A. 大数据适合零基础的人学习吗
一般来说大数据的学习基础是java也就是说如果你有java的基础，学习起来就会很轻松。不过现在有很多的培训机构都说是可以0基础学习大数据，个人觉得还是有基础比较好。
B. 如何才能更好学习多易教育的视频
亲，针对您提出的问题我想围绕以下三点做个回答更直观：
为什么要学习多易教育的视频？
什么样的人学才能学得更好？
如何学才能更好的吸收？
问题一：多易教育专业做大数据的培训，在大数据培训行业可谓是大数据领域的风向标，培训的技术一直紧密结合企业需求，无论从深度和广度收到了广大企业大数据工作者的青睐。而多易教育也始终持开放包容的态度，相信互联网氛围中将课程免费开源给每一个想要学习技术的人是顺应时代发展的趋势，因此在bilibili中开源了成套的大数据课程。
问题二：在这里主要针对企业当前的需求来给大家做一个客观的解答。用人单位在大数据人才录用的要求中遵循这样一个比例（专科：本科：研究生为1:6:3），这就意味着大专以上学历的学习者只要认真学习，都能依靠大数据技术从中受益。注意小编强调了是大数据技术，如果你没有学好技术即使学历再高依然无法胜任企业工作中的实际需求。
问题三：任何知识和技能的学习都离不开勤奋。勤奋有三种：勤思考、勤动手、勤复习。多易教育的大数据视频在行业里是风向标，但是作为学习者在学习过程中仅是囫囵吞枣过一遍是收获甚微的，甚至会打消学习的积极性，因为从零开始学习到工作涉及的知识点均为新的，并且信息量较大，很容易像提问者说的看了就忘。所以此时我们在视频学习的过程中就要做到以下几点：
①思考老师讲解的内容及他涉及的课程架构是如何让大家能够快速理解要学习的课程的；
②避开容易受干扰的环境，专注的学习老师的讲课视频；
③边看视频边做笔记（有的同学喜欢手写笔记，有的喜欢做电子笔记，可根据实际情况哪种更能让自己记忆深刻就选择哪种）
④老师的代码一定是亲手去敲，去实现，一般遵循3遍原则（理解注释、根据注释写代码、根据需求写代码）
⑤养成总结的好习惯，CSDN一搜发现多易的很多学生都有日总结的习惯，思维导图都用的特别熟，总结的特别好，这样复习的时候一目了然。
总体来说，只要你符合学习条件，踏实去做，成功就会离自己更进一步！加油，祝愿您学有所成！
C. 零基础可以培训大数据分析师吗会不会很难
随着大数据的大热，或者在大数据的影响下，很多企业开始真正重视数据，真正期望从数据中挖掘价值。甚至很多企业已经把数据作为取得竞争优势的战略。而数据真正价值的实现，不管计算效率，存储等发展的多快。一定需要“分析师”，可以说是数据分析师既是建造“数据大厦”的总体设计师，也是建造“数据大厦”的工人。
数据分析师最为稀缺的人才，相信未来10内一定是最为朝阳行业之一。所以现在很多朋友希望转型做数据分析师，很多毕业的同学也准备从事数据分析师。但很多都不知道成为一名分析师真正需要什么？
要跨入数据分析师，也许很多时候你只能从“工人”开始做成（这意味着在很大长一段时间内，你的工作内容可能比较枯燥，可能做的都是比较没有“技术”含量的活），慢慢的当你成为“熟练工”同时随着行业相关知识和各种技能的积累，慢慢你也会走上“数据设计师”之路。开始从事“高大上”或者更有技术含量的工作。
一、至少花三个月掌握技术
“磨刀不误砍柴工”，要想从为“工人”，甚至熟悉工，也需要很多技能，因为怎么说数据分析师也是技术工种 。我觉得至少你要花3个月时间来学习一些最基础的知识。
1、花1个月学习数据库知识。
2、花1-2个月学习基础的统计学知识。
3、花1个月学习点linux的知识。
4、花1个月去学习最基础的数据挖掘模型：
5、花1个月掌握一门基础的挖掘软件的操作。
分析师一定要有持续学习的态度，所以在后续 工作中一定要保持持续学习的态度哦。坚持学习各类知识，不仅仅是技能层面的。
二、选择感兴趣的行业
如果你已经工作，选择本行业或者相关行来。这样你在行业经验，业务知识你是有优势的。因为你比较清楚业务的“痛点”
从而你也就相对清楚应该给业务提供什么样的数据。
如果你是学生，分析师一下自己的兴趣，结合现在比较热门的行业（指数据在这个行业也是比较热）。
通过互联网学习，聊这个行业的商业模式，数据内容，分析点。有机会可以去参加一些同行的沙龙或者分享，清楚的了解这个行业的数据分析师或者同行平时都在干什么 。
对比自己当面的知识储备，更有针对性的补充知识。和在学校的同学共勉一句话：“在学校学的东西都是有用的，只是学校没有告诉你怎么用！”
三、开始寻找机会
对于跨行业转入的同学，当你准备好上述内容的时候。开始找个机会：
1、内部转岗
2、选择中，小型公司。先入门，再修行。
D. 大数据该怎么学习，自学能学会吗
想要自学大数据，知道如何下手的小伙伴有福利了，本文专门为你准备的学习计划，这些技术知识梳理、其中的定义、关系以及作用，对你以后的学习会有很大的帮助！
大数据本质也是数据，但是又有了新的特征，包括数据来源广、数据格式多样化（结构化数据、非结构化数据、Excel文件、文本文件等）、数据量大（最少也是TB级别的、甚至可能是PB级别）、数据增长速度快等。
针对大数据主要的4个特征我们需要考虑以下问题：
数据来源广，该如何采集汇总？，对应出现了Sqoop，Cammel，Datax等工具。
数据采集之后，该如何存储？，对应出现了GFS，HDFS，TFS等分布式文件存储系统。
由于数据增长速度快，数据存储就必须可以水平扩展。
数据存储之后，该如何通过运算快速转化成一致的格式，该如何快速运算出自己想要的结果？
对应的MapRece这样的分布式运算框架解决了这个问题；但是写MapRece需要Java代码量很大，所以出现了Hive，Pig等将SQL转化成MapRece的解析引擎；
普通的MapRece处理数据只能一批一批地处理，时间延迟太长，为了实现每输入一条数据就能得到结果，于是出现了Storm/JStorm这样的低时延的流式计算框架；
但是如果同时需要批处理和流处理，按照如上就得搭两个集群，Hadoop集群（包括HDFS+MapRece+Yarn）和Storm集群，不易于管理，所以出现了Spark这样的一站式的计算框架，既可以进行批处理，又可以进行流处理（实质上是微批处理）。
而后Lambda架构，Kappa架构的出现，又提供了一种业务处理的通用架构。
为了提高工作效率，加快运速度，出现了一些辅助工具：
Ozzie，azkaban：定时任务调度的工具。
Hue，Zepplin：图形化任务执行管理，结果查看工具。
Scala语言：编写Spark程序的最佳语言，当然也可以选择用Python。
Python语言：编写一些脚本时会用到。
Allluxio，Kylin等：通过对存储的数据进行预处理，加快运算速度的工具。
以上大致就把整个大数据生态里面用到的工具所解决的问题列举了一遍，知道了他们为什么而出现或者说出现是为了解决什么问题，进行学习的时候就有的放矢了。
E. 大数据培训需要学多久
大数据来要学多久，这源得看你选择的学校课程安排了，我是从零基础开始学的，在光环大数据，大概学了5个月，白天全天上课，晚上复习做作业，每个学校的课程设置安排不一样，可能如果没有项目实战的话时间会比较短的吧，还有如果你是有基础的话学习时间可能会短一些~学习这件事儿不能着急呀，时间不是最重要的，重要的是能不能学会呢！
F. 自学大数据有哪些课程需要学习的，能分享一些线上学习的经历吗
大数据开发：
Java、Linux、大数据基础、大数据平台搭建
大数据平台的搭建和部署是学习大数据的基回础，目前比较常答见的选择是Hadoop和Spark平台，Hadoop对硬件的要求并不高，非常适合入门学习。
零基础自学：先关注一些大数据领域的动态，让自己融入大数据这样一个大的环境中。然后找一些编程语言的资料(大数据的基础必备技能)和大数据入门的视频和书籍，基本的技术知识还是要了解的。在学习了一段时间之后，如果觉得自己还能应付的来，就继续寻找大数据基础视频和书籍，一步一个脚印的来;如果觉得觉得自己入门都很难，要么放弃，要么为自己投资一把，去参加加米谷大数据培训学习。
自学可以自由分配自己的时间，不耽误自己的正常工作，利用空闲时间抓紧机会学习，并且网上的资料多如牛毛，费用也比较低。但是，自学存在的问题非常多。第一大数据学科有一定难度，遇见问题没有老师可以问，自己又解决不了，很容易陷入学习瓶颈，久而久之就消磨了学习的兴趣。
G. 哪有大数据入门培训教程
很多培训机构的培训班都是零基础开始教学的，如果仅仅是想要入门的话，官网的视频课程就足够了。
H. 大数据怎么学，自学可以学会吗
零基础学习大数据可以有以下几个步骤：
1、选择一个具体方向
大数据已经初版步形成了一权个产业链，在数据采集、数据存储、数据安全、数据分析、数据呈现、数据应用等有大量的岗位，不同的岗位需要具备不同的知识结构，所以首先要选择一个适合自己的方向。
2、学习编程等基础知识
大数据的基础知识是数学、统计学和计算机，可以从编程语言开始学起，Python、Java、Scala、R、Go等语言在大数据领域都有一定的应用场景，可以选择一门学习。大数据开发方向建议选择Java、Scala，数据分析方向建议学习Python、R。
3、学习大数据平台知识
入门学习Hadoop或者Spark，Hadoop平台经过多年的发展已经形成了较为完成的应用生态，相关的成熟案例也比较多，产品插件也越来越丰富。
I. 大数据学习是报培训班好，还是买视频自学好
如果你来是有基础的，就当作自强化提升。如果是零基础的，就更关键了。从0到1，要有恒心，学习很苦，能坚持才好。其实你要是真的有时间的话上网看教程自学也是可以的，当然有老师教的的话当然效果会比自学好很多，就是要花几个月的时间脱产去lanou学4个月的java。建议要学就去一线城市学，将来就业也好解决。
J. 大数据零基础学好学吗
第一步：对于大数据的基本认知学习大数据，首先要明白大数据是什么，其未来的发展方向和应用场景有哪些？当然，很多从业者和求学者往往看重的是大数据行业的薪资水平，这样考虑固然无错，但是对于深刻理解大数据却并无实际意义。第二步：理论知识学习这一过程尤为重要，毕竟这是学习大数据的关键，而且，这一过程对于系统化的要求更高，如何循序渐进，有方式有目的的学习，将是小白更加快速的学懂大数据的关键。所以给大家分享一个学习大数据知识点的先后顺序安排，希望对大家有所帮助。 1、Java：主要为Java的标准版JavaSE。JavaEE，javaME方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了。此外JDBC是一定要掌握的，因为它关系到Java与数据库的连接。 2、Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，它能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置。 3、Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN，把Hadoop的这些组件学明白就可以进行大数据的处理了。 4、Oozie：用于管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。 5、python：用于编写网络爬虫。 6、Kafka：比较好用的队列工具，专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方。 7、Spark：用来弥补基于hadoo中MapRece处理数据速度上的缺点，特别适合做迭代运算。当然，这里只是简单的罗列一下大数据学习的基本线路。第三步、真实实训项目、培养实操能力如今互联网上关于大数据的应用案例有很多，也有很多的实训项目，大家可以去进行独立的实操，当然，这些案例的数据真实性很低，实操的效果也不会很好。