為什么現在會有這么多人學習大數據分析呢？
大數據分析人才極度匱乏，無論是互聯(lián)網巨頭企業(yè)、還是中小型企業(yè)、創(chuàng)業(yè)公司都非常缺乏大數據專業(yè)人才。在數據驅動的未來，大數據人才市場勢必會越來越大，而現在僅僅是大數據起步的進階階段，可以想象未來的人才缺口有多大。所以現在入行正是恰逢其時。市場需求的不斷擴大也必將使得學習大數據的價值得到凸顯。大數據分析如今能夠火爆的一個重要原因，就是大家看到了大數據的能力，無論是在挖掘、統(tǒng)計、預測評估及決策等方面都發(fā)揮著舉足輕重的作用。
想要學習大數據分析，先要了解大數據分析方法分為哪些類型。
描述型分析
這是最常見的分析方法。在業(yè)務中，這種方法向數據分析師提供了重要指標和業(yè)務的衡量方法。最簡單的理解就是描述發(fā)生了一件什么事情。利用可視化工具，能夠有效的增強描述型分析所提供的信息。
預測型分析
預測型分析主要用于進行預測。事件未來發(fā)生的可能性、預測一個可量化的值，或者是預估事情發(fā)生的時間點，這些都可以通過預測模型來完成。預測模型是怎么實現預測的呢？媽就是利用各種和預測結果有關的可變的數據。
診斷型分析
描述性數據分析的下一步就是診斷型數據分析。通過評估描述型數據，診斷分析工具能夠讓數據分析師深入地分析數據，鉆取到數據的核心。
指令型分析
數據價值和復雜度分析的下一步就是指令型分析。通常情況下，指令型分析不是單獨使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。
這些方法對于大數據分析來說都很有用，而且涵蓋的方面廣。那說了這么多，大數據分析到底該怎么學呢？
數學和統(tǒng)計技能
大數據當然離不開數學和統(tǒng)計。所以在學習大數據分析的時候，也需要復習一下數學和統(tǒng)計，還有基本線性代數。指不定什么時候就可以用得上了。
學習代碼
大數據分析學習，要知道怎么調整代碼，以便告訴計算機怎么分析數據。
了解數據庫、數據池和分布式存儲
大數據分析之前，都是存儲在數據庫的，所以在學習的時候怎么可能不學習數據庫知識呢？建設這些數據的存儲庫取決于如何訪問、使用、并分析這些數據。如果當建設的數據存儲時沒有整體架構或者超前規(guī)劃，那后續(xù)對影響將十分深遠。
機器學習
機器學習和大數據在之后也會有大關系。機器學習使用人工智能算法將數據轉化為價值，并且無需顯式編程。
學習數據修改和數據清洗技術
數據修改就是把從原始數據變成更容易分析和訪問的一種方式。而數據清理當然就是去掉數據中沒有用的數據和重復的數據。
練習
不管是什么職業(yè)都離不開一點就是熟能生巧。大數據分析練習些什么呢？用開源代碼制作項目，做出自己的作品，增加操作經驗。
尋找社區(qū)
有著共同學習愛好的人在一起能互相促進。所以在學習期間尋找適合自己額大數據分析組織很重要。這樣有什么不懂得可以問，也可以互相交流學習經驗。
