零基础学大数据能学会吗？
大数据分析是大数据技术的重要环节，也是目前数据价值化的重要实现之一，所以学习大数据技术的一个重点就在于数据分析。
数据分析的通常有两种，一种是统计分析，另一种是机器学习。统计分析主要是运用数学的手法，通过已有的大量数据来反应事务的联系性。要想熟练运用统计分析，需要具备扎实的数学基础。当然，随着目前统计工具的普及化，一些统计工具会极大的简化统计分析的过程和难度，对于数学基础比较薄弱的人来说，只要经过一个系统的学习过程，往往也能够熟练地进行统计分析。
机器学习是另一种比较常见的数据分析，机器学习的目的就是从一堆杂乱无章的数据中找到其背后的规律。机器学习的步骤分为数据采集、数据整理、算法设计、算法训练、算法验证和算法应用，可以说机器学习的重点在算法设计上。从这个角度来看，机器学习也需要具备扎实的数学基础。通常来说，机器学习分为两个阶段，分别是学习阶段和识别阶段，学习阶段需要掌握数据之间的联系，而识别阶段则是对未知数据的鉴别（分类等）。
随着大数据的落地应用，在大数据领域进行数据分析的难度也在逐渐下降，比如BI工具就能够明显降低数据分析的门槛。BI工具通常需要学习一些数据库方面的知识，而数据库知识的难度相对来说并不大，这在一定程度上促进了BI工具的使用。
目前，场景数据分析是一个数据分析的重点和热点，场景数据分析的商业应用价值还是比较高的。另外，场景数据分析对于行业知识有一定的要求。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续在头条写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
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全无计算机基础的大学生怎么学习编程语言？
对于当代的大学生来说，不论是否就读于计算机相关专业，都应该至少掌握一门编程语言，因为编程语言对于未来的学习和就业都会产生重要且直接的影响。
编程语言本身就是一种工具，同时也是打开计算机技术大门的钥匙，所以学习编程语言并不需要什么基础，而且学习过程也没有想象中那么困难，因为计算机编程语言远没有自然语言复杂，也没有那么丰富的语法结构。
学习编程语言首先要选择一门适合自己的编程语言，由于编程语言自身的工具属性，必然是越使用就越熟悉，所以要结合自己的专业特点来选择编程语言。
如果不清楚自己的专业会用到哪些编程语言，就选择一门全场景编程语言，比如Python、Java就是不错的选择。
学习编程语言要经历三个阶段，分别是基础语法学习阶段，主攻方向积累阶段和场景实践阶段，这三个阶段分别有不同的侧重点。
基础语法学习阶段要重视多做实验，要通过实验来为抽象概念建立画面感，要掌握基本的编程流程，形成初步的编程思想。
主攻方向积累阶段是形成技术栈的阶段，不同的主攻方向会有不同的学习内容，学习周期也有较大的差别，比如大数据开发方向就需要继续学习大数据开发平台的相关知识。在当前的云计算时代，主攻方向积累阶段往往需要更关注技术平台和工具。
场景实践阶段是最后一个阶段，也是非常重要的一个阶段，这个阶段会直接决定一个人能否真正掌握一门编程语言，也就是能否通过编程语言来解决生产和科研场景下的各种问题。除了技术之外，这个阶段的重点是要学会合作，要学会沟通。
最后，如果有学习编程相关的问题，欢迎与我交流。