这要根据自身情况来看，基础较差学起来就可能比较吃力。
不难。数据分析师的考试其实不难，难度其实还好。根据统计，数据分析师资格证的通过率有80%以上，通过率算是很高。大数据分析师要学会打破信息孤岛利用各种数据源，在海量数据中寻找数据规律，在海量数据中发现数据异常。负责大数据数据分析和挖掘平台的规划、开发、运营和优化；根据项目设计开发数据模型、数据挖掘和处理算法；通过数据探索和模型的输出进行分析，给出分析结果。
近年来，随着互联网技术的飞速发展，大数据技术也成为了一个备受关注的热门领域。大数据专业涉及到计算机科学、数学、统计学、数据库等多个领域，是一门非常前沿和实用性的学科。那么，大数据专业好学吗？下面我们来探讨一下。首先，大数据专业学习的内容非常丰富。学生需要学习计算机科学基础、数学基础、数据库技术、数据挖掘、数据分析等多个方面的知识。这些知识的学习可以提高学生的编程能力、数学能力和数据分析能力，为其将来在大数据领域中找到一份好的工作打下基础。其次，大数据专业的就业前景非常好。随着大数据技术的不断发展和应用，对大数据人才的需求也越来越大。大数据专业毕业生可以在科技公司、互联网公司、金融公司、制造业、医疗健康等多个领域中找到工作。此外，大数据专业毕业生还可以自主创业，成为自己的大数据创业公司的创始人或技术负责人。再次，大数据专业的就业薪资也非常可观。根据相关调查数据显示，大数据专业毕业生的平均起薪在10000元-15000元之间，甚至更高。随着工作经验的积累和技能的提高，大数据专业毕业生的薪资也会不断提高。最后，大数据专业需要具备的能力也非常多。大数据专业毕业生需要具备良好的编程能力、数学能力、数据分析能力、创新能力、沟通能力等。这些能力的培养可以提高学生的综合素质，为其在大数据领域中发展打下基础。综上所述，大数据专业好学吗？可以说是非常好学的专业之一。学习大数据可以提高学生的编程能力、数学能力和数据分析能力，为其在大数据领域中找到一份好的工作提供保障。随着大数据技术的不断发展和应用，对大数据人才的需求也越来越大。因此，大数据专业的就业前景非常好，薪资也非常可观。同时，大数据专业需要具备的能力也非常多，这些能力的培养可以提高学生的综合素质，为其在大数据领域中发展打下基础。
数据分析师的考试其实不难，难度其实还好。根据统计，数据分析师资格证的通过率有80%以上，通过率算是很高。 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。数据分析师（CPDA)理论考试多数为理论和简单计算、题量大，但相对题目的难度不高，主要考核学员的理论熟练程度和记忆能力；实际操作考试由于是对实际解决问题的能力进行考核，所以题目量不大，但难度高、计算量大、对学员能否将理论综合运作的要求高，往往是通过考核的主要障碍。另外，由于数据分析师普及度越来越高，参与考核的人数也越来越多，为了更好地为行业选拔人才，难度会进一步加大。我之前在考的时候还没有那么都的人考的，老师讲的考点是蛮有用的，现在考数据分析师的人数是逐渐增加了的，考试的难度估计也会增加。拓展资料：金融分析师证是金融证券投资与管理界的一种职业资格证书，简称CFA，由CFA协会所授与，金融分析师在投资金融界被誉为“金领阶层”。金融分析师（CFA）考试金融分析师考试共有三个等级，Level I、Level II和Level III，考试在全球各个地点同意举行，考试内容涵盖了广泛的金融知识，同时考察当年的金融市场相关知识以及金融领域研究成果。考试难度逐级递增，而且不能越级考试，必须从一级到二级再到三级。金融分析师（CFA）考试内容包括：道德和职业标准、数量分析、经济学、财务报表分析、公司金融、投资组合管理、权益类投资分析、固定收益证券分析、衍生工具分析与应用、其它类投资分析。高顿财经CFA从2006年设立至今，授课校区遍布北京、上海、广州、深圳、南京、武汉、长沙、成都等全国多个城市，并拥有一支具有敬业精神的授课师资团队，针对企业、在职人士、大学生等群体推出持证无忧计划、大学生投行菁英计划、企业内训等垂直课程产品。
熬过开头之后就不难。
万事开头难，但一旦数据分析有了动力，就要开始完善自己的知识体系，这也是真正入门的开端。
用适当的统计、分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
熬过入门之后进入系统的学习，就没有那么难了。
数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。
在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。
这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。
例如设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。
不难。数据分析师的考试其实不难，难度其实还好。根据统计，数据分析师资格证的通过率有80%以上，通过率算是很高。大数据分析师要学会打破信息孤岛利用各种数据源，在海量数据中寻找数据规律，在海量数据中发现数据异常。负责大数据数据分析和挖掘平台的规划、开发、运营和优化；根据项目设计开发数据模型、数据挖掘和处理算法；通过数据探索和模型的输出进行分析，给出分析结果。
不难。数据分析师的考试其实不难，难度其实还好。根据统计，数据分析师资格证的通过率有80%以上，通过率算是很高。大数据分析师要学会打破信息孤岛利用各种数据源，在海量数据中寻找数据规律，在海量数据中发现数据异常。负责大数据数据分析和挖掘平台的规划、开发、运营和优化；根据项目设计开发数据模型、数据挖掘和处理算法；通过数据探索和模型的输出进行分析，给出分析结果。
不难的哦，大数据是中国普通高等学校专科专业。
可以，但是为了系统与精力分配建议报班系统学，然后找份相关工作与项目竞赛练手。主要有下面几个方面的知识掌握:1.概率论与数理统计2.机器学习知识3.python,sql,excel
数据分析师的考试其实不难，难度其实还好。根据统计，数据分析师资格证的通过率有80%以上，通过率算是很高。 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。数据分析师（CPDA)理论考试多数为理论和简单计算、题量大，但相对题目的难度不高，主要考核学员的理论熟练程度和记忆能力；实际操作考试由于是对实际解决问题的能力进行考核，所以题目量不大，但难度高、计算量大、对学员能否将理论综合运作的要求高，往往是通过考核的主要障碍。另外，由于数据分析师普及度越来越高，参与考核的人数也越来越多，为了更好地为行业选拔人才，难度会进一步加大。我之前在考的时候还没有那么都的人考的，老师讲的考点是蛮有用的，现在考数据分析师的人数是逐渐增加了的，考试的难度估计也会增加。拓展资料：金融分析师证是金融证券投资与管理界的一种职业资格证书，简称CFA，由CFA协会所授与，金融分析师在投资金融界被誉为“金领阶层”。金融分析师（CFA）考试金融分析师考试共有三个等级，Level I、Level II和Level III，考试在全球各个地点同意举行，考试内容涵盖了广泛的金融知识，同时考察当年的金融市场相关知识以及金融领域研究成果。考试难度逐级递增，而且不能越级考试，必须从一级到二级再到三级。金融分析师（CFA）考试内容包括：道德和职业标准、数量分析、经济学、财务报表分析、公司金融、投资组合管理、权益类投资分析、固定收益证券分析、衍生工具分析与应用、其它类投资分析。高顿财经CFA从2006年设立至今，授课校区遍布北京、上海、广州、深圳、南京、武汉、长沙、成都等全国多个城市，并拥有一支具有敬业精神的授课师资团队，针对企业、在职人士、大学生等群体推出持证无忧计划、大学生投行菁英计划、企业内训等垂直课程产品。
没有什么好学和不好学的，关键还是看个人的恒心如何吧。如果你打算学数据分析师，第一步要学习统计概率理论基础，第二步是软件操作结合分析模型进行实际运用，现在常用的软件有EXCEL，SPSS，STATA，R，SAS等，先学会软件怎么操作，再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。所以多花些时间看看书，多在PPV课上学习下，相信你能学会的。
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：
一项技能的学习都是从零开始，数据分析入门简单，但是深入学习就没有那么容易。建议报个专业且高质量的培训机构，可以省很多时间，少走很多弯路。推荐选择十方融海。十方融海助力用户在数字时代实现兴趣与技能双向提升，进而实现职业自由。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，需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。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。2、分析工具：对于分析工具，Python、SQL是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，以及可视化工具Power BI等。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。想要了解更多关于数据分析的相关信息，推荐选择十方融海。十方融海自主研发的交互式智慧教学系统，拥有独家专利技术，开创了边学边实操的新型教学模式，解决了教学与实操不同频的难题。通过系统，学员无需安装软件，打开浏览器即可进入实操学习。
国家的政策：自考实行宽进严出，只要是考试就会有难度，只要用心学习、下决心，看书 做真题加上合理的答题技巧都是可以的，每年考过的人不少，如有条件允许可以报个班，有老师辅导，圈画考点。
大数据听起来高大上，真正了解大数据的人都清楚大数据行业是非常辛苦的。大数据的内容涉及到较多的基础内容，只有把基础内容融会贯通以后，才会往更高一层的数据分析师前进。
首先，想零基础学习大数据分析工作，一般最好有个本科的学历，大专也行。只是专科学历即使掌握了一定的大数据分析技术，在就业市场上的核心竞争力比较低，现在用人单位对于数据分析的职位的最低要求是本科及以上学历。
零基础学习大数据分析工作，需要有一定的编程能力，编程能力是可以练习与提升的。
目前大数据行业对于对于人才的要求也比较全面且严格。对于高级的大数据分析人才，会SAS、R、PYTHON三个软件中的一个或者多个是基础的要求，同时要求有一定的数理统计基础，这是对专业知识的要求，懂业务、有逻辑、对数据敏感、能够写分析报告、用数据解决实际问题，这是对数据分析人才的高级要求。
你可以去电脑学院学，从零基础学，不用担心难
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。
好学，只要用心。世界上没有难学的知识，只有难以教授的学生，心态决定状态，世上无难事以要肯攀登。大数据是近几年比较热门的专业。目前，国家层面对大数据人才培养正在加速。教育部2016年2月公布新增数据科学与大数据技术专业。计算机科学与技术（数据科学与大数据技术方向），本科四年制。主要培养大数据科学与工程领域的复合型高级技术人才。毕业生具有信息科学、管理科学和数据科学基础知识与基本技能，掌握大数据科学与技术所需要的计算机、网络、数据编码、数据处理等相关学科的基本理论和基本知识，熟练掌握大数据采集、存储、处理与分析、传输与应用等技术，具备大数据工程项目的系统集成能力、应用软件设计和开发能力，具有一定的大数据科学研究能力及数据科学家岗位的基本能力与素质。毕业后可以从事各行业大数据分析、处理、服务、开发和利用工作，大数据系统集成与管理维护等各方面工作，亦可从事大数据研究、咨询、教育培训工作。同时，随着大数据往各垂直领域延伸发展，对统计学、数学专业的人才，数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。