafka：比較好用的隊列工具，專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方。 7、Spark：用來彌補基於hadoo中MapRece處理數據速度上的缺點，特別適合做迭代運算。當然，這里只是簡單的羅列一下大數據學習的基本線路。第三步、真實實訓項目、培養實操能力如今互聯網上關於大數據的應用案例有很多，也有很多的實訓項目，大家可以去進行獨立的實操，當然，這些案例的數據真實性很低，實操的效果也不會很好。