零經(jīng)驗的人都是怎么轉(zhuǎn)行大數(shù)據(jù)的？對于傳統(tǒng)行業(yè)的職場人來說，如果未來想進(jìn)入大數(shù)據(jù)領(lǐng)域發(fā)展，要從三個方面做好準(zhǔn)備，其一是明確具體的發(fā)展方向并做出相應(yīng)的技術(shù)儲備，其二是重視數(shù)據(jù)資源的積累，在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的推動

零經(jīng)驗的人都是怎么轉(zhuǎn)行大數(shù)據(jù)的？

對于傳統(tǒng)行業(yè)的職場人來說，如果未來想進(jìn)入大數(shù)據(jù)領(lǐng)域發(fā)展，要從三個方面做好準(zhǔn)備，其一是明確具體的發(fā)展方向并做出相應(yīng)的技術(shù)儲備，其二是重視數(shù)據(jù)資源的積累，在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的推動下，未來大量產(chǎn)業(yè)資源都會逐漸數(shù)據(jù)化，所以積累數(shù)據(jù)資源的同時就是積累行業(yè)資源，其三是重視工具和平臺，構(gòu)建自己的價值空間。

在我看來，大數(shù)據(jù)、人工智能時代是一種回歸，這種回歸的重點在于行業(yè)場景將成為技術(shù)創(chuàng)新的基石，所以對于有一定行業(yè)知識積累的職場人來說，進(jìn)入大數(shù)據(jù)領(lǐng)域會有更多的機(jī)會，也更容易做出一些創(chuàng)新成果。

當(dāng)然了，要想進(jìn)入大數(shù)據(jù)領(lǐng)域發(fā)展，首先要對大數(shù)據(jù)技術(shù)體系有一定的認(rèn)知能力，因為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的所有環(huán)節(jié)都是技術(shù)驅(qū)動的，只有認(rèn)識了這些技術(shù)，才能找到技術(shù)與場景相結(jié)合的創(chuàng)新點，或者說找到自己的價值空間。了解大數(shù)據(jù)技術(shù)要從大數(shù)據(jù)價值鏈開始，這涉及到數(shù)據(jù)的采集、傳輸、存儲、分析、應(yīng)用和安全。

大數(shù)據(jù)的核心是數(shù)據(jù)價值化，而數(shù)據(jù)價值化要從數(shù)據(jù)采集開始，所以職場人轉(zhuǎn)向大數(shù)據(jù)領(lǐng)域發(fā)展，一定要找到自己的“數(shù)據(jù)源”，這是非常重要的關(guān)鍵點，如果能夠找到這個數(shù)據(jù)源，就會為自己進(jìn)入大數(shù)據(jù)領(lǐng)域發(fā)展帶來巨大的便利。從實際情況來看，職場人找數(shù)據(jù)源會遇到很多困難，很多時候還需要構(gòu)建自己的工具，這往往需要一個過程，很多人就是在這個環(huán)節(jié)遇到了較大的瓶頸。

進(jìn)入大數(shù)據(jù)領(lǐng)域一定要重視自己能夠與更多的平臺建立連接，連接平臺就是連接資源，而能否借助于平臺來提升自己的價值，這是所有大數(shù)據(jù)從業(yè)者都需要關(guān)系的核心問題。

最后，如果有大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的相關(guān)問題，可以向我發(fā)起咨詢。

零基礎(chǔ)學(xué)大數(shù)據(jù)能學(xué)會嗎？

大數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)技術(shù)的重要環(huán)節(jié)，也是目前數(shù)據(jù)價值化的重要實現(xiàn)之一，所以學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)的一個重點就在于數(shù)據(jù)分析。

數(shù)據(jù)分析的通常有兩種，一種是統(tǒng)計分析，另一種是機(jī)器學(xué)習(xí)。統(tǒng)計分析主要是運(yùn)用數(shù)學(xué)的手法，通過已有的大量數(shù)據(jù)來反應(yīng)事務(wù)的聯(lián)系性。要想熟練運(yùn)用統(tǒng)計分析，需要具備扎實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。當(dāng)然，隨著目前統(tǒng)計工具的普及化，一些統(tǒng)計工具會極大的簡化統(tǒng)計分析的過程和難度，對于數(shù)學(xué)基礎(chǔ)比較薄弱的人來說，只要經(jīng)過一個系統(tǒng)的學(xué)習(xí)過程，往往也能夠熟練地進(jìn)行統(tǒng)計分析。

機(jī)器學(xué)習(xí)是另一種比較常見的數(shù)據(jù)分析，機(jī)器學(xué)習(xí)的目的就是從一堆雜亂無章的數(shù)據(jù)中找到其背后的規(guī)律。機(jī)器學(xué)習(xí)的步驟分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整理、算法設(shè)計、算法訓(xùn)練、算法驗證和算法應(yīng)用，可以說機(jī)器學(xué)習(xí)的重點在算法設(shè)計上。從這個角度來看，機(jī)器學(xué)習(xí)也需要具備扎實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。通常來說，機(jī)器學(xué)習(xí)分為兩個階段，分別是學(xué)習(xí)階段和識別階段，學(xué)習(xí)階段需要掌握數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，而識別階段則是對未知數(shù)據(jù)的鑒別（分類等）。

隨著大數(shù)據(jù)的落地應(yīng)用，在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的難度也在逐漸下降，比如BI工具就能夠明顯降低數(shù)據(jù)分析的門檻。BI工具通常需要學(xué)習(xí)一些數(shù)據(jù)庫方面的知識，而數(shù)據(jù)庫知識的難度相對來說并不大，這在一定程度上促進(jìn)了BI工具的使用。

目前，場景數(shù)據(jù)分析是一個數(shù)據(jù)分析的重點和熱點，場景數(shù)據(jù)分析的商業(yè)應(yīng)用價值還是比較高的。另外，場景數(shù)據(jù)分析對于行業(yè)知識有一定的要求。

我從事互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多年，目前也在帶計算機(jī)專業(yè)的研究生，主要的研究方向集中在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域，我會陸續(xù)在頭條寫一些關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方面的文章，感興趣的朋友可以關(guān)注我，相信一定會有所收獲。

如果有互聯(lián)網(wǎng)方面的問題，也可以咨詢我，謝謝！