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大学生如何自学数据分析?

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发布:数据分析培训 | 分类:考研

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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、RINACTION、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。 ...
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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,不懂的知识再学习一下。对了,再送你一个视频呗。讲的是如何利用EXCEL进行完整的数据分析流程:
第二阶段:升级你的技能
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,这是一个存储数据的东西,你说它重不重要呢? 这两个并不难学,稍微花点功夫就能入门了。

本月重点是重复第二个月的工作啊,继续研究统计学、数据挖掘、PYTHON还有那可爱的R语言。怎么研究? 这个还要来问我吗? 书单都在上面了~ 看着书复习就行。 对了,如果你想去互联网公司投份简历,记得要把《网页分析》这本书好好的过一遍,相信我,你只要看一遍,就能打败百分之80 的面试官。


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