想轉行學習IT技術，瞭解到很多企業招數據分析師，還有大數據分析。這二者主要的區別在於是否掌握大數據處理技術，對於零基礎的小白來說，轉行哪個比較好？

大數據分析不同於傳統分析的地方，是分析參考數據更豐富、更廣泛、更精細、更完備，在此前提下分析的方法也就更多樣，結論更全面、更科學。收集大數據到是需要較強的專業知識，分析大數據更注重的是分析的思路和方法，大數據行業是非常辛苦的，大數據的內容涉及到較多的基礎內容，只有把基礎內容融會貫通以後，纔會往更高一層的數據分析師前進。零基礎學習大數據分析完全有可能，但是有一定的條件。

首先，0基礎轉行大數據分析，你做好喫苦的準備了嗎？

1、問一下自己是否真的喜歡大數據分析，搜索資料看一下需要學習的內容，結合自己的情況，是否有精力，能力，時間去學習新技術。

2、除了大數據分析互聯網技術還有很多，像java工程師，python爬蟲技術，python人工智能，這些的話比較基礎，沒有像大數據分析比較抽象，所以可以考慮其他技術。

想零基礎學習大數據分析工作，一般最好有個本科的學歷，專科也行。只是專科學歷即使掌握了一定的大數據分析技術，在就業市場上的核心競爭力比較低，現在大多用人單位的最低要求是本科及以上學歷。專科的同學可以考慮儘快進行專升本的學習。

零基礎學習大數據分析工作，需要有一定的編程能力，編程能力是可以練習與提升的。0基礎可以從Python入手，畢竟相對簡單容易，且在分析工作中用到的也比較多。

目前大數據行業對於對於人才的要求也比較全面且嚴格。對於高級的大數據分析人才，會SAS、R、PYTHON三個軟件中的一個或者多個是基礎的要求，同時要求有一定的數理統計基礎，這是對專業知識的要求，懂業務、有邏輯、對數據敏感、能夠寫分析報告、用數據解決實際問題，這是對數據分析人才的高級要求。

大數據分析是大數據技術的重要環節，也是目前數據價值化的重要實現方式之一，所以學習大數據技術的一個重點就在於數據分析。

隨着大數據的落地應用，在大數據領域進行數據分析的難度也在逐漸下降，比如BI工具就能夠明顯降低數據分析的門檻。BI工具通常需要學習一些數據庫方面的知識，而數據庫知識的難度相對來說並不大，這在一定程度上促進了BI工具的使用。

目前，場景數據分析是一個數據分析的重點和熱點，場景數據分析的商業應用價值還是比較高的。另外，場景數據分析對於行業知識有一定的要求。

大數據學習並不是高深莫測的，雖然它並沒有多簡單，學習起來有一定難度，但是通過努力，零基礎的朋友也是完全可以掌握大數據技術的。學習大數據技術，可以瞭解下加米穀大數據，理論+實踐小班學習，數據分析、大數據開發預報名中，雙11前報名可享學費優惠。已培養出許多專業的大數據人才！

零基礎學習大數據一般有以下幾步：

瞭解大數據理論、計算機編程語言學習、大數據相關課程學習、實戰項目

一般來說零基礎學習大數據大概就是分爲這4個階段，學習大數據不是件容易的事，但是隻要你能多努力，積極地解決自己的疑惑，多練手，那麼你一定可以掌握這門技術。

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