如果不去考研，自学大数据，有可能成才吗？

　　对于数据科学来说，现在是发展的黄金时期。这是个新领域，但增长迅速，同时数据科学家的缺口也很大，据说他们的平均年薪可以达到10万美元。哪里有高薪，哪里就吸引人们，但是数据科学技能的差距意味着许多人需要努力学习。

　　想做数据处理尤其是大数据量处理的相关工作必须兼具计算机科学基础和统计基础。

　　现在有一个高大上的职业叫数据科学家，有人说数据科学家就是一个比程序员更懂统计的统计学家，一个比统计学家更会编程的程序员。觉得说得很形象。

　　数据科学是一个广泛而模糊的领域，这使得它很难学习。 没有动力，你最终会中途停止对自己失去信心。

　　你需要些东西来激励你不断学习，即使是在半夜公式已经开始变的模糊，你还是想探究关于神经网络的意义。你需要些动力来让你发现统计、线性代数和神经网络之间的联系，当你在困惑“下一步我该学习什么?”的时候。

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1、大数据基础（Big Data Basics）

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这门大数据入门课程包含一小时的视频介绍，帮助初学者了解大数据生态和主要技术，并且还引用真实的Hadoop案例帮助学习者更好地理解大数据技术原理。

2、Spark入门