自学数据分析-初学者学数据分析

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于自学数据分析的问题，于是小编就整理了3个相关介绍自学数据分析的解答，让我们一起看看吧。

1. 如何将纸质版的问卷录入问卷星进行数据分析？
2. 本科数学，想学大数据容易吗？
3. 你们认为自学大数据难吗？怎么学比较好呢？

如何将纸质版的问卷录入问卷星进行数据分析？

1、在网页上找到问卷星***，并打开；

2、在登录页面输入账号登录；

3、进入问卷星首页会出现你创建的问卷，在问卷下方，找到“分析下载”选项；

4、点击“分析下载”选项，在出现的选择栏里选择“查看下载答卷”；

5、进入“下载答卷”页面后，右上方有个“下载答卷数据”按钮，点击下拉选择“按文本选项下载”；

6、然后就会出现下载任务对话框，设置好文件名称和保存路径后，点击“下载”；

7、然后就可以看到文件数据被导出来成了excel格式文件了。

本科数学，想学大数据容易吗？

作为一名教育工作者，我来回答一下这个问题。

首先，对于数学专业的本科生来说，学习大数据相关知识并不会遇到太大的困难，可以从数据分析开始学起。数学、统计学和计算机是大数据的三大基础学科，所以数学专业的本科生学习大数据也有一定的优势，如果要想获得一个更好的学习体验，可以考虑读一下大数据方向的研究生。

在当前工业互联网的推动下，大数据领域的人才需求量还是比较大的，尤其是需要大量的高端应用型人才，这一点在近几年的招聘市场上就有比较明显的表现，当前大数据领域的岗位还是比较多的，尤其是开发类岗位。

对于数学专业的本科生来说，学习大数据会有更多的选择，除了可以从事算法岗位之外，从事开发岗位也完全可以。虽然算法岗位本身的岗位附加值比较高，而且大数据和人工智能领域都需要很多算法设计人才，但是当前科技领域的算法岗位需求量并没有前几年那么多了（多方面原因导致），岗位薪资待遇也有所下降，目前算法岗位与开发岗位在薪资待遇上已经基本持平了。所以，对于数学专业的学生来说，不应该仅仅关注算法岗位，也应该重视提升自身的大数据开发能力。

大数据开发需要重视两方面知识的学习，其一是编程语言，其二是大数据平台。编程语言可以从Python语言开始学起，一方面Python语言本身比较简单，易于学习，另一方面Python语言在大数据领域有比较广泛的应用。大数据平台是大数据开发的基础，初学者可以从开源大数据平台开始学起，比如从Hadoop、Spark开始学起就是不错的选择。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

当然可以啊，大数据也是会用到统计学的。

建议你先去哔哩上看看***学习。

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第一 建议你可以先了解下大数据这个行业，从目前来看确实社会的需求量挺大的，但是可以通过网上相关的免费***和一些其他额资料先了解下大数据这个行业，然后在确定是否对其感兴趣，切记不可道听途说哈；

第二 不管你之前是学什么的，只要你对其感兴趣那么才有足够的动力去学习它，如果你学习的话根据自己的情况可以选择边工作边线上学习，也可以通过线下培训班学习哈；只不过线下培训班学习的话费用会相对贵点，但是无论选择以什么样的方式去学习，都要注意学习方法哈；希望我的回答对你有所帮助，加油吧！

数学专业转任何一个领域都是非常容易的。

数学专业转大数据领域非常有优势，大数据要做几件事情：

1. 数据的统计，就要用到数据中的概率论和数值分析

2. 数据挖掘： 就会用到数学的矩阵理论

3.数据预测：不管是深度学习和机器学习，都是妥妥的数学。

所以，数据专业转大数据分析，会非常受欢迎.

看过金庸武侠***就知道，武功分气宗和剑宗。剑宗就是招式的变化，气宗代表的是基本功。

数学就是基本功，大数据就是剑宗；只要气宗练得到家，可以随心所欲去施展剑术。

可以通过考研来实现，考一个统计学的研究生，学硕的对应专业是统计学，专硕的对应专业是应用统计，研究方向选择数据分析方向，院校方面选择财经类院校，毕业以后可以去当地的企业从事大数据分析工作。

你们认为自学大数据难吗？怎么学比较好呢？

随着大数据的飞速发展，所需的工作岗位也在不断的增加，由于专业的大数据从事人员缺口比较大。同时高薪的工资吸引了大批的年轻人加入了大数据的队列。那么那些准备加入大数据这个行业的人尤其是没有基础的朋友就要考虑如何进入这个行业了，一般是有俩种方法，自己学习或者是选择一个大数据培训学校进行学习，大多数朋友都是想选择最少的投资自学来实现自己融入大数据大军行列的愿望。那么自学大数据能不能学会这是一个现实的问题，在我们决定是选择自学而不是通过大数据培训学校来完成的时候。

首先，我们要考虑自身的几个问题

1. 自己的自律性怎么样，你的自律性可以让你保持学习的较好状态。

2. 持之以恒的耐心，持之以恒的耐心可以让你坚持学习完整个课程，没有这样的坚持力很可能会导致半途而废费时费力

3. 自学能力如何，自学能力的强弱会直接导致你学习的成果的好坏。

4. 逻辑能力怎么样，因为学习大数据的话需要一些数学方面的逻辑知识，如果这方面能力比较强的话那么学起来也就比较容易。

如果上边的三个条件都满足的话那么自学是可以的基本没什么问题。

如果上面的不能够全部满足的话那们建议大家还是去选择一个好的大数据培训学习去新系统的学习一下比较好，好的大数据培训学校是可以帮助你进行管理规划的，第一如果你自律性不强，那么培训学校的早八晚九的教学学习时间正好补充这点，如果是没有耐心学习的话那么班级的氛围会弥补你这方面的不足，如果是自学能力和逻辑能力不足那么老师的指导可以解决。

以上内容只是帮助想要学习或者是即将学习大数据的朋友提出的一些建议，不管是自己学习还是通过大数据培训学校学习，都要进行客观事实的分析才能够让自己选择合适自己的学习方式。

首先大数据确实不错，但是入门难，很多培训机构或啥的都说很简单入门，比如跟你说学下Python， 2个月后就是大咖了，其实没那么简单，入门是能够独立去完成任务，不是单纯看懂一点代码就当自己牛了。大数据，如果没有IT基础的，最好还是去培训下，就知道你是不是干这快的料了。做IT是很辛苦的，入门真的难，上手了你又要加班啥的，压力很大的。不过相对于其他行业也是不错的，毕竟要做好工作，在一个行业干好，都是很难的。

所以总之，如果你有兴趣，可以去培训看看，能入门就说明你可以，如果学不下去，就没办法了。但是培训IT的挺贵的，实在不行就网上看那些公开课，有付费的不会很贵的那种，看看自己适不适合。[灵光一闪]

自学大数据技术是完全可以的，但是由于大数据的知识体系涉及到的内容比较多，而且具有一定的难度，所以大数据的学习应该分为三个阶段来完成。

第一个阶段的学习内容主要以基础知识为主，涉及到操作系统（Linux）、数据库、编程语言（J***a、Python、Scala）、算法设计基础以及统计学基础知识。这个阶段的学习内容虽然比较多，但是整体的难度并不算高。对于没有任何计算机基础的初学者来说，应该在这个学习阶段多做一些实验，如果在学习的初期能够得到一定的指导，会节省一定的时间。

第二个阶段的学习内容主要以大数据平台为主，对于初学者来说最好选择开源的大数据平台，比如Hadoop、Spark就是不错的选择，初学者并不建议选择学习商用大数据平台，因为商用平台的封装性比较好，不容易分析其中的技术细节。实际上，当前很多商用大数据平台都是基于Hadoop和Spark构建的。

第三个阶段的学习内容主要以实践为主，实践的内容主要分为三个大的任务，分别是大数据应用开发、大数据分析和大数据运维，由于不同的岗位往往需要掌握不同的实践能力，所以掌握更多的实践知识能够在一定程度上提升自己的岗位适应能力。

由于大数据知识体系比较庞大，而且大数据与具体的应用场景有密切的联系，所以自学大数据技术很难获得一个持续且深入的过程，因此建议在学习的中后期应该找一个实习岗位。

我从2006年开始接触hadoop（大数据鼻祖），当时觉得这个东西很有前途，但工作内容与其无关，所以一直都是只看没学。

10年后，2016年，hadoop的小伙伴spark正在中国迅速萌芽发展、我也犹豫：

10年后，再学习大数据晚吗？但是我尝试了，再没有大数据知识，没有大数据团队的情况下，找领导要了10个工程师，一起从0开始学习，闭关半年，推出我们部门赖以转型的大数据产品。

2017年，我们11人团队，签单903万，人均订单80万。2017年我们团队很多工作了2,3年的普通院校小朋友出去求职，都是2,3万的base。

最近2年，大数据行业增速有所下降，但我们依然能保持人均60万/年左右的订单量（因为人才流失，团队大数据经验评价2年左右）。

我个人经验，自学点基础，然后找一个相关的工作，效果比闭门造车好多了

到此，以上就是小编对于自学数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于自学数据分析的3点解答对大家有用。