1、有英语基础固然好，没有也没关系，这是可以慢慢积累的。学大数据最重要的还是你的逻辑思维，是不是很清晰，分析数据是不是很有条理。尽管很多文档都是英文的，但是真正能够实用到的英文，也就那么多，远没有四六级那么难。再说了，熟能生巧，接触多，自然也就会了，大家不必很担心。
2、首先要肯定的回答大家，英语数学差，实际上是能够学大数据的。大数据工程师不需要高深的数学，但逻辑要清楚；不需要太多英语，但基本的语法单词需要掌握。大数据能用到的英文很有限，就算你没有英语基础，在这个行业呆久了，练习得多了，同样的熟能生巧，游刃有余。
3、想要学习大数据，最重要的就是要掌握计算机基础知识，毕竟大数据是建立在互联网上的，不会计算机基础知识和操作，是完全没办法入手的。另外，学习大数据还要有英语基础，各种代码都是用英文表达，不会英语学起来也非常吃力，下面就给大家介绍一下大数据工程师要具备的基础知识及能力。
4、这里我不得不泼一盆冷水，现在大数据的确是有一定的前景的，前景还是很不错的，但是大数据这种东西要求有扎实的计算机功底，还有懂相应的外语。
5、虽然对于一些大公司来说，拥有硕博学历的公司人是比较好的选择，不过阿里巴巴集团研究员薛贵荣强调，学历并不是最主要的因素，能有大规模处理数据的经验并且有喜欢在数据海洋中寻宝的好奇心会更适合这个工作。除此之外，一个优秀的大数据工程师要具备一定的逻辑分析能力，并能迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素。
6、对于大数据工程师而言，您至少要掌握以下技能：一门JVM系语言：当前大数据生态JVM系语言类的比重极大，某种程度上说是垄断也不为过。这里我推荐大家学习Java或Scala，至于Clojure这样的语言上手不易，其实并不推荐大家使用。
1、首先要肯定的回答大家，英语数学差，实际上是能够学大数据的。大数据工程师不需要高深的数学，但逻辑要清楚；不需要太多英语，但基本的语法单词需要掌握。大数据能用到的英文很有限，就算你没有英语基础，在这个行业呆久了，练习得多了，同样的熟能生巧，游刃有余。
2、大数据专业是一个典型的交叉学科，涉及到数学、统计学和计算机这三大学科，但英语和数学不好也可以学习编程，英语和数学不能决定你是否能去学习编程，如果擅长就是起到一个助力的作用；并非数学和英语不好就学不好大数据。
3、英语和数学不好也能学编程，如果你擅长那就更好，但是不擅长也无关，可以，即使编程需要数学方面的逻辑能力，但逻辑能力不是天生的，而是通过后天来培养的。数学好一定程度上来说，对学习有帮助，在理解很多概念上，能够更快掌握入门，但是并不是说，数学能力差的人，就学不好大数据。
4、学习大数据，应该是要学习高数的，也难免会有英文名词，学习不算难的。如果英语数学真的是很差很差的话，学习起来肯定还是会吃力的。
5、英语数学差可以学大数据，但到了一定的阶段，由于受到英语和数学的制约，就很难学深学透了。
6、学习大数据需要会一些英文基础，因为学大数据需要先掌握一门编程语言，而编程语言中有很多是英文专用词，不会英文也可以报名学习大数据课程，只需要能识别编程语言，学习大数据课程推荐选择【达内教育】。大数据需要运用到编程，虽然编程使用的是英文单词，但编程语言并不是英语语言，其逻辑和用法完全不同。
学习大数据需要会一些英文基础，因为学大数据需要先掌握一门编程语言，而编程语言中有很多是英文专用词，不会英文也可以报名学习大数据课程，只需要能识别编程语言，学习大数据课程推荐选择【达内教育】。大数据需要运用到编程，虽然编程使用的是英文单词，但编程语言并不是英语语言，其逻辑和用法完全不同。
首先要肯定的回答大家，英语数学差，实际上是能够学大数据的。大数据工程师不需要高深的数学，但逻辑要清楚；不需要太多英语，但基本的语法单词需要掌握。大数据能用到的英文很有限，就算你没有英语基础，在这个行业呆久了，练习得多了，同样的熟能生巧，游刃有余。
大数据专业是一个典型的交叉学科，涉及到数学、统计学和计算机这三大学科，但英语和数学不好也可以学习编程，英语和数学不能决定你是否能去学习编程，如果擅长就是起到一个助力的作用；并非数学和英语不好就学不好大数据。
在此过程中，语言处理技术在英语服务中扮演了重要角色。数据安全：大数据技术可以帮助企业保护客户数据，并确保数据安全不被泄露或攻击。在数据存储、传输和处理等方面，企业需要遵循一定的安全标准，并且需要配备合格的数据安全管理人员。
大数据的定义 大数据指的是那些超出常规软件工具处理能力的数据集合。这些数据集合在一定时间内无法被捕捉、管理和处理，但通过新的处理模式，可以获得更强的决策力、洞察力和流程优化能力。大数据具有海量、高增长率和多样化的特点，同时价值密度较低，真实性是其中一个关键属性。
客户关系管理（CRM）是利用信息科学技术，实现市场营销、销售、服务等活动自动化，使企业能更高效地为客户提供满意、周到的服务，以提高客户满意度、忠诚度为目的的一种管理经营方式。客户关系管理既是一种管理理念，又是一种软件技术。以客户为中心的管理理念是CRM实施的基础。
金融服务：在金融行业，大数据技术被用于风险管理、信用评估和欺诈检测，帮助金融机构更有效地管理风险，提升客户服务质量。 城市规划和智能交通系统：利用大数据分析，可以优化城市布局和交通流，提高道路使用效率和安全性，提升居民生活水平。