科学的入门学习
零基础学大数据能学会吗？
零基础学大数据能学会吗？
大数据分析是大数据技术的重要环节，也是目前数据价值化的重要实现方式之一，所以学习大数据技术的一个重点就在于数据分析。
数据分析的方式通常有两种，一种是统计分析，另一种是机器学习。统计分析主要是运用数学的手法，通过已有的大量数据来反应事务的联系性。要想熟练运用统计分析方式，需要具备扎实的数学基础。当然，随着目前统计工具的普及化，一些统计工具会极大的简化统计分析的过程和难度，对于数学基础比较薄弱的人来说，只要经过一个系统的学习过程，往往也能够熟练地进行统计分析。
机器学习是另一种比较常见的数据分析方式，机器学习的目的就是从一堆杂乱无章的数据中找到其背后的规律。机器学习的步骤分为数据采集、数据整理、算法设计、算法训练、算法验证和算法应用，可以说机器学习的重点在算法设计上。从这个角度来看，机器学习也需要具备扎实的数学基础。通常来说，机器学习分为两个阶段，分别是学习阶段和识别阶段，学习阶段需要掌握数据之间的联系，而识别阶段则是对未知数据的鉴别（分类等）。
随着大数据的落地应用，在大数据领域进行数据分析的难度也在逐渐下降，比如BI工具就能够明显降低数据分析的门槛。BI工具通常需要学习一些数据库方面的知识，而数据库知识的难度相对来说并不大，这在一定程度上促进了BI工具的使用。
目前，场景数据分析是一个数据分析的重点和热点，场景数据分析的商业应用价值还是比较高的。另外，场景数据分析对于行业知识有一定的要求。
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，我会陆续在头条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。
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统计学大类分为：统计学、应用统计学、大数据技术。选择哪个学科好？
一、首先要更正你的一个观念：统计学类中，只有统计学和应用统计学。没有大数据技术。教育部2012年本科目录中，统计学类，只有统计学和应用统计学。在经济学类下设经济统计学专业。
“统计学”起源于政治学与经济学，最早被称之为“政治的算术”，是一门关于如何正确、有效地搜集资料、整理资料、分析资料的科学，是一种研究随机数据的科学艺术。
二、统计学已成为理学门类下的一级学科。随着现代科学技术的迅猛发展，统计学的应用领域已不再限于经济学。
统计学发展至今，已诞生出许多边缘分支学科，如生物统计学、医学统计学、气象统计学、地质统计学、教育统计学、经济计量学、社会计量学、政治计量学、语言计量学、历史计量学等。
正因为如此，才有了应用统计学这门专业的产生。
在经济学科中，诺贝尔经济学奖得主大多数都是经济计量学家兼统计学家，经济计量
学本质上就是统计学在经济学中的应用。
从这个意义上说，经济统计学，也是应用统计学的一类分支而已。
三者之间目前的区别，在于学位和主干课程。
经济统计学主干学科：理论经济学，应用经济学，统计学，发经济学学士学位。
应用统计学，主干学科：统计学，发理学学士学位
统计学：主要学科：统计学、数学，发理学学士学位。
三、数据科学与大数据技术专业是新兴专业，不只是统计学。数据科学与大数据技术，不只是涉及到统计学，还有数学、计算机及各行业的学科内容。是学科交叉融合的一门新兴专业。
涉及领域
1、统计学
2、数学
3、计算机
4、数据采集相关技术
5、不同行业的数据应用
数据科学与大数据技术专业为2015国家新增专业，首批仅北京大学、中南大学和对外经济贸易大学三所学校申报成功。
但在2018年有近100多家申办这类专业。
四、勋哥建议1、选择统计学类专业，应具备扎实的数学基础，后继课程的学习离不开数学能力的培养。
现代的统计学专业是在随机抽样基础上建立的推断统计学，在专业课程中，概率论是基础课程，其次是数理统计。基本的统计方法包括回归分析、多元统计分析、抽样调查、试验设计、时间序列分析及描述性统计等，是主要的专业课程。具备良好的专业素养也能为将来的继续深造打下基础。
2、选择数据科学与大数据专业，要仔细选择就读院校。
因为新办这个专业院校的太多，所以选择这个专业，应该看学校原来是不是有基础？有没有开设数据相关方向的研究生专业，博士生专业，研究中心、实验室的层次是怎样的？
另外，新增设的专业，交叉学科，课程任务繁重，最好要有考研的打算和安排。