3个月零基础入门数据分析师是一件完全可能的事.docx

3个月零基础入门数据分析师是一件完全可能的事看清楚哦，我说的是入门。入门基本上就是懂得了常规的数据分析知识并且据此找到一份简单的工作！知乎里面有很多关于学习数据分析的帖子，写的都很好。但是它们和快速没有任何关系，你要完成那些大神们的书单贴，至少需要3、5年才行。因为那是一个perfect 的数据分析师，而不是入门级别的！废话不多说，先上书单：上面这十本书，每一本都是经典。 它完美的解决了一个初级数据分析师应该掌握的技能：统计学基础常用模型理论R和PYTHON网页分析数据库技术实战应用简单的描述下：统计学无需置疑是一个数据分析师的核心功底，你只有学好了统计学才能谈得上数据分析。但是统计学又常常是不够用的，我们还需要一些高级的模型来解决我们实际业务中的问题，比如：银行需要判断是否给某个客户发放信用卡 这就需要一个高级的二分类模型。这里我们的数据挖掘理论就派上用场了。有了理论知识，我们需要用工具去实现我们的理论并加以应用。这个年代，已经没有人会去手工计算某个问题了，R和PYTHON就是最负盛名的数据分析工具。 关于R和PYTHON的地位，题主可以百度，谷歌，知乎等有哪些信誉好的足球投注网站一遍。 至于如何学习，请看上面的书单！如果致力于在互联网领域发展，那么网页分析是你必看的一本书籍。这本是是大名鼎鼎的GA创始人著作，看一遍，做一遍会有一个不错的收获。数据分析师是跟数据打交道的，我们的数据都是存储在数据库里面的，因此掌握必备的数据库技术是肯定要的！以上就是对入门级别的数据分析师做的一个简单的描述！ 那么，在对书籍有了一定的了解之后，具体的该怎么学习呢？我们将三个月分为三个学习阶段，每个阶段请务必保持每天3个小时以上的学习时间。这个时间要求不过分，不管是对学生党还是上班族，三个小时总是抽的出来的。第一阶段：初识数据分析这个阶段是你学习数据分析的第一个月。核心的三本书就是：统计学、R IN ACTION、深入浅出数据分析。第一星期：好好的阅读一下统计学这本教材。按照每天3个小时的时间，一个星期你至少能看完8章。踏踏实实的看完，课后习题不需要做，重点放在理解公式推导以及专业名字定义的理解上。第二星期：有了统计学基础，R语言学习起来就不会太费劲。《R in action》 是公认的R语言经典教材。跟着书上的代码仔细的敲一笔遍，你不需要全部看完这本书，只需要学会前8章左右就差不多了。 学完后你会对统计学有一个更深的认识～第三个星期：《深入浅出数据分析》这本书很大头，不是因为它内容多，而是因为它废话和插图多。很有意思的一本入门级别的教材，花一个星期好好的读一下，能学多少是多少。第四个星期：查漏补缺。经过前三个星期的学习，你一定有不少的疑惑或者遗忘了某些知识。不要着急，这个星期就是用来好好回顾一下你本月所学的东西，不懂的定义再看看，不会的代码再敲敲，不懂的知识再google一下～第二阶段：升级你的技能第一个月只是让你对数据分析有一个初步的认识，你已经可以秒杀20%左右的人了（我瞎猜的）这个月就是要升级你的技能，在对已有的知识基础上做一个升华。本月任务较重，小伙伴需要动脑和动手的地方比较多。第一个星期：《数据挖掘导论》这本书绝对是一本良心教材。拿到手从第一章开始阅读，在一个星期之内能看多少就看多少。但是要尽量多看点，因为此书你可能要看一辈子的～～不要做笔记，因为你做的笔记大部分时间都是在抄书，没啥意思的。数据挖掘可不是记忆的东西，是要靠理解的！第二个星期：来来来，python大法学起来。正所谓 life is short, I use python. 不要问那种烂大街的问题：R和PYTHON哪个好。 等你都学了，你就再也不会问这个问题了。 《利用PYTHON进行数据分析》是你学习PYTHON的不二之选，对着书，着重学习numpy,pandas两个包！ 对了，也要学会怎么安装PYTHON这也是技术活！第三个星期：为毛感觉前两个星期啥也没学到？乱七八糟的！ 没事，这是正常的，难道你指望两个星期就能学完数据挖掘吗？ 在此，你已经有了一定的Python,统计学，数据挖掘基础知识，那么是不是能够讲它们组合起来用一用呢？ scikit-learn，你值得拥有。 看不懂没关系，先去看看它们的文档以及那些莫名的专业词语。 然后接着学你的数据挖掘和PYTHON。第四个星期：重复第三个星期的内容。对了，你是不是应该对R再做点事情呢？第三阶段：准备一个小小的毕业吧前两个月会过的很痛苦，很累，很烦躁！不用担心，你终于来到了第三个月，这个月与前两个月完全不一样，因为这个月会更加更加的痛苦！！在这个月，我们需要开始学习sql的相关知识。SQL绝对是数据分析师的必备技能，没有之一。作为这个星球上一个通用的语言，它的存在使得我们进行数据处理时大大的提高了效率。既然SQL学了，那也就学学mysql吧，这