學習大數據是自學還是上線上？

學大數據，首先需要肯定的一點是，學習是有一定難度的，尤其是沒有相關基礎的話，在學習入門上，就容易遇到障礙，然後很容易從入門到放棄。
對於學習方法的建議，建議先評估自身的學習能力以及自律能力，學習能力OK，自律能力也Ok的話，自學也無妨。各種學習資料非常多，只要自己能利用好了，肯花時間，堅持學習，那麼也能學有所成。
如果自身沒有基礎，學習能力、自律能力也不行的話，那麼自學就不建議了。有條件建議線下學，線上學的話，缺乏學習環境，也很容易三天打魚兩天曬網，當然，能自己自律的話，堅持下來也能學到些東西。

在大數據這個行當裏摸爬滾打5年+，整個大數據行業的熱度和技術的迭代速度不斷地在刷新著我的認知，大數據將全面改變我們的生活，這已經成為學界、業界和政府的共識，大數據的薪資待遇相必感興趣的朋友也早有耳聞，就一個字「高」，實在是高，當然前提是你有實實在在的技術來支撐，光吹牛逼是沒用的。那麼如何學習大數據並根據自身合理規劃，就開始成為一個重要的問題。

對於大數據行業的現狀，也的確有些自己的看法，對不對先不論，這玩意兒也沒有對錯之分，每個人都有自己的想法，所以，有些東西、有些想法我還是願意分享出來的，暢所欲言吧~~
說起大數據，有個成語可以來形容一下它的現狀：遍地開花！

大數據領域三個大的技術方向，這些不同的技術方向，對應企業的哪些招聘崗位？
（1）Hadoop大數據開發方向市場需求旺盛，是大數據培訓的主體，目前IT培訓機構的重點。對應崗位有大數據開發工程師、爬蟲工程師、數據分析師等；
（2）數據挖掘、數據分析機器學習方向學習起點高、難度大，市面上只有很少的培訓機構在做。對應崗位有數據科學家、數據挖掘工程師、機器學習工程師等；
（3）大數據運維雲計算方向市場需求中等，更偏向於Linux、雲計算學科。對應崗位有大數據運維工程師等。
那麼我們選擇學習大數據，是要自學，還是選擇線下培訓呢？
對於有無基礎來說。有一定編程基礎或從事IT相關工作，學習大數據是提升一下。可以選擇自學。對於純零小白來說，只是瞭解過大數據需要學習哪些知識，就可以選擇培訓。

對於費用來說。自學的話可能比較節約成本，買一些相關書籍和資料視頻，自己可以抱著啃。培訓的話成本比較高，費用=課程費用+大半年辭職薪水+五險一金+大半年生活費+住宿費。這樣算下來估計大幾萬都有了。不過自學的話，浪費時間，對於著急轉型的來說，可能會比較著急。培訓的話，費用比較高，但是花費時間相對較少，也就是我們拿金錢換時間。只要認真學習，可以快速轉型，解決目前危機和現狀。
對於自身和工作來說。可能我們有一定基礎，自制力也不錯，能夠堅持到底，可以憑藉自己完成學習。工作中不允許辭職，擔心辭職去培訓，也找不到好的工作，而且辭職後，大半年左右時間沒有收入，還花費許多。這樣我們可以自學。有的就是感覺自己工作可以辭職，自學不能堅持下去，然後選擇培訓。
對於學習方式來說。自學的話需要自己收集，整理資料，可能你會找一堆的資料放在網盤裡面，但是感覺資料不太系統，雜亂無章，自己學習的話將付出更多的時間和精力。有的時候可能會走彎路。培訓的話，課程老師安排好的，不用自己去花時間精力收集，跟著老師學習，帶領下，學習比較快速，有效！少走彎路！也可以避免不必要的坑。
其實我們無論是選擇自學，還是培訓，都是需要從自身的實際情況來選擇，也可以先堅持一段時間自學，然後看情況再選擇是否培訓！畢竟有的時候投資，是會收穫頗豐的！猶豫不決只會拖延時間。目前出現一種線上學習培訓的學習形式，也可以考慮一下，介於自學，線下培訓之間，相信能夠解決大部分不想辭職又想學習的狀況！
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　上面有很多關於BOT的信息：這並不是嗡嗡作響。歸根結底，BINO數據已經成為每個行業的驅動力，這充分說明瞭利用大數據分析的最大優勢。但是，僅B此字不只是因為我們知道而改變了業務。更重要的是，大數據分析分析系一直是開展業務的基礎。

　　大數據分析分析是企業的職責所在，IT領導者正在使用其中的許多趨勢來收集和了解所有的有價值的事物。在這種情況下，大數據分析分析技術和軟體非常重要，但仍是大數據分析工程師，數據分析工程師，業務專家，大數據分析架構師，所有專業人士都在使用「大數據分析」中最重要的信息，這是因為它是所有的。

　　什麼是大數據分析分析?

　　從最大的意義上來說，「大數據分析」是由許多組織的和/或沒有結構的，位於其上的大量工具組成的。這完全是由感測器，流量，到兩個目的地，很多媒體(既不完整，又不完整)，記錄，

　　這種方法非常重要。術語，例如xx(20個zerr)和一個(18個零)。截至目前，該信息已達2.5倍之多，而到現在為止，這顆行星上有90%的信息是最新的。

　　學習大數據分析分析是什麼?

　　如果您問誰可以學習大數據分析?您應該瞭解，大數據分析是一種類型的數據。與之類似的分析是最大的可能性，而最大的可能性就是日期，這是足夠的。它給信息帶來了很大的麻煩-它在所有情況下都無法正常工作。因此，在您考慮進行大數據分析學習之前，您應該先做好事後再進行學習。

　　怎樣學習大數據分析?

　　如果您遵循大數據分析學習的道路，那麼它可能是IT和其他專業人員的職業生涯。「大數據分析是由於無法瞭解和了解的IT信息而造成的。在對某項d的所有版本進行修訂時，它可能只是一種新的角色-這會使您變得更加煩惱，並且使您的其他可有可無的東西變得很可能會生成自己所發現的未知的信息。

　　在許多現代組織中，有很多未構造的數據是必需的。在所有數據的創建過程中，都必須先解決該問題，然後再對計算機進行計算機化處理：多數情況下，在網路上的視頻，視頻，臨時存儲，附加信息，附加信息以及其他信息中，大多數都是非結構化的數據。在並行的環境中，計算機可以提供更大的價格和更便宜的存儲。通過這種方式，可以可靠地存儲大量數據，瞭解大數據分析，分析，提取業務並在社交方面進行有效研究。
如何學習大數據分析-AAA教育?
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朋友您好，針對你的問題我要給出你相應的答案。自學、線上、線下三種方式都有成功的案例，只是成功的比例從前往後依次增高。

原因有幾種：
自制力高的人不管以什麼樣的形式開展學習，只要有學習資料都能夠坐的住，好好學；
學習能力強，接受能力快的人也能在較短的時間內出最高的效率；
解決問題能力強的人不會因為一個問題解決不了而選擇放棄，而是找尋更好的解決問題的思路；
目標性的強的人又一種不達目的不罷休的態度。
如果上面幾點你可能每一點對自己的評分都不及格，建議還是花點錢拯救一下自己的時間提高一下學習效率，參加線下培訓，早學完掙著錢。
不過現在很多培訓機構是借著掙錢的幌子教課內容大大折扣，培訓前請問好師資、教學內容、後期的就業保障（如果就不了業如何解決等等）。
大數據課程可以對照著標杆視頻學習，給您一個連接：
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我是娜姐，專業做大數據培訓，如有問題隨時私信我。http://www.51doit.com

分情況：
1、樓主如果是學生，建議自學，可以到github 上找一些開源的項目，跟著項目一邊做一邊學，主要是基礎入門。
2、樓主如果是職員，建議線上學（節約時間），能有老師針對性的講課，學習後再結合工作中遇到的一些實際問題著手，遇到問題解決問題，見招拆招。

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