現如今，整個互聯網已經進入大數據時代，“大數據”一詞的重點現也已經不僅在於數據規模的定義，它更代表着信息技術發展進入了一個新的里程，代表着爆炸性的數據信息給傳統的計算技術和信息技術帶來的技術挑戰和困難，代表着大數據處理所需的新的技術和方法，也代表着大數據分析和應用所帶來的新發明、新服務和新的發展機遇。雖然只有極少數人能夠修煉成數據科學家這一21世紀最性感多金專業人士，但對於大多數非數據分析專業的IT人士來說，掌握對路的大數據工具同樣意味着加薪和升值。鑑於市面上大數據分析工具琳琅滿目日新月異，爲了幫助大家少走彎路，本文將爲不同技術背景的IT專業人士整理了十條大數據分析工具的進修技術路徑：
一、Excel起步
作爲一個入門級工具，Excel是快速分析數據的理想工具，也能創建供內部使用的數據圖。如果在衆多數據分析工具中您只瞭解最基本的Excel，以下是最好的進階路線:
二、SQL起步
如果你瞭解SQL，說明你已經具備了更快提升的基礎，建議如下進階路線：
三、R語言起步
作爲用來分析大數據集的統計組件包，Ｒ是一個非常複雜的工具，掌握R意味着你比其他IT專業人士可以更快上手一些專業分析工具和服務。
四、Python起步
五、MySQL起步
六、微軟SQL Server起步
七、Tableau起步
八、Java起步
九、PostgreSQL起步
十、Visual Basic起步
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