1、首先，大数据技术的学习难度较大。大数据技术需要掌握扎实的数学基础，包括数学统计学、概率论、线性代数等，这对于很多人来说是比较困难的。
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2、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：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。
3、大数据专业难度较大，建议本科毕业后再学，主要课程内容包括以下模块：①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
1、xCharts 是一个使用 Djs 来构建漂亮的可定制的数据驱动的 JavaScript图表库，他使用HTML，CSS，SVG实现图表，xCharts 被设计为一个动态的、流畅的、开放的和可定制化的库。
2、Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒， pyecharts 是为了与 Python 进行对接，方便在 Python 中直接使用数据生成图 。
3、gridstack.js gridstack.js是一个用于小部件布局的jQuery插件，灵感来自gridster.js。这是一个可拖放的多列网格，可让你构建可拖拽的响应式Bootstrapv3的友好布局，它还适用于knockout.js，angular.js和触摸设备。
4、自5开始，ECharts提供标签式引入。如果你的项目本身并不是基于模块化开发的，或者是基于CMD规范（如使用的是seajs），那么引入基于AMD模块化的echarts可能并不方便，我们建议你采用srcipt标签式引入，忘掉require。
5、我们已经可以绘制出常用的柱状图等图表，我们也可以通过d3提供的其他模块绘制出更加复杂的可视化效果，例如通过 d3-hierarchy(层级模块) 实现层级树图可视化，d3-geo(地理投影) 实现地图数据可视化等，本文讲解的内容还只是D3库的冰山一角。
6、常用的js绘图库有：Djs：一个功能强大的数据可视化库，支持吸附闭合等功能。Raphael.js：一个轻量级的交互绘图库，支持实时显示角度和长度。Fabric.js：一个强大的交互绘图库，支持实时检测垂直和平行等功能。
1、首先要学习编程语言，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，大数据的专业课程有Linux，Hadoop，Scala， HBase， Hive， Spark等。如果要完整的学习大数据的话，这些课程都是必不可少的。
2、：要想知道难不难学，首先就要知道这门技术要学什么东西，所涵盖的知识面广不广。
3、大数据专业难度较大，建议本科毕业后再学，主要课程内容包括以下模块：①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
