我想告訴你一個恐怖故事。那就是  2018不知不覺地過去了。

回想過去的2018年。

今年，第一年的所有目標都實現了嗎？

你還記得那張曾經樹立的旗幟嗎？

你想學習大資料分析，但你不知道如何開始？

你想讀20本書，但你發現你沒有讀完整本書嗎？

你想節省100000元，仍然生活在月光下，透支信用卡和螞蟻花？

你想去旅遊，認識新朋友，但是整個週末都呆在家裡，甚至不想睡覺？

我們習慣於“間歇性的自滿、持續的困惑和死亡”，那麼2019我們該怎麼辦呢？

事實上，改變是不難的。你缺少的只是一個計劃。學習大資料分析更是如此，因為大資料是一個綜合性的學科，複雜的系統，所以大資料的學習需要一個明確的目標和計劃，然後一步一步的實現。

那麼我們如何制定可行的大資料學習計劃呢？

我們可以從以下幾個方面進行闡述。

一。制定目標

首先，你需要制定一個明確的長期目標。例如，半年內學習相關課程，初步掌握大資料基礎知識；例如，一年內熟悉並能夠應用於實際專案；以及，例如，一年內滿足市場對大資料分析師的基本要求，併成功地實現了作為一個大資料分析師的工作。

在提出預設時，應注意明確目標，明確應用方向。大資料是一個大類，就像寫程式一樣，有寫前端，寫後端，寫嵌入式，寫APP，從語言上講，有數十種主流語言，這些輸入方法不同，大資料是一樣的，大資料探勘，大資料結構大資料分析，大資料諮詢。不同的大資料崗位在具體應用和需求上有不同的能力。學習大資料應結合自身實際情況和應用方向。

如果你想在一年內找到一個大資料分析師的工作，你必須知道你需要什麼才能成為一個大資料分析師。（你可以從招聘網站上總結出來。）

二。自我評價

在制定詳細的計劃之前，你需要做一個自我評估，根據你的實際情況和知識背景來評估你的現實，分析和總結你已經掌握的技能和以前缺乏的方面，並且在評估時誠實地面對自己，不要太雄心勃勃。我們。

而且應該有大的目標進行可行性分析，其學習能力的預設分析，多少學習時間可以保留每天或每週，什麼學習手段的運用。

例如：數理統計專業的畢業生C Jun，現在想學習大資料，目標是在1年內達到大資料分析師就業市場的基本要求，成功地找到了一個大資料分析師工作（以下簡稱為畢業生）。所以我們必須首先分析自己的實際情況，併成為一個大資料分析的差距，紮實的基礎知識在學生的數理統計、資料庫、統計分析、指標體系等方面都屬於現有技能；也在一定的R語言基礎上，如Excel分析工具，還需要進一步研究；程式設計能力較弱，F或者Python、Linux、Hadoop、MapReduce、SAS、根據倉庫數量、tebleau、視覺化分析、分析報告等技能，我們需要集中精力學習。

畢業生處於實習階段，白天需要上班，沒有時間去參加網上培訓班專心學習，通常能夠用較少的時間學習，只有晚上8-10點，週末每天4小時。這種比較持續的學習時間可以通過讀書、講課、配合實驗操作等來實現。一般來說，一些零碎的時間只能閱讀單個知識點文字、技術帖子或相關課程視訊，以便學習，這些時間可以每週使用18-20小時。此外，研究生的統計工作，其中一些與大資料分析有關，可以學習和積累工作經驗。有鑑於此，研究生的目標計劃是非常可行的，只要他堅持這樣做，他一定會得到一些結果。

三、階段目標

對於大資料有很多學習的技巧，所以我們首先要確定學習內容的順序和方向，從淺到深，從簡單到複雜。然後將大目標分為階段和小目標。

例如：畢業生C Jun通過技能差異比較，知道要成為一個大的資料分析師，他們必須掌握他們現在所缺乏的技能，所以學習每項技能可以是他們的階段目標，例如：1-2個月，要掌握Python語言，可以使用Python做爬蟲和分析以及開發。私奔。例如，學習Linux（Linux安裝，基本命令，shell程式設計等）在3月份。學習的順序可以參考。在大資料分析的實際應用中，應遵循“基礎理論-大資料儲存技術-大資料結構設計-大資料實時計算-大資料採集-大資料實時分析”的順序，主要結合t.繼承人自己的實際情況。

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為了不讓“2019年繼續，計劃2018年的計劃，它本應在2018年完成。”為了更好地激勵（監督）學習。

我們建立了大型的資料學習交流小組，在小組內部分享學習計劃，與小夥伴學習經驗，在小夥伴的群體中成長，相互監督和鼓勵，我相信我們能夠達到事半功倍的效果。推薦一個大資料學習群 142973723每天晚上20:10都有一節【免費的】大資料直播課程，專注大資料分析方法,大資料程式設計，大資料倉庫，大資料案例，人工智慧,資料探勘都是純乾貨分享，

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2018，大資料的學習，你和我一起工作。