1、初学的话， 我个人觉得可以从 行业协会的“数据分析员”课程开始入门，比较简单，能够把小白带入数据分析的大门，这样，可以自己检视一下自己的知识水平与储备，是否真的能够进一步。数据分析师证书 因为CPDA数据分析师课程并非没有门槛的，CPDA是数据分析行业的执业证书，是行业认证。
2、零基础是可以培训大数据分析师的，不过要学习相应的知识才可以。数据分析师属于互联网行业，所以先要学习一些相关的代码。想做数据分析师，代码只是第一步，只有熟练掌握代码，才能在工作中更加高效，为日后的发展空间提供一份保障。
3、目前项目数据分析师一共考三门：数据分析基础，量化经营，量化投资。100分60分及格，单科成绩有效时间2年。由于项目数据分析师培训认证是考培一体，目前教材在市面上并未单独出售。全国统一的考培费用是：从2013年到2014年目前仍然是8800一人。主要有8天的面授还有一年的远程学习卡。
4、然后每学习一个部分，你就能够有一些实际的成果输出，有正向的反馈和成就感，你才会愿意花更多的时间投入进去。以解决问题为目标，效率自然不会低。
5、总体来说，先学基础，再学理论，最后是工具 学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计 你的目标行业的相关理论知识。比如金融类的，要学习证券、银行、财务等各种知识。
6、因此在大数据这个领域，尤其是分析师这个领域，有一些比较好的培训课程能够帮助我们去逐步了解， 如何成为一个合格的数据分析师，这样就能够带领我们走向工作岗位。因此，我要说我们不存在小白，只有最后一公里对这个行业的了解，咱们比较缺乏。如果能够弥补这个行业的知识，我们就不再是小白。
1、数据处理是指对采集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，保证数据的一致性和有效性。它是数据分析前必不可少的阶段。数据处理的基本目的是从大量的、可能杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。
2、数据处理（data processing）是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。数据是对事实、概念或指令的一种表达形式，可由人工或自动化装置进行处理。数据的形式可以是数字、文字、图形或声音等。数据经过解释并赋予一定的意义之后，便成为信息。
3、数据（Data）是对事实、概念或指令的一种表达形式，可由人工或自动化装置进行处理。数据经过解释并赋予一定的意义之后，便成为信息。数据处理（data processing）是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。 数据与信息的区别联系从其概念而言，信息是对事物运动状态和特征的描述；数据是载荷信息的物理符号。
4、数据处理是对数据（包括数值的和非数值的）进行分析和加工的技术过程。包括对各种原始数据的分析、整理、计算、编辑等的加工和处理。数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。
5、数据（Data）是对事实、概念或指令的一种表达形式，可由人工或自动化装置进行处理。数据经过解释并赋予一定的意义之后，便成为信息。数据处理（data processing）是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。
6、数据处理包括的内容是：数据采集、数据计算。数据采集：采集所需的信息；数据转换：把信息转换成机器能够接收的形式；数据分组：指定编码，按有关信息进行有效的分组；数据组织：整理数据或用某些方法安排数据，以便进行处理。数据处理的过程大致分为数据的准备、处理和输出3个阶段。
1、学习大数据管理与应用确实比较具有挑战性，需要具备较强的数据分析和处理能力，同时要熟练掌握相关的技术和工具，具有雄厚的数学和计算机科学背景。
2、从学习难度来看，大数据管理与应用相对来说更难学。解释：大数据管理与应用是一门涉及统计学、计算机科学、数据分析、数据挖掘等多个领域的学科，需要具备较高的技术和理论知识。
3、第三个区别是学习难度不同。“数据科学与大数据技术”属于理学和工学交叉学科，对数学基础要求比较高，学习难度较大。“大数据分析与处理”专业属于工学和管理学交叉学科，要求逻辑思维能力较强，学习难度比数据科学与大数据技术稍微低一点。
4、管理与应用跟技术比起来，当然是技术难学，因为它是需要一定的计算机基础，是需要一定的学术知道。而管理跟应用，这一门是可以后天培养的。
5、不难。大数据管理与应用和大数据科学与技术具有共通性的知识与技能，在学习和适应上可以更加顺利，不难。大数据管理与应用在转向大数据科学与技术的过程中，可以利用各种学习资源，提升知识与技能。
6、大数据管理与应用，从名字上就可以知道这个专业是一个实践性比较强的专业，但它并不是一个孤立的专业，而是和计算机息息相关。所以在贵州师范大学，大数据管理与应用专业是归大数据与计算机专业管。从这之中我们也能了解到，要学习大数据，肯定就要学习计算机。