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零基础知识想学大数据，您需要学习多长时间，又能做什么？阅读您的问题后，让我们从以下几点进行回答：

1.学习资料要求：大专以上*，年龄20-32岁，一般理工科专业上手

2，大数据的学习周期：零基础一般需要停产大约6个月，您可以学习了解个人努力的水平

3，大数据相关职位：大数据工程师，培训机构哪家好，信息架构师，大数据运维，大数据分析师和大数据挖掘者等。

4，如何学习数据：通过培训从零开始的一般培训也是一个不错的选择，我如何选择一个可靠的大数据培训机构？供你参考

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数据科学是一个研究领域，涉及通过使用各种科学方法，算法和过程从大量数据中提取见解。它可以帮助您从原始数据中发现隐藏的模式。

数据科学一词的出现是由于数学统计，数据分析和大数据的发展。

数据科学是一个跨学科领域，可让您从结构化或非结构化数据中提取知识。数据科学使您能够将业务问题转化为研究项目，然后将其转化为实际的解决方案。

为什么是数据科学？在这里，使用数据分析技术的主要优点：

数据是当今世界的精髓。借助正确的工具，技术，算法，我们可以使用数据并将其转化为*特的业务优势。 DataScience可使用机器学习算法帮助您检测欺诈。它可以帮助您防止任何重大的金钱损失，使您无法在机器上建立智能。进行情感分析以衡量客户品牌忠诚度的能力。它使您能够做出更好，更快的决策，帮助您向合适的客户推荐合适的产品，以改善您的业务。

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有很多方法可以激怒数据分析师。

1.认可的数据分析蔑链：深入学习-> <机器学习-> <数据分析->数据提取；从任何环节都可以做到互相刺激；

2.需求不确定性：当要求数据分析师时，他们无法提供明确的需求，而是让数据分析师找到自己的方式来提供数据和分析内容；

3.需求不确定性：需求提出者不断改变他们的需求，一些不熟悉业务需求的数据分析师可能会被牵着鼻子走，较终在没有得出有意义结论的情况下转机。

4.获取数字而不是使用数字：要求数据分析人员获取无意义，困难甚至不可访问的数据将花费很长时间，而不会产生实际结果。

5。了解sql代码：有些业务人员一般会了解一点sql代码，认为数字只是一段sql文本，督促数据分析人员在短时间内提供数据；

6。误导性数据分析：特别是一些新手数据分析人员在业务不太清楚的情况下，被业务人员误导了数据分析过程。较终的数据分析结论不能反映真实的业务场景，甚至分析结论与实际业务不同，*刺激数据分析。划分；

7。数据分析工具轻视链：编程/ai/bi->；excel/sql。（有多少人希望在接触数据分析时从python之类的编程开始，或者使用一些大型bi工具）