python必知必会

⑴ python做大数据，都需要学习什么，比如哪些框架，库等！人工智能呢请尽量详细点！

阶段一、人工智能篇之Python核心
1、Python扫盲
2、面向对象编程基础
3、变量和基本数据类型
4、Python机器学习类库
5、Python控制语句与函数
6.、Python数据库操作+正则表达式
7、Lambda表达式、装饰器和Python模块化开发
阶段二、人工智能篇之数据库交互技术
1、初识MySQL数据库
2、创建MySQL数据库和表
3、MySQL数据库数据管理
4、使用事务保证数据完整性
5、使用DQL命令查询数据
6、创建和使用索引
7、MySQL数据库备份和恢复
阶段三、人工智能篇之前端特效
1、HTML+CSS
2、Java
3、jQuery
阶段四、人工智能篇之Python高级应用
1、Python开发
2、数据库应用程序开发
3、Python Web设计
4、存储模型设计
5、智联招聘爬虫
6、附加：基础python爬虫库
阶段五、人工智能篇之人工智能机器学习篇
1、数学基础
2、高等数学必知必会
3、Numpy前导介绍
4、Pandas前导课程
5、机器学习
阶段六、人工智能篇之人工智能项目实战
1、人脸性别和年龄识别原理
2、CTR广告点击量预测
3、DQN+遗传算法
4、图像检索系统
5、NLP阅读理解
阶段七、人工智能篇之人工智能项目实战篇
1、基于Python数据分析与机器学习案例实战教程
2、基于人工智能与深度学习的项目实战
3、分布式搜索引擎ElasticSearch开发
4、AI法律咨询大数据分析与服务智能推荐项目
5、电商大数据情感分析与AI推断实战项目
6、AI大数据互联网电影智能推荐

⑵ 零基础可以培训大数据分析师吗会不会很难

零基础是可以培训大数据分析师的，不过要学习相应的知识才可以。

数据分析师属于互联网行业，所以先要学习一些相关的代码。想做数据分析师，代码只是第一步，只有熟练掌握代码，才能在工作中更加高效，为日后的发展空间提供一份保障。推荐学习掌握的代码有SQL、MySQL数据库、Python基础和Python数据分析，这些都是数据分析师所需要的必备技能。

对于零基础的人来说，看书和做笔记可以对数据分析方面的内容了解的更加透彻明白。推荐学习数据分析所需要的书籍有：Python核心编程，掌握编程最基本的技能；MySQL必知必会，学会SQL语句；利用Python进行数据分析，掌握使用Python来做数据分析；通过Python数据分析与挖掘实战，可以学习如何将商业问题转化为数学问题。

最后要学习和掌握的就是Excel的基本操作，包括增删改排筛、各类常用函数的使用、各类基础图表的制作以及数据透视表等，因为做数据分析师需要经常和数据打交道，需要将数据做成更直观更易观察表达的图表，因此，Excel的基本操作必不可少。

想要了解更多关于大数据分析师的问题可以咨询一下CDA认证机构，CDA是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称。全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。

⑶ 学数据分析需要具备什么基础,零基础好学吗

Excel、SQL、Python是数据分析师必知必会的3个基本工具，下面一个个伏肆来看：

对于Excel的学习，如果意向的岗位不是那种纯excel的数据分析师岗位的话，建议不需要花费太多时间在excel上，主要要掌握vlookup、透视表和一些常用图表，不会的函数就直接网络。

SQL核心！sql一定要熟，完全没有基础的同学可以先看《sql必知必会》，了解sql的一些基本知识，增改删查，主要看查询的部分。看完这本书后你对sql的语法应该有了一些基本的了解，学会之后，还需要多加练习，推荐一个练习的网站，牛客网编程，强力推荐，可以自动批改sql正误，纯中文，还有题目讲解。

相对上面两个工具，python的学习难度会稍微大一些。python能干很多事，对于数据分析师来说，主要应掌握基础语法和数据科学的模块，主要态侍包括pandas numpy 和机器学习库sklearn等，

想要了解更多关于数据分析缺闭轿的问题可以到CDA认证中心咨询一下，CDA是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称，具体指在互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据人才。

⑷ 数据分析如何入行

想要入行数据分析需要学习以下三种技能

1，SQL（数据库）处理海量的数据，数据来源于数据库，从数据库取数据，何建立两表、三表之间的关系，差咐想要的特定的数据等，而这些是需要SQL解决的，所以SQL是数据分析的最基础的技能。

(4)python必知必会扩展阅读

一、数据分析方向

数据挖掘方向：想要在一两个月内快速成为数据挖掘向的数据分析师很难，做数据挖掘必须要底子深基础牢，编程语言基础、算法、数据结构、统计学知识样样不能少。利用数据挖掘进行数据分析常用的3个方法：分类、回归分析、聚类等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。

回归分析：回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。

业务方向：需要对业务感知能力强，对数据十分敏感，掌握常用的一些业务分析模型套路，企业经常招聘的岗位是：商业分析、数据运营、用户研究、袜郑策略分析等等。

二、入门数据分析的参考书籍推荐

《增长黑客》、《网站分析实战》、《精益数据分析》、《深入浅出数据分析》、《啤酒与尿布》、《数据之魅》、《Storytelling with Data》。

⑸ python可视化利器：pyecharts

前面我们提及 ggplot 在 R 和 Python 中都是数据可视化的利器，在机器学习和数据分析领域得到了广泛的应用。 pyecharts 结合了 Python 和网络开源的 Echarts 工具，基于其交互性皮源裤和便利性得到了众多开发者的认可。拥有如下的特点燃简：

首先绘制第一个图表：

数据分析中常见的微博转发图也是通过关系图转化来的：

其他的图形示例可以在官方文档中查询： http://gallery.pyecharts.org/ 。

机器学习导论：什么是机器学习
机器学习必知必会：凸优化
深入浅出机器学习算法：XGBoost
机器学习必知必会：梯度下降法

Python数据分析：谁是2018当之无愧的“第一”国产电影
如何用python爬裂隐虫实现简单PV刷量——以CSDN为例
python脚本从零到一构建自己的免费代理IP池
[R]数据可视化的最佳解决方案：ggplot

秋招面试：零基础拿到腾讯数据岗offer需要做哪些努力
股票市场中如何用数据思维跑赢九成的投资者
精算师证有多难考，怎么准备？

[1] http://pyecharts.org/#/zh-cn/intro
[2] http://pyecharts.herokuapp.com/bar
[3] http://gallery.pyecharts.org/

⑹ 数据分析师必须掌握的数据结构有哪些

【导读】对于数据分析工程师来说，数据结构是必知必会的，是数据分析师基础学习的部分，在进行数据结构学习的时候，是绕不过的一个基础，那么数据分析师必须掌握的数据结构有哪些?今天我们要推荐的就是一份能够帮助大家学好数据结构的书单，赶紧学起来吧!

1、大话数据结构

《大话数据结构》为超级畅销书《大话设计模式》作者程杰潜心三年推出的扛鼎之作!以一个计算机教师教学为场景，讲解数据结构和相关算法的知识。

通篇以一种趣味方式来叙述，大量引用了各种各样的生活知识来类比，并充分运用图形语言来体现抽象内容，对数据结构所涉及到的一些经典算法做到逐行分析、多算法比较。与市场上的同类数据结构图书相比，本书内容趣味易读，算法讲解细致深刻，是一本非常适合自学的读物。

2、趣学数据结构

本书基于C++语言编写，从趣味故事引入算法复杂性计算及数据结构基础内容，涵盖线性结构、树形结构和图形结构，包括链表、栈和队列、树和图的应用等。本书内容还涉及数据结构的基本应用(包括各种查找、排序等)和高级应用(包括优先队列、并查集、B-树、B+树和红黑树等)。

通过大量图解将抽象数据模型简单通俗化，语言表述浅显易懂，并结合有趣的实例帮助读者轻松掌握数据结构。

3、Python数据结构与算法分析

了解数据结构与算法是透彻理解计算机科学的前提。随着Python日益广泛的应用，Python程序员需要实现与传统的面向对象编程语言相似的数据结构与算法。

本书是用Python描述数据结构与算法的开山之作，汇聚了作者多年的实战经验，向读者透彻讲解在Python环境下，如何通过一系列存储机制高效地实现各类算法。通过本书，读者将深刻理解Python数据结构、递归、搜索、排序、树与图的应用，等等。

4、图解数据结构：使用 C++(其他语言版本也有)

这是一本以C++程序语言实战来解说数据结构概念的教材。全书内容浅显易懂，利用大量且丰富的图示与范例，详解复杂的抽象理论，从最基本的数据结构概念开始说明，再以C++工具加以诠释阵列结构、堆栈、链表、队列、排序、查找等重要的概念，引领读者抓住重点轻松进入数据结构的学习领域。

《图解数据结构：使用C++》内容架构完整，逻辑清楚，采用丰富的图例来阐述基本概念及应用，有效提升可读性。以C++程序语言实现数据结构中的重要理论，以范例程序说明数据结构的内涵。强调边做边学，结合下载文件，给予最完整的支援。

在进行数据结构学习的时候，以上分享的数据结构的书单，大家可以有效利用起来，希望对大家有所帮助，另外，数据分析师是近几年针对大学生的新兴职业，所以对于大学生就业是很有帮助的，如果大家想要在这方面有所发展，不妨去努力学习一下，了解一下数据分析师的日常工作，考一个相关的证书。

⑺ 入门Python数据分析，请问看什么书籍

如果你已经决定学习Python数据分析，但是之前没有编程经验，那么，这6本书将会是你的正确选择。

《Python科学计算》

从发行版的安装开始，这本书将科学计算及可视化的常见函数库，如numpy、scipy、sympy、matplotlib、traits、tvtk、mayavi、opencv等等，都进行了较为详细地介绍。由于涉及面太广，可能对于单个函数库来说还不够深入，但是这本书能够让人快速上手，全面了解科学计算所用到的常用函数库。进而在此基础上选择自己需要的函数库进行深入学习，相对来说要容易得多。

《NumPyBeginner's Guide 2nd》/《Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）》

面向新手的一本Numpy入门指南。整本书可谓是短小精干，条理清晰，将Numpy的基础内容讲得清清楚楚明明白白。此书的作者还写过一本《NumPyCookbook》/《NumPy攻略：Python科学计算与数据分析》，但这本书相比于前者，就显得结构有些杂乱，内容上也有些不上不下，如果要看的话，建议看完第一本再来看这本。在这里还想顺便吐槽一下这两本书的中文书名翻译。为了能够多卖几本，出版社也是蛮拼的，想方设法都要跟数据分析几个字挂上钩，就好像现在某些书总要扯上云和大数据一样。此外，还有一本《LearningSciPy for Numerical and Scientific Computing》的书，可以作为SciPy的入门教程来学习（似乎还没出中文版）。

《Pythonfor Data Analysis》/《利用Python进行数据分析》

这本书也是从numpy讲起，侧重于数据分析的各个流程，包括数据的存取、规整、可视化等等。此外，本书还涉及了pandas这个库，有兴趣的可以看看。

《MachineLearning in Action》/《机器学习实战》

Python机器学习的白盒入门教程，着重于讲解机器学习的各类常用算法，以及如何用Python来实现它们。这是一本教你如何造轮子的书，但是造出来的轮子似乎也不怎么好用就是了。不过，对于立志要造汽车的人们来说，了解一下轮子的结构和原理，还是十分必要的。此外，打算阅读此书之前，如果各位的高数线代概率论都忘得差不多了的话，还是先补一补比较好。

《BuildingMachine Learning Systems with Python》/《机器学习系统设计》

Python机器学习的黑盒入门教程。如果说上一本书是教你如何组装轮子的话，这本书就是直接告诉你怎么把轮子转起来以及如何才能转得更好。至于轮子为什么能转起来，请参阅上一本书。另外，可以配合《Learning scikit-learn:Machine Learning in Python》这本书来阅读（暂无中文版）。这本书是针对Python的机器学习库scikit-learn进行专门讲解的一本书，100页左右，可以作为官方文档的拓展读物。

《Pythonfor Finance》

教你用Python处理金融数据的一本书，应该是中国人写的，Packt出版，不过似乎现在还没有中文版。比起前面几本书，这本书专业性要强一些，侧重于金融数据分析。这本书我还没怎么看，也写不出什么更详细的介绍。之所以把它列出来，是因为在查资料的时候发现，O'Reilly年底似乎也准备出一本《Python for Finance》。看来Python真的是越来越火了。

⑻ Pandas 必知必会的18个实用技巧，值得收藏！

干净整洁的数据是后续进行研究和分析的基础。数据科学家们会花费大量的时间来清理数据集，毫不夸张地说，数据清洗会占据他们80%的工作时间，而真正用来分析数据的时间只占到20%左右。

所以，数据清洗到底是在清陆梁洗些什么？
通常来说，你所获取到的原始数据不能直接用来分析，因为它们会有各种各样的问题，如包含无效信息，列名不规范、格式不一致，存在重复值，缺失值，异常值等.....

本文会给大家介绍一些Python中自带的Pandas和NumPy库进行数据清洗的实用技巧。

这是读取数据的入门级命令，在分析一个数据集的时候，很多信息其实是用不到的，因此，需要去除不必要的行或列。这里以csv文件为例，在导入的时候就可以通过设置pd.read_csv()里面的参数来实现这个目的。

先来感受一下官方文档中给出的详细解释，里面的参数是相当的多，本文只介绍比较常用的几个，感兴趣的话，可以好好研究一下文档，这些参数还是非常好用的，能省去很多导入后整理的工作。

当原始数据的列名不好理解，或者不够简洁时，可以用.rename()方法进行修改。这里我们把英文的列名改成中文，先创建一个字典，把要修改的列名定义好，然后调用rename()方法。

数据默认的索引是从0开始的有序整数，但如果想把某一列设置为新的索引，除了可以用read_csv()里的参数index_col，还可以用.set_index()方法实现。

另外补充，如果数据经过删除或结构调整后，我们可以重置索引，让索引从0开始，依次排序。

字符串str操作是非常实用的，因为列中总是会包含不必要的字符，常用的方法如下：

str.lower() 是把大写转换成小写，同理，str.upper()是把小写转换成大写，将示例中用大写字母表示的索引转换成小写。

设置首字母大写

str.replace("a", "") 替换特定字符。这里把列中的a去掉，替换成空字符。

去除字符串中的头尾空格、以及\n \t。

str.split('x') 使用字符串中的'x'字符作为分隔符，将字符串分隔成列表。这里将列中的值以'.'进行分割。

str.get() 选取列表中某个位置的值。接着上面分割后的结果，我们用str.get(0)取出列表中前一个位置的数值，生成新的一列。

str.contains() 判断是否存在某个字符，返回的是布尔值。

str.find("-")检测字符串中是否包含"-"，如果包含，则返回该子字符串开始位置的索引值;如果不包含，则返回-1。

学完基本的字符串操作方法，我们来看一下如何结合NumPy来提高字符串操作的效率。
我们可以将Pandas中的.str()方法与NumPy的np.where函数相结合，np.where函数是Excel的IF()宏的矢量化形式，它的语法如下:

如果condition条件为真，则执行then，否则早备运执行else。这里的condition条件可以是一个类数组的对象，也可以是一个布尔表达式，我们也可以利用np.where函数嵌套多个条件进行矢量化计算和判断。

接下来就要对列中的字符串进行整理，除了利用循环和.str()方法相结合的方式进行操作，我们还可以选择用applymap()方法，它会将传入的函数作用于整个DataFrame所有行列中的每个元素。

先定义函数get_citystate(item)，功能是只提取元素中的有效信息。然后，我们将这个函数传入applymap()，并应用于df3，滚悄看起来是不是干净多了，结果如下：

如果你没听说过它的话，我不得强调它的重要性。输入下面的命令：

你会发现df1已经发生了改变。这是因为df2 = df1并不是生成一个df1的复制品并把它赋值给df2，而是设定一个指向df1的指针。所以只要是针对df2的改变，也会相应地作用在df1上。为了解决这个问题，你既可以这样做：

也可以这样做：

这个命令用于检查值的分布。你想要检查下“c”列中出现的值以及每个值所出现的频率，可以使用：

下面是一些有用的小技巧/参数：

lsin () 用于过滤数据帧。Isin () 有助于选择特定列中具有特定（或多个）值的行。
在SQL中我们可以使用 SELECT * FROM … WHERE ID in (‘A001’,‘C022’, …)来获取含有指定ID的记录。如果你也想在Pandas中做类似的事情，你可以使用：

select_dtypes() 的作用是，基于 dtypes 的列返回数据帧列的一个子集。这个函数的参数可设置为包含所有拥有特定数据类型的列，亦或者设置为排除具有特定数据类型的列。

pivot_table( ) 也是 Pandas 中一个非常有用的函数。如果对 pivot_table( ) 在 excel 中的使用有所了解，那么就非常容易上手了。

如果需要计算样本的缺失率分布，只要加上参数axis=1

分为分组中有重复值和无重复值两种。无重复值的情况。

先按Mt列进行分组，然后对分组之后的数据框使用idxmax函数取出Count最大值所在的列，再用iloc位置索引将行取出。有重复值的情况

对ID进行分组之后再对分数应用rank函数，分数相同的情况会赋予相同的排名，然后取出排名为1的数据。

介绍两种高效地组内排序的方法。

用这种方式转换第三列会出错，因为这列里包含一个代表 0 的下划线，pandas 无法自动判断这个下划线。为了解决这个问题，可以使用 to_numeric() 函数来处理第三列，让 pandas 把任意无效输入转为 NaN。
df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0)

方法一：只读取切实所需的列，使用usecols参数

方法二：把包含类别型数据的 object 列转换为 Category 数据类型，通过指定 dtype 参数实现。

希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，每天进步一点点，加油~

⑼ 不学习内卷就找不到工作数据

在”内卷化“的时代,所有事物都呈现出一种低水平的竟争态势，这不免让我们所有身在其中的人感到迷茫和焦虑。在面对社会“内卷化”的大潮,我们要像乔布斯说的那样"stay hungry,

stay foolish”,通过下面三个策略来避免长时间停留在简单的自我重复,从而实现人生跃迁。

1.对抗“内卷”:在行动中积极反思,不断自我进化

2.打破“内卷”：不断提升自己的思维层次,开拓人生新局面

3.超越”内卷“:找到自身发展的第二曲线,让自己在多元的成长中构建自身的护城河

”内卷“并不可怕,可怕的是,我们身于其中而不自知,锁死在低效的自我重复中,虚度时光。

写在前面
用了一年时间，我特么终于在数据分析行业站住脚跟了！！！

每当我看到“马上毕业了，现在比较迷茫”、“不太喜欢本专业，想要转行，不知道要做啥”之类的话，就好像看到了一年前的自己。和大多数人一样，那个时候我也看不清自己的前途和未来，甚至一度以为自己要啃老。

所幸的是，我清楚的知道自己喜欢什么和不喜欢什么，也清楚地知道自己的长处和短板。所以最后我选择了进入互联网行业，选择自己喜欢的东西至少我现在不会后悔当初的决定。

我是一个刚进入数据分析行业工作一年的初级数据分析师，目前处于起步阶段，算是初窥门径，接下来的目标是争取两年内做到中级数据分析师。

先说一下个人背景，本科学的是工科专业，考研想考喜欢的院校，结果没能上岸，不得不说现在考研的上岸率实在太低了，随即就投入到了自己所感兴趣的互联网行业工作。

对，你没看错，我就是非科班出身。我的本科专业可以说是和数据分析一点关系没有，只是个人比较喜欢互联网 。其实工作到后来你会发现成为一个专业且优秀的数据分析师其实跟自己是文科生还是理科生关系也不是很大。

现在作为一个入门的的初级数据小菜鸡，即使手里项目少的时候也能拿到10K+（仅代表本人个人收益），还是想要感慨一下当初自己正确的选择，因为人生确实是在于你能否做对几个关键的抉择。

行业前景
现阶段互联网前景还算不错，没有过于饱和，反而是对于中坚力量和高端人才比较稀缺。尤其在数据分析行业，中国大数据人才缺口高达150W，人才供需比仅为0.05。

薪资其实最近几年是连续上涨的，像北上广深等超一线的大厂，甚至能开出百万年薪就为了招一个高端人才，而普通的数据分析师平均工资也能到达20K+。就算是在一线城市，数据分析师的工资也能拿到10k+。

总的来说，发展前景还算比较理想，即使是在二三线城市，互联网的发展势头也不容小觑。

成长经历
入行之前我花费了大半年的时间做一系列的准备工作，入行之后在leader的带领下，我大概又摸爬滚打了三个月，到亲手交出自己独立完成的第一份数据分析报告并得到公司认可的那一天，差不多7个月吧。回首看来，真的没有任何事情是可以一蹴而就的。

将近一年以来提升最大的就是人际交往和业务理解方面的能力，我的leader比我早入行也就两三年，但是他现在已经是一名成熟的中级数据分析师了，基本上公司一些大点的项目里都会有他的身影。

随着项目的深度参与，我也接触到了行业内关于数据分析的专业知识和整体情况。给大家宏隐帆简单罗列一下进入数据分析行业应该先了解的一些基础。

很多人在刚开始可能不像我那样目标比较明确，不要一听说这个行业携改还不错就一股脑往进冲，直接就报那些很贵的课程什么的，真没必要。是，这个行业确实是比较有“钱”途，但是它刚开始学习时的枯燥乏味也是你必须要去接受的。

最好的办法就是先去尝试，只有尝试过了你才会得出结论。我看了很多市面上的课程，最后选择了一个免收费但是内容较全面的学习手册作为入门去了解。其实作为入门的资料，我最看重的就是思维上的提升和学习方法、学习路径的梳理。

也强烈建议大家看一下这个数据分析的学习手册，我觉得已经是市面上内容概括比较全面的了。想要入行数据分析和提升数据分析技能的，真的不能错过！抓紧机会免费领取一下这个学习资料吧，没准儿啥时候就没了。

主要还是通过短暂的学习，让对数据分析没有经验或者认知不够的人来深入浅出的了解数据分析思维与方法，体验一下主流的数据工具，然后学习用数据分析去解决一些实际问题。这个流程对于学习数据分析来说至关重要。

按照这个流程学完了之后你心里大概就有一个数，如果发现自己确实是不合适学数据分析就当了解一下了。在做蔽雹职业规划选择的时候，还是建议大家冷静下来，理性思考。

图新鲜的话，我劝你早点放弃吧，不要做欲望的奴隶，数据分析是一个热门行业，还是推荐真正感兴趣和想要提升自己的同学点击进去了解一下。

找准方向
数据分析师其实很杂，但大致分为这两类，一是偏技术方向，二是偏业务方向。

技术方向

各类工程师：诸如数据开发工程师、数据挖掘工程师、算法工程师等。

这条路对工具的使用要求较高，你至少要拥有下面这些能力：

至少有编程功底，Java、python、Hadoop之类的算是主流，至少要精通python。
此外算法，统计学，数学功底也需要扎实。
当然咯，工资也是远高于偏业务方向的数据分析师。不太建议没有任何基础的选手选择技术方向，因为它真！的！很！难！

当然，这也是只针对我而言，因为任何领域都有天赋型选手，这个咱们不得不承认。

业务方向

这是市面上岗位最多的数据分析师的一个类型，我自己是一开始就非常明确的往业务方向发展的。

包括但不限于：数据运营、数据分析、商业分析、用户研究、产品经理等。推荐入门的同学往这方面发展，是真的容易上手，不管你有没有基础，只要有学习的决心，这个事就能成！

这类岗位的数据分析师大多在业务部门，你平时主要工作就是：数据提取、支撑各部门报表、监控异常数据、输出数据分析报告等。

明确了方向，对于从零开始的同学来说，无非就剩下这些问题：应该从哪些地方开始做起？简历上没有东西可写咋办？

有了这方面想法的同学推荐点进去看一下这个学习资料手册，了解一下数据分析的基本方法。里面包含一些简单的实战项目，真的会让你受益匪浅，提前积累一点实战经验，后续可以写进简历的！

我已经完整学过一遍了，所以还是有信心说大家学完了就会有自己的收获的。

基本工具
Excel、SQL和python是数据分析师必知必会的三个基本工具，是基础，也是重中之重。

Excel

excel是日常工作中用到的最多的工具，常用的函数和数据透视表都需要学习。不太建议花费大量时间在excel的学习上面，主要掌握像vlookup、一些常用的图表和透视表就行，一些复杂的函数可以直接网络。

SQL

SQL是数据分析的核心工具。对于SQL的学习，推荐看《SQL必知必会》这本书，了解一些SQL的基本知识，增改删查，记住一些SQL语法，至少做到心中有数，不然笔试面试的时候真的很容易大脑死机。

光说不练假把式，看完书还是强烈建议大家要上手实战，眼过千遍不如手过一遍。只有多多练习才能夯实自己的基础。

这里推荐牛客网在线编程，纯中文版，非常友好。还可以自动批改SQL，甚至还有题目讲解，我刚入门学习时就是拿着题库刷了两遍。

里面的职业能力评估也很不错，可以自己试着测一测。

Python

python能干的事情非常多，相对的它的学习难度会稍大一点。对于业务型数据分析师来说，不需要专精，主要掌握基础语法和数据科学的板块即可。

但是如果你想要发展成技术型数据分析师，那么python将是你的必修课。可以这么说：学会用python做数据分析，是成为一名专业且高薪的数据分析师的必经之路。

python的学习一定要多看多练，一定要多动手，一定要多敲键盘，只有熟能生巧才能做到融会贯通。最重要的是，如果有人能带你学，那么你会少走很多弯路。

python的学习难度并不大，已经是行业内公认的上手简单、好入门的语言了。但是不提倡大家闭门造车，毕竟是学习一个新东西，养成一个好的思维习惯和学习习惯，是真的可以事半功倍！

建议大家跟着学习手册学习一下，我相信你一定会比我有更多的收获的！点击下方限时免费领取！

里面包含了较多的python硬货，还有python数据分析的实战项目——北京2018年积分落户项目，可以填进简历的！只有跟着实战练手，进步的痕迹才会比较明显。

当你持有实战项目、工具、python这数据分析的“三板斧”后，在数据分析行业拥有一席之地是一件很简单的事情。

理论知识
除了必备的基本工具，还有一些理论知识都是我们付诸行动所不能或缺的。

一是统计学，二是机器学习。

统计学

一般非统计学专业的人，面试官都不会去刻意为难你，你只需掌握基础知识即可。

就算没法儿全部掌握，但是假设检验的部分一定要重点关注！它以后会是你工作中形影不离的好伙伴。

机器学习

如果重来一次的话我肯定不会花太多时间在这上面，因为我现在基本上没咋用到。不过如果你要进阶数据挖掘的话，还是要去学习的。

分析思维
对于数据分析师可以说没有比数据分析思维更重要的能力了。能够掌握上面全部的知识并熟练的使用工具，也只是停在数据分析的表层。

真的要沉淀下去，还必须要拥有用数据分析思维去驾驭数据的能力，这也是面试官会重点考察的一点。

分析思维是什么？大家思考这样两个问题：

懂电脑的人他电脑游戏一定就玩的好吗？
五星级酒店的厨师长一定要上灶做菜吗？
这就不见得了吧？咱们处理数据做项目的时候，不是对着一堆干巴巴的数字在那儿闭门造车的研究，这样是永远都研究不完的。

更加不是你敲敲代码，Ctrl C+Ctrl V就能解决的。这需要尽可能多的加入自己的分析和思考来达到目的。

数据分析其实就是逻辑和思维扎根于业务的具象化体现。

数据分析需要咱们从实际问题出发，在一堆数据里面以数据为线索，通过数据呈现的现象，思考出数据发生变化的背后的本质，发现问题，从而更好地解决问题。这才是我们最终的目的。

要想培养出属于自己的分析思维能力，首推的当然还是读书。推荐《精益数据分析》这本书。

这本书跟企业实际的数据分析场景结合的非常紧密，有30多个真实的数据应用案例，为大家呈现了经过实践检验的宝贵经验和数据使用心得。

非常有助于大家打牢数据分析的基础，深入理解商业场景下的数据分析、培养数据驱动的思维模式。

看完书本的知识，最好能立马着手进行实战，这个时候人的思维是最活跃的时刻。不仅能极大的提升你的数据分析思维能力，还能获得更佳的手感和实战体验。赶紧戳它免费领取吧！

这里可以试着实操一下情人节消费数的数据需求分析~由行业大牛指导，实用性很强，还能够提供比较完备的思路，便于复盘。

⑽ 如何自学数据分析

第一方面是数学基础，第二方面是统计学基础，第三方面是计算机基础。要想在数据分析的道路上走得更远，一定要注重数学和统计学的学习。数据分析说到底就是寻找数据背后的规律，而寻找规律就需要具备算法的设计能力，所以数学和统计学对于数据分析是非常重要的。

而想要快速成为数据分析师，则可以从计算机知识开始学起，具体点就是从数据分析工具开始学起，然后在学习工具使用过程中，辅助算法以及行业致死的学习。学习数据分析工具往往从Excel工具开始学起，Excel是目前职场人比较常用的数据分析工具，通常在面对10万条以内的结构化数据时，Excel还是能够胜任的。对于大部分职场人来说，掌握Excel的数据分析功能能够应付大部分常见的数据分析场景。

在掌握Excel之后，接下来就应该进一步学习数据库的相关知识了，可以从关系型数据库开始学起，重点在于Sql语言。掌握数据库之后，数据分析能力会有一个较大幅度的提升，能够分析的数据量也会有明显的提升。如果采用数据库和BI工具进行结合，那么数据分析的结果会更加丰富，同时也会有一个比较直观的呈现界面。

数据分析的最后一步就需要学习编程语言了，目前学习Python语言是个不错的选择，Python语言在大数据分析领域有比较广泛的使用，而且Python语言自身比较简单易学，即使没有编程基础的人也能够学得会。通过Python来采用机器学习的方式实现数据分析是当前比较流行的数据分析方式。

对大数据分析有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看大数据分析书籍开始入门！B站上有很多的大数据教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。