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从零开始成为数据分析师_学习数据分析
本帖主要是讲从零开始成为数据分析师的大概学习路径,在最下面我会附上详细文章链接。学习数据分析没有什么诀窍,就是多练练。拿些样本素材,用来分析一下慢慢的熟练起来,在学习一些公司里的业务模式。
1. SPSS、EXCEL、PPT(必须精通)
数据工作者的基本姿态,话说本人技术并不是很好,但是起码会操作;要会大胆秀自己,和业务部门交流需求,展示分析结果。技术上回VBA和数据透视就到顶了。
2. 数据库类(必须学)
初级只要会RDBMS就行了,看公司用哪个,用哪个学哪个。没进公司就学MySQL吧。
NoSQL可以在之后和统计学啥的一起学。基本的NoSQL血MongoDB和Redis(缓存,严格意义上不算数据库),然后(选学)可以了解各类NoSQL,基于图的数据库Neo4j,基于Column的数据库BigTable,基于key-value的数据库redis/cassendra,基于collection的数据库MongoDB。
3. 统计学(必须学)
如果要学统计学,重要概念是会描述性统计、假设检验、贝叶斯、极大似然法、回归(特别是广义线性回归)、主成分分析。这些个用的比较多。也有学时间序列、bootstrap、非参之类的,这个看自己的意愿。
其他数学知识:线性代数常用(是很多后面的基础),微积分不常用,动力系统、傅里叶分析看自己想进的行业了。
4. 机器学习(数据分析师要求会选、用、调)
常用的是几个线性分类器、聚类、回归、随机森林、贝叶斯;不常用的也稍微了解一下;
5. 大数据(选学,有公司要求的话会用即可,不要求会搭环境)
hadoop基础,包括hdfs、map-reduce、hive之类;后面接触spark和storm再说了。
6. 文本类(选学,有公司要求的话会用即可)
这部分不熟,基本要知道次感化、分词、情感分析啥的。
7. 工具类
语言:非大数据类R、Python最多(比较geek的也有用julia的,不差钱和某些公司要求的用SPSS、SAS、Matlab);大数据可能还会用到scala和java。
可视化(选学):tableau、http://plot.ly、d3.js、echarts.js,R里面的ggplot、ggvis,Python里的bokeh、matplotlib、seaborn都不错
数据库语言:看你自己用啥学啥
其他框架、类库(选学):爬虫(requests、beautifulsoup、scrapy),日志分析(常见elk)
链接:
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