数据编程入门 数据编程入门书籍推荐

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据编程入门的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据编程入门的解答，让我们一起看看吧。

1. 零基础能不能学大数据？大数据开发好学吗？
2. 专科大数据技术与应用基础知识？

零基础能不能学大数据？大数据开发好学吗？

零基础当然可以学大数据

零基础可以学习大数据包，但要根据自身的知识结构有规划的进行学习。

通常情况下，大数据开发需要掌握几个大块的内容，包括编程语言、算法、大数据平台以及与平台关联的各种工具。另外，大数据的应用和场景有密切的关系，所以要想真正提高大数据开发能力，一定要有实际的项目做依托。大数据开发需要学习的内容比较多，而且也有一定的难度，比较难学，但只要你肯下功夫还是可以学的很好的。

对于大数据的学习，需要重点掌握两方面的技术，一是数据库二是编程语言。通常情况下都是从Mysql和Python开始学起。数据整理需要使用大量的Sql语句，通过反复的梳理最终整理出一个规范的格式，而数据呈现则需要通过Python来完成，当然一些规范化的输出也可以***用各种工具来完成。

专科大数据技术与应用基础知识？

大数据，本身是计算机、统计学、数学三个学科的复合，如果你在这三者任一学科有比较好的基础，那么学起来都会有一定的助力，但是如果这些学科都基础不好，那就要想清楚，你可能需要花费更多的时间去学，才能学得懂。

另外，大数据对逻辑思维也有要求，这其中也涉及到数学、统计的知识，这里借用国外某计算机教授的话：

“计算机科学需要使用数学的原因，不在于它真的需要数学领域的某个公式、某个理论，而是需要你的数学思维能力：统计、概率、最重要的是数学逻辑。

在这个领域，无论是否使用“高级数学”，每个优秀的从业者都在从事结构化、逻辑化的思考，甚至当他们编写数据库和其他程序的时候，还被要求写出逻辑化的语句。这个领域需要的不是一个数学天才，而是一个逻辑学者。”

想入大数据这一行，这里可以给你一点提示：

如果您选择专科学习大数据技术与应用，您将学习以下基础知识：

1. 数据存储与管理：学习关系型数据库（如MySQL、Oracle）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis）的原理和应用，包括数据库的设计、数据的插入、查询和更新等操作。

2. 数据处理与分析：学习常用的数据处理技术，如数据清洗、数据转换和数据集成等，以及数据分析工具和方法，如统计分析、机器学习和数据挖掘等。

3. 大数据平台与技术：学习大数据平台的架构和功能，如Hadoop、Spark、Kafka等，了解其原理和应用场景，掌握基本的配置和使用方法。

4. 数据可视化与展示：学习如何将数据通过图表、报表和可视化工具（如Tableau、PowerBI）展示出来，使数据更直观、易于理解和分析。

到此，以上就是小编对于数据编程入门的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据编程入门的2点解答对大家有用。