如果没有基础的话，建议还是找个培训班跟着老师学，这样效果比较好，有老师引导着学习会更系统一些。毕竟老师的设计经验也比较丰富，你可以直接从老师身上听取经验，这样对你也会更便捷一些。

参加培训班最主要的是让你的知识更系统化，并不是自学的那种很零散的知识点，拿出一个小学老师常用的比喻，就好比盖楼，你的基础一定要打牢，不然将来东西越学越多，基础不扎实的话，容易出混乱的情况。

因为大部分人不知道大数据是个什么东西，所能了解到的不过就是网络上的只言片语，如何入门，如何学习，你根本无从下手。虽说可以自学，但是自学的局限性非常的大。

大数据广泛应用于电网运行、经营管理及优质服务等各大领域，并正在改变着各行各业，也引领了大数据人才的变革。大数据就业前景怎么样？这对于在就业迷途中的我们是一个很重要的信息。随着大数据时代的到来,这次国家教育部也改革动真格了，程序员们仅有的一点点竞争力很快就不复存在。

大军即将进入，全民开始行动了。2019年各大高校都将会开设大数据专业，真正的竞争压力马上就会来了，已经加入大数据行业的同学很幸运，一定要抓住一切可以抓住机会，全身心的投入。人生不只是低头拉车，更要抬头看路。

第一阶段

了解大数据的基本概念

首先，学习一门课程的时候，要对这门课程有一个简单的了解，比如说，要先学习这门课程的一些专业的术语，学习一些入门概念知道这门课程是做什么的，主要的学习知识有哪些。因此学习大数据就必须知道什么是大数据，一般大数据的运用领域是那些，避免自己在对大数据一无所知的情况下就开始盲目学习。

第二阶段

大数据课程学习

对于零基础的小伙伴们来说，开始入门可能并不是那么容易，需要学习大量的理论知识，阅读枯燥的教材。因此要通过自学来掌握一门计算机编程语言，还是很难的。大家都知道计算机编程语言有很多，比如：C++，Python，Java等等。

第三阶段

项目实战阶段

实战训练可以帮助我们更好的理解所学的内容，同时对相关知识加强记忆。在以后的实际运用中，可以更快的上手，对于相关知识的使用方法也有了经验。

世上无难事只怕有心人，无论你是有基础也好还是没基础也好，只要你认真学习大数据就一定会学好。

第四阶段

后续提高

大数据结合人工智能可以达到真正的数据科学家。

机器学习：是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。机器学习的算法基本比较固定了，学习起来相对容易。

深度学习：深度学习的概念源于人工神经网络的研究，最近几年发展迅猛。深度学习应用的实例有AlphaGo、人脸识别、图像检测等。是国内外稀缺人才，但是深度学习相对比较难，算法更新也比较快，需要跟随有经验的老师学习。