其实学习大数据分析并不是什么难事。
作者：张老师 浏览次数： 2019-09-10 16:00
许多计算机、统计学和数学出身的毕业生纷纷开始投入大数据分析行业，同样也有转行的大队伍，对于那些已经工作许久的在职者或者偏文科类专业背景的人士可能会有这样一些顾虑：
大数据分析师岗位对年龄有限制吗，我会不会错过了最佳转行的时机，我这个年纪再转行还来得及吗？
我大学学的是文科类专业，对于大数据分析我能跟得上或学得进去吗？
我不是很喜欢编程或代码，学习大数据分析的知识会不会很吃力？
步入中年，也不是相关专业出身，面对家庭、事业、年龄的三重压力，能不能成功转行到大数据分析师行业成为心头的一块大石……没有人能够替你做出满意的选择，更没有人可以预知未来的人生走向。但笔者可以分享一些信息为正在面临人生抉择的你提供启发和思考或者说是为你加油打气。
大多数人一提到大数据分析，脑海中就会浮现出各种高端深奥的数学模型。选取各种高端的模型，通过数据学习模型的参数，让机器学会对应的分类能力，这本来是最激动人心的环节，但是，事实恰恰相反，在当前的大数据分析的所有流程里，建模恰恰是一个最枯燥的流程。因为目前机器学习算法好用的就那么几种，在实际应用中，完全可以想都不用想，直接上常用的那几种算法。比如基础的SVM、LR、决策树以及工业上最常用的XGBOOST。
这其实也是无奈之举，自己设计一个模型需要深厚的数学功底，大多数数据分析师不具备这种能力，而经过时间的长河积淀下来的模型也只有那么几个好用。
所以在实际操作过程中，这一步也是最模板化的，Python下有很多包已经实现了常用的机器学习算法，只需要几条语句和自己的输入就能调用一个成熟的机器学习算法建模，大大节省了自己实现这些算法的难度。这一点也将大数据分析师的门槛极大地拉低，使大数据分析成为一个人人都能用的技术。
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