自学大数据虽然可以接触到一些基础知识，但专业领域内的深度与广度难以全面掌握。相比之下，进入专业的计算机类院校学习更为适宜。计算机专业本身就博大精深，涵盖了众多技术和理论。如果对大数据充满热情，那么选择一所当地的专科学校会是一个不错的选择。专科学校不仅能够提供系统的学习课程，还常常与企业合作，能够帮助学生顺利就业。
而对于第二类学习者而言，自学和选择辅导机构的提高班都是可行的选择。自学可以让你根据自己的节奏来学习，灵活安排时间，但同时也需要较强的自学能力和自律性。而选择辅导机构的提高班，则可以在专业导师的指导下，更快地掌握核心技术，节省学习时间，提高学习效率。
目前学习大数据技术主要有两种途径：一种是自学，另一种是通过报名参加培训班。如果你具备较强的自学能力和理解力，自学可能是更合适的选择。但如果你发现自己自学能力不足，或者需要系统性的学习和实践机会，那么参加培训班无疑是一个更好的选择。
学习大数据有2种方式，一种是自学，一种是报培训班学习。如果自学能力、理解都不错的话，可以选择自学。但如果自学能力不太好，本身又是零基础的话，还是建议参加大数据培训班的。大数据选择自学的最大优势是省钱。可以节约成本，买一些相关书籍和资料视频，自己可以抱着读。
1、第一方面是数学基础，第二方面是统计学基础，第三方面是计算机基础。要想在数据分析的道路上走得更远，一定要注重数学和统计学的学习。数据分析说到底就是寻找数据背后的规律，而寻找规律就需要具备算法的设计能力，所以数学和统计学对于数据分析是非常重要的。
2、大数据学习需要引路人 你在网上查找一下，学大数据需要学习的东西，不说其他的。在学大数据之前，得有一门高端编程语言基础，大部分朋友选择的是学Java语言，JAVA语言的入门靠自学还是挺难的，很多自学大数据的朋友，很久都在java语言这个坑中爬不上来。大数据的学习需要引路人。
3、首先我们要了解Java语言和LINUX操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。楼主是JAVA毕业的，这无疑是极好的开头和奠基啊，可谓是赢在了起跑线上，接收和吸收大数据领域的知识会比一般人更加得心应手。
4、如果你是零基础但是又真心的想要学习大数据的话，建议你可以从以下几个方面去入手，首先就是第一步：要进行大数据开发语言及其他基础的学习。第二步：学习理论及核心技术。第三步：真实项目案例实战。编程语言的学习 对于零基础的同学，一开始入门可能不会太简单。
1、大数据可以自学。但自学大数据的难易程度和学习效果会受到多种因素的影响，以下是一些关于大数据自学的关键点：入门难度因人而异：对于计算机专业出身的学习者来说，由于与专业技能相对对口，入门大数据会相对容易一些。对于非计算机专业的毕业生来说，自学大数据可能较为费力且耗时，缺乏系统规划容易浪费精力。
2、大数据是可以自学的。随着互联网的普及和在线教育资源的丰富，越来越多的人选择通过自学来掌握大数据技术。以下是一些关于如何自学大数据的建议：明确学习目标 在开始自学之前，首先要明确自己的学习目标。
3、自学大数据虽然可以接触到一些基础知识，但专业领域内的深度与广度难以全面掌握。相比之下，进入专业的计算机类院校学习更为适宜。计算机专业本身就博大精深，涵盖了众多技术和理论。如果对大数据充满热情，那么选择一所当地的专科学校会是一个不错的选择。
4、大数据专业的学习难度相对较大，但前景非常广阔。学习难度： 技能需求多：大数据专业需要掌握多项技能，包括基础的编程语言、数据库的基础知识、linux系统的基本操作等。 基础知识广泛：在掌握基础技能后，还需要学习大数据技术的基础知识，如hadoop、Spark、Hive等。
1、大数据的学习周期一般在四五个月左右。在这一阶段，学员需要通过大量的实践来巩固理论知识，提升实战能力。总学习时间 将Java基础学习和大数据理论学习与实践的时间相加，零基础学员学习大数据的总时间大约在六个月左右。当然，这个时间并不是绝对的，它受到多种因素的影响，如学员的学习能力、学习资源的丰富程度、学习时间的分配等。
2、大数据的学习时间因学习方式和个人基础而异，无法一概而论。自学方式：如果选择自学，由于缺乏系统性和深度的指导，以及遇到问题无人求助，学习时间可能会相对较长。例如，有人花费了一年的时间通过自学对大数据有了基础的了解，但这样的学习成果可能较为浅显，且求职时可能不被公司认可。
3、大数据开发工程师的学习周期一般需要36个月。以下是关于学习周期及学习内容的详细解学习周期：一般情况：大数据开发工程师的学习周期在36个月比较合适。有人指导：如果有人带，学习时间可能会缩短，因为可以在遇到问题时及时得到解答和指导。
4、大数据培训的时间主要取决于学员的基础，通常需要5个月左右，但具体时间可灵活调整：对于已掌握Java基础的学员：如果能够扎实地掌握Java知识，可以根据自己的具体情况决定是否跳过Java阶段的学习，这样可以节省大约一个月的学习时间。
大数据分析师自学至少需要半年以上。具体来说：自学路径的探索：自学大数据分析需要学习者自行探索学习资源和路径，这往往需要花费一定的时间来筛选和确定合适的学习材料。基础知识的积累：大数据分析师需要掌握统计学、编程、数据库管理等多方面的知识，这些基础知识的积累需要较长的时间。
自学大数据分析师通常需要至少半年以上的时间。以下是具体分析：知识点繁多：大数据领域涉及的知识点包括数据采集、数据清洗、数据分析、数据可视化等多个方面，需要花费大量时间逐个掌握。实践经验积累：除了理论学习，还需要通过实际项目来检验自己的学习成果，不断积累经验。这个过程也需要花费较长时间。
因此，虽然自学数据分析师一般需要四年左右的时间，但具体时间还需根据个人的实际情况来确定。为了更高效地学习数据分析，建议学习者在制定学习计划时充分考虑自己的学习能力、背景知识、学习资源和时间投入等因素，并考虑参加专业的数据分析培训以加快学习进度。
对于想要自学大数据分析的人来说，通常建议至少花费半年以上的时间。这段时间不仅能够帮助你建立起扎实的基础，还能让你逐步深入理解各种技术和工具的应用。实际上，很多初学者可能会花费更长的时间，因为大数据领域涉及的知识点繁多，包括但不限于数据采集、数据清洗、数据分析、数据可视化等。
学习大数据分析的时间跨度较大，从几个月到一年不等，具体取决于个人的学习能力与方法。对于完全没有经验的初学者，建议首先从基础的统计学、数据处理和编程入门开始。学习过程中，需要掌握一些关键的分析工具，如Python、R和SQL等，同时还需要理解数据清洗、数据可视化和机器学习等重要概念。
