你好，很高兴回答你的问题，还是不难的哦，认真学习就可以了。
自学还是有需要有基础的，最好还是通过正规的机构，了解的cda数据分析师，为上百家企业提供内训服务，与国内多所高校战略合作培训的学员多。
大数据分析入门门槛不高，但精通很难。入门门槛低是因为大数据分析涉及的技术门槛不高，只要会SQL，Python等基本上就够了。但是，要想做的好需要和业务紧紧结合，也就是说无论多好的方法论多好的技术，如果不能落地到实际的业务产生价值，那都是毫无意义的，而这一点才是最难的。
要看你选择的是怎样的学校，一般来说大数据技术这个专业还是比较热门的，平时专升本的学生也比较多吧，竞争压力肯定不小。其次，如果你想要选择考那种比较好的学校，那么也是比较难的。
一、大数据不好学，但可以学1、大数据好不好学，答案是不好学，如果好学的话就不会有上百万的人才缺口了2、大数据学习是有门槛的，但并不像很多人说的那样需要数学和统计学基础（大数据分析需要这些基础）。而我们经常说的大数据学习一般指大数据开发（大专学历即可学习，理工科专业为佳）3、为什么说不好学呢？我们从大数据学习内容上来分析，大数据开发说白一点就是编程，相信对很多行外人来说，一提到编程就是满屏看不懂的代码，这就是大数据难点之一。如果你不入这一行总觉的困难重重。所以说，大数据难但是可以学！经过你的努力和坚持，小白也是可以完全学懂大数据的。二、就业前景好1、大数据行业的火爆就不用我赘述了2、人才缺口达200万3、平均月薪20K+4、应用广泛、未来将覆盖全行业5、人工智能、云计算、物联网和大数据密不可分
一、大数据不好学，但可以学1、大数据好不好学，答案是不好学，如果好学的话就不会有上百万的人才缺口了
大数据分析入门门槛不高，但精通很难。入门门槛低是因为大数据分析涉及的技术门槛不高，只要会SQL，Python等基本上就够了。但是，要想做的好需要和业务紧紧结合，也就是说无论多好的方法论多好的技术，如果不能落地到实际的业务产生价值，那都是毫无意义的，而这一点才是最难的。
我是一个大二在读环境工程专业的学生，我有个朋友就是学大数据技术的，我来说说我对这个专业的感受。
大数据技术这个专业近些年还是挺热门的，现在大数据专业就业前景比较乐观。作为人口大国和制造大国，我国数据产生能力巨大，大数据资源极为丰富。随着数字中国建设的推进，各行业的数据资源采集、应用能力不断提升，将会导致更快更多的数据积累。因此在大数据这方面还是需要大量人才涌入的。
但是大数据技术这个专业相对来说比较难学，就算你只求考试不挂科，还是要抓紧时间学习的，别人周六周日有时间出去玩，但是学这个专业的人就得抓紧时间学习，不然得话就跟不上学习节奏了。
大数据专业就业方向很广泛，大数据领域的岗位还是比较多的，尤其是大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。涉及的岗位诸如大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等;大数据运维和云计算方向:涉及的岗位诸如大数据运维工程师等;这其中，数据挖掘，数据分析这一块是最容易入门，也是人才缺口最大的一块发展方向。
数据分析不好学。强烈不建议自学数据分析。如果你有一定的基础,相对来说不会太难,因为有一定基础相对来说理解起来会稍微容易一些,但是如果是零基础的,自学起来也会相对吃力一些,费时费力,还是不太建议自学,可以找一个靠谱的培训班,系统的进行学习。
数据并不难学，只要找对了方法。一起来看看数据分析要学些什么：数学知识：对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。分析工具：对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉EXCEL数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 MATLAB）可以视情况而定。编程语言：数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 PYTHON。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。PYTHON 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果想在这一领域有所发展，学习 PYTHON 也是相当有必要的。业务理解：对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。逻辑思维：对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。学习数据分析可以到CDA数据分析认证中心了解一下，CDA是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称，具体指在互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据人才。
说实话数据分析并不容易，但是一项技能的学习都是从零开始的，所以首先带你了解数据分析所需要掌握的知识：
对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。
而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。
对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。
数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。
当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。
对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。
对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。
对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。
数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。
对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。
数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。
对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。
通过以上介绍，问题答案就显而易见了，数据分析入门简单，但是深入学习就没有那么容易了。
数据分析入门简单，但是深入学习就没有那么容易了。数据分析并不容易，但是一项技能的学习都是从零开始的，所以首先了解数据分析所需要掌握的知识：1、数学知识对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。2、分析工具对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一。3、编程语言数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。4、业务理解对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。学习大数据可以到CDA认证中心咨询一下，全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。
自考数据库原理不难，考生只要能够自觉对教材内容进行学习，复习的时候刷一刷真题，一般都能考过。 自考到底难在哪 1、自考最难的地方，就是搜集信息。自学考试是举手制，任何事情都是要自己主动去关注，包括报名，买资料，备考，考试，申请论文，毕业，学位等等信息，没有人通知你什么时候该做什么，你自己如果没有关注到，很可能就会错过时间点。 网上的信息非常庞杂，教育考试院官网的信息有时候也不好找。 2、英语和数学。英语是所有专业都需要考的。数学的话，理科，工科，经济金融这些专业一般要考高等数学。学不会数学的话，可以选择不考数学的专业，也有很多选择的空间。至于剩下的，没啥难的，只要你能识字，一般的教材都能看懂，自考的教材都不深，都是一个领域最基础的知识。多看看教材，考前刷几套真题，一般没问题。 3、坚持。自考坚持难，这是大家众所周知的事实，也是自考整体通过率低的主要原因。自考/成考有疑问、不知道如何总结自考/成考考点内容、不清楚自考/成考报名当地政策，点击底部咨询官网，免费领取复习资料：
好学，入门相对简单。数据分析不需要很强的理工科背景，反而那些有市场销售、金融、财务或零售业背景的人士，分析思路更加开阔。薪资待遇高。1~2年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪可达到13k左右的水平。岗位的薪酬和经验正相关，越老越值钱。行业适应性强。几乎所有的行业都会应用到数据，不仅在互联IT行业就业。
如果是零基础学习的话肯定是有一定的难度的，建议可以去一家专业的学校学习，老师会根据你的基础给你系统的指导。
大数据专业是非常好学的，因为大数据专业并不需要特别高的技能，只要能够获得最基本的认知就可以了。
不太容易学。学习这个专业的人需要理解能力比较高，特别是思维能力比较开阔的，如果你数学学得不好，建议你不要报考这个专业。
为了适应大数据时代的要求，数据分析这一工作需要更加正规化、专业化以及职业化，因此，数据分析师应运而生，成了较多人争相报考的科目。那么 数据分析师资格证书好考吗 ？通过率是多少呢？相信很多人都对数据分析师资格证的考试感兴趣就来和大家讲讲数据分析师资格证的那些事儿~一方面，据了解，数据分析师资格证的通过率有80%以上，通过率如此之高，大家是不是也可以放心一点了呢？另一方面，数据分析师资格证分三个等级， 每个等级的条件只要满足两者之一就能报考数据分析师资格证。 拥有本科及以上学历或在校本科大四学生、本科以下学历非学生需从事数据分析相关工作1年及以上；本科及以上学历并从事数据分析相关工作2年以上、本科以下学历需从事数据分析相关工作3年以上；本科及以上学历并从事数据分析相关工作5年以上、本科以下学历需从事数据分析相关工作6年以上。一级门槛较低，但非本科的考生可能还需要一份 简历 来证明自己从事过相关工作。二级和三级都需要有个人 简历 来证明自己有过相关的工作经验，相关工作不限制行业，工作涉及统计，数据分析，数据挖掘，数据库，数据管理等内容即可。因此，在看来，要考出数据分析师资格证也需要提前做好准备，需要从事相关的工作，这样才能够较容易的考出 数据分析师的资格证 。国家级的资格证肯定是有一定的难度的，通过率高也不代表一定能够通过，小编觉得，在决定报考数据分析师资格证书后，一定要认真备考，只有认真备考了，才能够在考试中发挥自己真正的实力，不会因为自己的不努力而错失一个机会，不会因为自己没有认真对待而留下遗憾。最后，希望报考数据分析师资格证的考生们都能如愿以偿。
大数据是很不错的，像大数据这样的专业还是一线城市比较好，师资力量跟得上、就业的薪资也是可观的，学习大数据可以按照路线图的顺序，