機器學習也是目前比較流行的數據分析方式，相比于統計學方式來機器學習的數據分析方式可以應對更加復雜的數據分析任務。如果對于數據分析有進一步的要求，接下來就需要學習數據庫知識了，重點在于Sql語言的學習，掌握數據庫之后可以繼續學習BI工具的使用，BI工具的數據分析功能還是比較強大的。

1、學習大數據分析哪里好？

大數據培訓機構在北上廣相對拉絲應該要多一些，在其他地區雖然也有大數據培訓機構，不過相較來說都是一些比較小的機構，或者是一些其他大機構的分校。所以，建議大家在選擇大數據培訓機構的時候還是選擇一線城市的比較靠譜一點，這里要說明，選擇學習的機構，因為互聯網環境原因，北京或者上海等一線城市大數據發展的相對來說都比較好，技術也是比較前沿的，待遇也是很高，所以在大家實際條件如果允許的情況下，還是去一線城市學習大數據比較好，畢竟同樣是花錢學習，一線城市的性價比可能更高，為什么不學習最新最全的大數據技術呢？那么知道了大數據培訓機構有哪些了，應該如何選擇呢？我的建議是：第一，課程質量課程的好壞直接決定了你學習的結果是好的還是壞的，一個完整的好的Java培訓課程體系是至關重要的。

2、零基礎怎樣學數據分析？

大數據是我的主要研究方向之一，同時也在帶大數據方向的研究生，我來回答一下這個問題，數據分析目前是數據價值化的主要方式之一，也是大數據主要的落地應用方式之一，隨著大數據技術逐漸普及到廣大的傳統行業，對于職場人來說，掌握一定的數據分析技術還是有必要的。數據分析目前有兩種主要的分析方式，一種是機器學習的方式，另一種是統計學方式，對于基礎比較薄弱的學習者來說，可以從統計學方式開始學起，

通過統計學的方式進行數據分析可以使用多種工具，比如Excel就是比較常見的數據分析工具，在分析結構化數據，以及數據量并不是特別大的情況下，Excel還是比較方便的。對于職場人來說，Excel可以應付大多數情況下的數據分析任務，如果對于數據分析有進一步的要求，接下來就需要學習數據庫知識了，重點在于Sql語言的學習，掌握數據庫之后可以繼續學習BI工具的使用，BI工具的數據分析功能還是比較強大的。

機器學習也是目前比較流行的數據分析方式，相比于統計學方式來說，機器學習的數據分析方式可以應對更加復雜的數據分析任務，機器學習的步驟包括數據收集、數據整理、算法設計、算法實現、算法訓練、算法驗證和算法應用，機器學習的核心是算法設計，基礎是數據收集。機器學習式的數據分析是一種基于“模型”的數據分析方式，目前在人工智能領域，通過構造模型能解決大量的問題，

學習人工智能也可以說是學習如何構造各種“模型”，以及如何讓模型能夠動態適應各種場景。通過機器學習的方式來完成數據分析可以從編程語言開始學起，比如Python就是不錯的選擇，一方面學習Python可以完成“爬蟲”的編寫，這樣就可以解決數據來源的問題，另一方面Python也是機器學習比較常見的實現語言，Python中的Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等庫會在很大程度上提升實現的效率。