最后，学习数据分析知识一定要注重行业知识的积累。大数据分析往往与行业场景密切相关，掌握行业知识对数据分析的进程有着非常直接的影响。Python语言广泛应用于数据分析领域。在使用机器学习分析数据时，经常使用Python语言来完成算法实现和应用。所以从Python语言学习数据分析也是一个普遍的选择。
要学大数据，必须要会一种编程语言吗？为什么？
大数据比较通用的平台都是基于Hadoop Saprk.比较流行的平台是Hortonworks公司的HDP和Cloudera公司的CDH,不过目前这两家公司已经合并.上面是HDP的大数据平台,主要支持三种开发语言,Java,Python和Scala等.Scala最难入门,Python比较容易上手,如果编程经验不多可以从Python上手.Java是目前最流行的编程语言,如果想就业面广一些,可以考虑Java。
身为数据极客，在2017年应该能感觉很幸福，去年，我们曾经问过大家“大数据还是个值得关注的大事吗？”，并注意到由于大数据更像是一种“系统化工程”，因此在企业的接受速度方面要落后于整个业界的炒作。大数据技术用了多年时间进行演化，才从一种看起来很酷的新技术变成企业在生产环境中实际部署的核心企业级系统，2017年，我们已经很适应这样的部署阶段。
“大数据”这个词正在逐渐淡出我们的视野，但这种技术本身还在飞速扩张，各行各业的各种轶事和证据证明相关产品越来越成熟，在越来越多的财富1000强企业内开始投入实用，很多初创公司借助这些技术快速实现了收入增长。与此同时，宣传炒作的泡沫开始毋庸置疑地转向了这个生态系统中机器学习和人工智能等领域，过去几个月来，人工智能领域涌现出一种“大爆炸”式的集体意识，这一情况与几年前大数据技术的“遭遇”相差无几，不过发展速度更快。
从另一个角度来看，2017年也是激动人心的一年：望穿秋水的IPO，今年头几个月，大数据领域的初创公司在这方面活动频频，并得到了公开市场的热切欢迎。总的来说，数据生态系统在2017年终于实现了火力全开，从上层趋势来说：大数据 人工智能=全新技术栈企业的预算：逐利企业数据正在陆续上云大数据与人工智能强强联合，我们即将进入“收获”的季节。
为什么要学习大数据？
要想了解为何要学习大数据，可以从大数据的概念、应用领域和发展前景三方面来阐述，当前的大数据已经从早期的概念逐渐形成了一个完整的产业链，应用领域也正在从互联网领域向传统领域拓展。大数据的产生是物联网、Web和传统信息系统发展的必然结果，大数据自身所蕴藏的海量信息是大数据的价值所在，而大数据的相关技术就是基于从数据的采集到数据分析再到应用的全过程，
随着大数据逐渐普及到广大的传统行业，对于职场人来说，学习大数据具有以下几点实际意义：第一：大数据正在成为重要的生产材料。随着更多的企业转向以数据为驱动的运营模式，众多工作岗位将基于大数据进行工作的开展，所以掌握大数据相关技术将成为职场人的基本要求，其中大量的岗位将要求职场人具备一定的数据分析能力，第二：大数据是产业结构升级的重要内容。
大数据是产业结构升级的重要内容，要想在未来的职场竞争中获得更多的竞争力，就需要掌握大数据相关技术，从近些年研究生的就业情况来看，大数据相关方向的毕业生往往会获得更多的机会，在薪资待遇方面也具有较为明显的优势。第三：大数据是人工智能的基础，未来传统行业将逐渐实现网络化和智能化，而智能化的基础就是大数据，所以掌握大数据技术是打开智能化大门的钥匙。
以智能医疗为例。目前，机器学习技术广泛应用于智能医疗，机器学习的效果与数据密切相关。简单来说，没有大数据的支持，机器学习很难取得满意的效果。目前大数据领域的人才缺口还是比较大的，岗位需求也在逐渐从中高端人才需求向应用型人才转变。所以目前研究大数据相关技术是个不错的选择。我从事互联网行业多年，现在也在读计算机专业的研究生。我的主要研究方向集中在大数据和人工智能领域。我会陆续写一些关于互联网技术的文章。有兴趣的朋友可以关注我，相信我会有所收获。
