我是专业做数据分析的，每天都要对全国的大数据进行分析。
个人觉得，数据分析最重要的是逻辑，而不是各种技术。所谓的逻辑就是你能够从繁琐复杂的各种标签中间整理出一个可以用于指导业务发展的模型。
然后在这个模型的基础上，通过大数据实时更新，形成某种预判机制，在别人还没有反应过来的同时，我们就已经抢得了商机，创造了利润。
说的比较抽象，你可以看一下我相关发布的文章，里面就有大数据的应用。
新手入门大数据，首先要搞清楚自己的基础水平，学习本是一件严肃的事情，不能盲目，要有目标。
首先分为两类：一是有一定的编程基础，想要学习大数据以达到技术的提升和深造；
二是零基础想要涉猎大数据行业。
作为零基础的你，建议你不要急于涉猎大数据技术，而是先深入学习一门编程语言（java、Python等等）。当然了如果感兴趣也可以看一下推荐的书籍，但主要任务还是要放在基础上。
作为有基础的你，可以先从以下大数据书籍入手：
大数据书籍
1、《为数据而生》
书中分别阐述在大数据1.0、大数据2.0和大数据3.0时代下，相对应的数据分析需要做到分析、外化、集成。
2、《智能时代》
这本书作者分七章从不同角度对大数据进行介绍，分别以技术和思维方式的改变为主线，从工业革命这个角度嵌入，顺理成章的延伸出大数据与智能化，但是没有将过多笔墨放在技术的深究上，而是选择从应用层面体现大数据的理念。大数据应用则会渗透到各行各业，这正是作者的用心之处。
3、《R语言预测实战》
R语言横跨了金融、生物、医学、互联网等多个领域，主要用于统计、建模及可视化。由于上手快、效率高，备受技术人员青睐。预测是大数据挖掘的主要作用之一,借助R语言来做大数据预测，可以兼具效率与价值于一身。
3、《数据之巅》
这本书中，从小数据时代到大数据的崛起，作者以宏大的历史观、文化观、大数据观，给我们描绘了一幅数据科学、智慧文化的全景图。
4、《Hadoop权威指南》
《Hadoop权威指南(中文版)》从Hadoop的缘起开始，由浅入深，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。
5、《Hive编程指南》
《Hive编程指南》是一本Apache Hive的编程指南，旨在介绍如何使用Hive的SQL方法HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。
想要成为大数据工程师，需要以下的专业技术知识：
hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统、分布式存储、分布式计算框架大数据处理和分析技术等等
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目前大数据的技术体系已经非常庞大了，初学者要根据自己的发展规划来制定学习规划，入门大数据的方式也要结合自己的知识基础。
对于要进入IT互联网行业从事大数据开发岗位的同学来说，入门大数据可以先从编程语言开始，接着学习大数据平台知识，然后结合大数据平台来完成场景开发实践。在编程语言的选择上，可以重点考虑一下Java语言，相对于其他编程语言来说，目前Java岗位的人才需求量相对大一些。
对于要从事算法岗的同学来说，入门大数据也可以分成三个阶段，第一个阶段是编程语言的学习，第二个阶段是学习算法基础，这个阶段需要学习一下统计学、机器学习相关知识，为后续奠定一个基础，第三个阶段是结合场景来开展算法实践，这个阶段也需要掌握大数据平台的相关知识。
如果仅仅想通过学习大数据技术来提升自己的数据力，本身并没有从事大数据岗位的想法，那么入门大数据可以从学习Python语言开始，然后进一步学习基于Python语言来完成数据分析，这个过程同样要考虑到应用场景的问题，可以跟自己的专业方向相结合。
从整个大数据的技术体系结构来看，大数据技术涉及到数据采集、整理、存储、分析、呈现、应用和安全等领域，这些领域都可以采用单独学习的方式，比如既可以从数据采集开始学起，也可以从数据分析开始学起，但是不论从哪个领域开始学起，一定要重视与场景相结合，不能脱离场景来学习大数据技术。
最后，如果有学习大数据相关的问题，可以向我发起咨询。
可以去大数据的公司上班或者培训就能更好的学习，首先你先了解大数据是什么，自己的方向是什么。
整体了解数据分析师
新人们被大数据，人工智能，21世纪是数据分析师的时代，立志成为一名数据分析师。数据分析到底是干什么的？数据分析都包含什么内容。
在开始前期呢 建议先看 一下 市面上讲数据分析内容的书籍，比如《大数据时代》《互联网 大数据》的一些基础的知识书籍，另外最好的是能找到外国人编写的 因为讲得比较全面 一点。但对于新人们还是有作用的，重点了解数据分析的流程，应用场景，以及书中提到的若干数据分析工具，5—6个小时，足够你对数据分析的了解与认识了。
了解统计学的知识
15—20个小时 进入了解一下统计学知识，作为入门就足够，但你要知道，今后随着工作内容的深入，需要学习更多统计知识。
要了解常用数理统计模型，重点放在学习模型的工作原理，输入内容和输出内容，至于具体的数学推导，学不会可暂放一边，需要用的时候再回来看。
学习初级工具
20个小时，对于非技术类数据分析人员，初级工具只推荐一个：EXCEL.。基础篇必须学习，也可以用其他EXCEL进阶书籍。也可以学习网上的各种公开课。
本阶段重点要学习的是EXCEL中级功能使用（数据透视表，函数，各类图表适用场景及如何制作），如有余力可学习VBA
提升PPT能力
10个小时，作为数据分析人员，PPT制作能力是极其重要的一项能力。因此需要花一点时间来了解如何做重点突出，信息明确的PPT。以及如何把各类图表插入到PPT中而又便于更新数据，10个小时并不算多，但已经足够。你没有做过PPT的话，需要再增加多一点时间学习。
了解数据库和编程语言
10个小时 这个阶段有两个目标：学习基础的数据库和编程知识以提升你将来的工作效率，以及测试一下你适合学习哪一种高级数据分析工具。对于前面，数据库建议学MySQL，编程语言建议学Python数据库学到联合查询就好了，性能优化，备份那些内容用不到，Python能多学就多学点 反正对你也没有坏处。
学习高级工具
10个小时 虽然EXCEL可以解决70%以上的问题，但剩下的30%还是需要高级工具来做，高级分析工具有两个选择：SPSS和R。虽然R有各种各样的好处，但我给的建议是根据你的上一步中的学习感觉来定学哪一个工具，要是学编程语言学的很痛苦，就学SPSS,要是学的很快乐，就学R不管用哪一种工具，都要把你学统计学时候学会的重点模型跑一边，学会建立和小幅度优化模型即可。
这个问题其实还是挺难回答的，结合个人的工作经验，说一下我自己的看法。上班族和大学生非常适合线上学习呢，推荐北京尚学堂，他家线上平台是百战程序员，教学质量和师资力量都挺好的。在我看来任何事情，任何工作都是基于兴趣的前提下，当然兴趣和学习谁先谁后，这是一个循序渐进的过程。第一：我们掌握了一些基本的知识，统计学是必不可少的，概率论等都是大数据的基础，大数据的本职是发现潜在的事物规律，因此统计学是一个再好不过的学科，通过样本来逼进总体，从而发现内在的规律，指导我们业务工作。第二：工具类，我们有基础的知识，但是我们还需要工具，工具是我们处理数据的利器。所以，我们需要掌握一些常用的工具，例如Excel、R、SQL等相关的语言。第三、兴趣，永远保持兴趣，是一项工作取得成就的前提，能不能在大数据上深入的更深一些，需要我们拥有良好心态和积极主动的探索的精神。最后，大数据是一个很大的概念，或者说涉及到的职业比较多，需要我们做好提前的判断，未来自己到底适应哪种职业，才能取得更好的成绩，如果掌握大数据技术，系统学习才是王道，那就来北京尚学堂吧，线上品牌是百战程序员。
今日价格为$0.63256，其24小时的交易量为$589.590万。VELO在过去24小时内下跌了4.24%。其市值为暂不提供。其流通总量为4020万VELO，其发行量为300亿VELO。
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