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零基礎學習大數據,影響學習效率的兩大因素

發布百知教育 來源:學習課程 2019-09-04

大數據是一種具備“顛覆性”的思維方式、一項智能的基礎設施、一場創新的技術變革。在AI、VR、AR、區塊鏈、智慧城市等領域都展現著巨大的影響力。如今,大數據的發展速度特別快,但與之相對應的是人才的極度稀缺,而這也就吸引了大批的求學者進入大數據領域。那么大數據零基礎學習難嗎?從小白過渡到大數據專業人才需要多長時間呢?


大數據領域的人才稀缺、薪資水平高、發展前景廣,吸引了一大批的求學者紛紛的進入到這個行業。目前,轉型大數據行業已經成為一個熱門,很多人將大數據看成是自己職場的轉折點。但是,擺在很多求學者面前的一個重要的問題就是:零基礎學習大數據難不難?能否快速實現轉型。


對于大數據零基礎學習難不難這個問題,其實影響的因素有很多,具體的可以分為外部影響因素和內部影響因素,具體的我們可以詳細地進行分析。


首先:影響學習大數據效率的外部因素


01、師者,傳道授業解惑者也


大數據作為一個新興的高科技,想要通過自學來完成學習,難度可想而知,尤其是對于那些零基礎的求學者而言。因此,如果有好的老師能夠進行指導,有好的老師愿意將自己的經驗、知識傳授給求學者,毫無疑問會大大的提高求學者的學習效率。


在海牛學院,就有這一大批經驗豐富的大數據培訓講師。創始人青牛老師是最早進入大數據領域的拓荒者,不僅經驗充足,課程講解細致,且對大數據也有著自身獨特的理解。不僅在理論、實操上給予了求學者很多的幫助。在制定職業規劃時,青牛老師也為求學者盡心盡力地提供幫助。


02、詳盡的課程+實訓項目


大數據作為一門綜合性很強的技術,其包含的知識點很多,而且,也需要很多代碼知識的支撐。因此,求學者在學習的時候,就不僅僅是需要學習基礎知識,更需要通過實訓項目來提升自己的實戰能力。畢竟在實際的工作當中,企業更看重的是員工的實操能力。


其次:影響學習大數據效率的內部因素


01、師傅領進門,修行靠個人


入行大數據需要學習的知識點很多,光靠老師講解,你很難真正的全部掌握。而這就需要你自身去努力。在海牛學院并沒有規定晚自習的時長,但是,小海牛們基本上沒有在晚上10點之前離開過教室。而且,即使是在每周僅有的一天休息時間,小海牛們也會到教室來上自習。這樣嚴格的要求自己,讓每期的小海牛都實現了質的飛躍。


02、循序漸進、穩步提升


學大數據尤其是零基礎的求學者,不要總想著一口氣吃成個胖子。循序漸進、穩步提升才是正道。


大數據零基礎學習并不難,從0到1的過程雖然不易,但也不是高不可攀。想要快速入門大數據,成為大數據領域的專業人才,你需要的就是將學習大數據的外部因素與內部因素相結合,這樣你才能夠快速的完成蛻變,與更好的自己相遇。


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