想自学大数据，要从哪方面入手呢？

第一方面是数学基础，第二方面是统计学基础，第三方面是计算机基础。要想在数据分析的道路上走得更远，一定要注重数学和统计学的学习。数据分析说到底就是寻找数据背后的规律，而寻找规律就需要具备算法的设计能力，所以数学和统计学对于数据分析是非常重要的。

而想要快速成为数据分析师，则可以从计算机知识开始学起，具体点就是从数据分析工具开始学起，然后在学习工具使用过程中，辅助算法以及行业致死的学习。学习数据分析工具往往从Excel工具开始学起，Excel是目前职场人比较常用的数据分析工具，通常在面对10万条以内的结构化数据时，Excel还是能够胜任的。对于大部分职场人来说，掌握Excel的数据分析功能能够应付大部分常见的数据分析场景。

在掌握Excel之后，接下来就应该进一步学习数据库的相关知识了，可以从关系型数据库开始学起，重点在于Sql语言。掌握数据库之后，数据分析能力会有一个较大幅度的提升，能够分析的数据量也会有明显的提升。如果采用数据库和BI工具进行结合，那么数据分析的结果会更加丰富，同时也会有一个比较直观的呈现界面。

数据分析的最后一步就需要学习编程语言了，目前学习Python语言是个不错的选择，Python语言在大数据分析领域有比较广泛的使用，而且Python语言自身比较简单易学，即使没有编程基础的人也能够学得会。通过Python来采用雹羡郑机器学习的方式实现数据分析是当前比较流行的数据分析方式。

对大数据分析有兴趣的小伙伴们，不源颂妨先从看看大数据分析书籍开始入门！B站派敬上有很多的大数据教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。

自学大数据很难
因为你的数据不知道世颂从哪里来
如果用模拟， 那谨返悉祥乎就学hadoop生态
单机部署伪分布式环境， 然后编写MapReduce程序，
搭建hive hbase
走一套数据收集、处理流程
这就是自学

大数据的概念比较大，首先你要确定一个应用场景，再考虑入手学习什么。

首先肯定是从数据基础入手。

学习大数据，无非就是三个步骤：

1、数据汇集，在进行大数据融合分析应用场景灶歼猜中，数据是最隐型基础的保障，需要汇聚多类数据。

2、数据加工，数改雹据汇聚后需要进一步对众多的繁冗的数据进行加工处理。

3、数据融合，通过数据集成，达到数据融合。

在当前的大数据、人工智能时代，学习大数据和人工智能相关的知识还是很有必要的，