1.了解大数据理论
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要学习大数据你至少应该知道什么是大数据，大数据一般运用在什么领域。对大数据有一个大概的了解，你才能清楚自己对大数据究竟是否有兴趣，如果对大数据一无所知就开始学习，有可能学着学着发现自己其实不喜欢，这样浪费了时间精力，可能还浪费了金钱。所以如果想要学习大数据，需要先对大数据有一个大概的了解。
2.计算机编程语言的学习。
对于零基础的朋友，一开始入门可能不会太简单。因为需要掌握一门计算机的编程语言，大家都知道计算机编程语言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。目前大多数机构都是教JAVA，我们都知道Java是目前使用最为广泛的网络编程语言之一。他容易学而且很好用，如果你学习过C++语言，你会觉得C++和Java很像，因为Java中许多基本语句的语法和C++一样，像常用的循环语句，控制语句等和C++几乎一样，其实Java和C++是两种完全不同的语言，Java只需理解一些基本的概念，就可以用它编写出适合于各种情况的应用程序。Java略去了
运算符重载、多重继承等模糊的概念，C++中许多容易混淆的概念，有的被Java弃之不用了，或者以一种更清楚更容易理解的方式实现，因此Java语言相对是简单的。
在学习Java的时候，我们一般需要学习这些课程： HTMLCSSJS，java的基础，JDBC与数据库，JSP java web技术， jQuery与AJAX技术，SpringMVC、Mybatis、Hibernate等等。这些课程都能帮助我们更好了解Java，学会运用Java。
3.大数据相关课程的学习。
学完了编程语言之后，一般就可以进行大数据部分的课程学习了。一般来说，学习大数据部分的时间比学习Java的时间要短。大数据课程，包括大数据技术入门，海量数据高级分析语言，海量数据存储分布式存储，以及海量数据分析分布式计算等部分，Linux，Hadoop，Scala, HBase, Hive, Spark等等专业课程。如果要完整的学习大数据的话，这些课程都是必不可少的。
企业管理器》》控制台跟目录》》加号一个一个点开》》找到数据库》》
新建一个数据库 》》加号点开》》新建表》》在右边选中你新建的表》》
右键》》设计表》》》》》》》》》》
你学过access以后的我就不说了
呵呵
ASP与SQL数据库连接：
%
dim conn
set conn=server.createobject("ADODB.connection")
con.open "PROVIDER=SQLOLEDB;DATA SOURCE=SQL服务器名称或IP地址;UID=sa;PWD=数据库密码;DATABASE=数据库名称
%
学会SQL很简单，只是一些语法规则而已，了解一些关键字的用途就行。比如知道:
查询语句SELECT语法规则： SELECT 列名称 FROM 表名称。
记住这些语法规则，会套用（不同数据库语法会有差异）。
想要理解SQL，深入SQL或者是学懂数据库。就应该从数据库基本理论学起，
（1）明白什么叫关系数据库，关系数据库的由来；
（2）明白数据库的三种模型，两层映射等基层理论；
（3）会关系代数，理解了关系代数就能更好的优化SQL语句。
（4）明白什么叫事物，事物的基本特征。
买本基础书，或者搜下名校大学用的教学书籍。SQL这东西主要还是用和想。
请参考：
(1)
select e.姓名,e.住址
from department d,employee e
where d.department_no=e.department_no and d.部门名称='IPMS';
(2)
select p.产品名, e.姓名 as 产品负责人姓名,d.部门名称,
e2.姓名 as 部门负责人姓名,e2.电话 as 部门负责人电话
from 产品表 p,employee e,department d,employee e2
where p.project_manager=e.Employee_no and e.department_no=d.department_no
and d.department_manager=e2.Employee_no
and p.产品名='《计量支付》'
(3)
select e.姓名,decode(e.性别,'男',e.地址,'女',e.电话号码,0) 通讯方式
from employee e
(4)
select e.employee_no,e.姓名,p.project_no
from employee e left outer join 产品表 p
on e.employee_no=p.project_manager
(5)
select e.姓名,d.部门名称,e2.姓名,e2.电话,(select p.产品名 from 产品表 p where e.employee_no=p.project_manager) as 产品名
from employee e,department d,employee e2
where e.department_no=d.department_no and d.Department manager=e2.employee_no
1、思维模式转变的催化剂是大量新技术的诞生，它们能够处理大数据分析所带来的3个V的挑战。扎根于开源社区，Hadoop已经是目前大数据平台中应用率最高的技术，特别是针对诸如文本、社交媒体订阅以及视频等非结构化数据。
2、除分布式文件系统之外，伴随Hadoop一同出现的还有进行大数据集处理MapReduce架构。根据权威报告显示，许多企业都开始使用或者评估Hadoop技术来作为其大数据平台的标准。
3、我们生活的时代，相对稳定的数据库市场中还在出现一些新的技术，而且在未来几年，它们会发挥作用。事实上，NoSQL数据库在一个广义上派系基础上，其本身就包含了几种技术。
4、总体而言，他们关注关系型数据库引擎的限制，如索引、流媒体和高访问量的网站服务。在这些领域，相较关系型数据库引擎，NoSQL的效率明显更高。
5、在Gartner公司评选的2012年十大战略技术中，内存分析在个人消费电子设备以及其他嵌入式设备中的应用将会得到快速的发展。随着越来越多的价格低廉的内存用到数据中心中，如何利用这一优势对软件进行最大限度的优化成为关键的问题。
6、内存分析以其实时、高性能的特性，成为大数据分析时代下的“新宠儿”。如何让大数据转化为最佳的洞察力，也许内存分析就是答案。大数据背景下，用户以及IT提供商应该将其视为长远发展的技术趋势。
大数据分析师应该要学的知识有，统计概率理论基础，软件操作结合分析模型进行实际运用，数据挖掘或者数据分析方向性选择，数据分析业务应用。
1、统计概率理论基础
这是重中之重，千里之台，起于垒土，最重要的就是最下面的那几层。统计思维，统计方法，这里首先是市场调研数据的获取与整理，然后是最简单的描述性分析，其次是常用的推断性分析，方差分析，到高级的相关，回归等多元统计分析，掌握了这些原理，才能进行下一步。
2、软件操作结合分析模型进行实际运用
关于数据分析主流软件有（从上手度从易到难）：Excel，SPSS，Stata，R，SAS等。首先是学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。
3、数据挖掘或者数据分析方向性选择
其实数据分析也包含数据挖掘，但在工作中做到后面会细分到分析方向和挖掘方向，两者已有区别，关于数据挖掘也涉及到许多模型算法，如：关联法则、神经网络、决策树、遗传算法、可视技术等。
4、数据分析业务应用
这一步也是最难学习的一步，行业有别，业务不同，业务的不同所运用的分析方法亦有区分，实际工作是解决业务问题，因此对业务的洞察能力非常重要。扩展资料
分析工作内容
1、搜索引擎分析师(Search Engine Optimization Strategy Analyst，简称SEO分析师)是一项新兴信息技术职业，主要关注搜索引擎动态，修建网站，拓展网络营销渠道，网站内部优化，流量数据分析，策划外链执行方案，负责竞价推广。
2、SEO分析师需要精通商业搜索引擎相关知识与市场运作。通过编程，HTML，CSS，JavaScript，MicrosoftASP.NET，Perl，PHP，Python等建立网站进行各种以用户体验为主同时带给公司盈利但可能失败的项目尝试。
