机器学习也是目前比较流行的数据分析方式，相比于统计学方式来机器学习的数据分析方式可以应对更加复杂的数据分析任务。如果对于数据分析有进一步的要求，接下来就需要学习数据库知识了，重点在于Sql语言的学习，掌握数据库之后可以继续学习BI工具的使用，BI工具的数据分析功能还是比较强大的。
1、学习大数据分析哪里好？
大数据培训机构在北上广相对拉丝应该要多一些，在其他地区虽然也有大数据培训机构，不过相较来说都是一些比较小的机构，或者是一些其他大机构的分校。所以，建议大家在选择大数据培训机构的时候还是选择一线城市的比较靠谱一点，这里要说明，选择学习的机构，因为互联网环境原因，北京或者上海等一线城市大数据发展的相对来说都比较好，技术也是比较前沿的，待遇也是很高，所以在大家实际条件如果允许的情况下，还是去一线城市学习大数据比较好，毕竟同样是花钱学习，一线城市的性价比可能更高，为什么不学习最新最全的大数据技术呢？那么知道了大数据培训机构有哪些了，应该如何选择呢？我的建议是：第一，课程质量课程的好坏直接决定了你学习的结果是好的还是坏的，一个完整的好的Java培训课程体系是至关重要的。
2、零基础怎样学数据分析？
大数据是我的主要研究方向之一，同时也在带大数据方向的研究生，我来回答一下这个问题，数据分析目前是数据价值化的主要方式之一，也是大数据主要的落地应用方式之一，随着大数据技术逐渐普及到广大的传统行业，对于职场人来说，掌握一定的数据分析技术还是有必要的。数据分析目前有两种主要的分析方式，一种是机器学习的方式，另一种是统计学方式，对于基础比较薄弱的学习者来说，可以从统计学方式开始学起，
通过统计学的方式进行数据分析可以使用多种工具，比如Excel就是比较常见的数据分析工具，在分析结构化数据，以及数据量并不是特别大的情况下，Excel还是比较方便的。对于职场人来说，Excel可以应付大多数情况下的数据分析任务，如果对于数据分析有进一步的要求，接下来就需要学习数据库知识了，重点在于Sql语言的学习，掌握数据库之后可以继续学习BI工具的使用，BI工具的数据分析功能还是比较强大的。
机器学习也是目前比较流行的数据分析方式，相比于统计学方式来说，机器学习的数据分析方式可以应对更加复杂的数据分析任务，机器学习的步骤包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，机器学习的核心是算法设计，基础是数据收集。机器学习式的数据分析是一种基于“模型”的数据分析方式，目前在人工智能领域，通过构造模型能解决大量的问题，
学习人工智能也可以说是学习如何构造各种“模型”，以及如何让模型能够动态适应各种场景。通过机器学习的方式来完成数据分析可以从编程语言开始学起，比如Python就是不错的选择，一方面学习Python可以完成“爬虫”的编写，这样就可以解决数据来源的问题，另一方面Python也是机器学习比较常见的实现语言，Python中的Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等库会在很大程度上提升实现的效率。
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