大数据学习并不难，从0到1你需要的不仅仅是努力！

大数据是一种具备“颠覆性”的思维方式、一项智能的基础设施、一场创新的技术变革。在AI、VR、AR、区块链、智慧城市等领域都展现着巨大的影响力。如今，大数据的发展速度特别快，但与之相对应的是人才的极度稀缺，而这也就吸引了大批的求学者进入大数据领域。那么大数据学习难吗？从小白过渡到大数据专业人才需要多长时间呢？

大数据领域的人才稀缺、薪资水平高、发展前景广，吸引了一大批的求学者纷纷的进入到这个行业。目前，转型大数据行业已经成为一个热门，很多人将大数据看成是自己职场的转折点。但是，摆在很多求学者面前的一个重要的问题就是：学习大数据难不难？能否实现转型。

对于大数据学习难不难这个问题，其实影响的因素有很多，具体的可以分为外部影响因素和内部影响因素，具体的我们可以详细的进行分析。

首先：影响学习大数据效率的外部因素

1、师者，传道授业解惑者也

大数据作为一个新兴的高科技，想要通过自学来完成学习，难度可想而知，尤其是对于那些的求学者而言。因此，如果有好的老师能够进行指导，有好的老师愿意将自己的经验、知识传授给求学者，毫无疑问会大大的提高求学者的学习效率。

在海牛学院，就有这一大批经验丰富的大数据讲师。创始人青牛老师是早进入大数据领域的拓荒者，不仅经验充足，课程讲解细致，且对大数据也有着自身独特的理解。不仅在理论、实操上给予了求学者很多的帮助。在制定职业规划时，青牛老师也为求学者尽心尽力的提供帮助。

2、详尽的课程+实训项目

大数据作为一门综合性很强的技术，其包含的知识点很多，而且，也需要很多代码知识的支撑。因此，求学者在学习的时候，就不仅仅是需要学习基础知识，更需要通过实训项目来提升自己的实战能力。毕竟在实际的工作当中，企业更看重的是员工的实操能力。

其次：影响学习大数据效率的内部因素

1、师傅领进门，修行靠个人

入行大数据需要学习的知识点很多，光靠老师讲解，你很难真正的全部掌握。

2、循序渐进、稳步提升

学大数据尤其是的求学者，不要总想着一口气吃成个胖子。循序渐进、稳步提升才是正道。

大数据学习并不难，从0到1的过程虽然不易，但也不是高不可攀。想要入门大数据，成为大数据领域的专业人才，你需要的就是将学习大数据的外部因素与内部因素相结合，这样你才能够的完成蜕变，与更好的自己相遇。

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