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雷达卡
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现在大数据这个名词很火，许多公司也开始了对大数据相关工作的招聘，比如数据分析师、大数据分析师、数据挖掘工程师等等。许多大学毕业生或者已经参加工作的朋友，都开始蠢蠢欲动想着加入到这一行业中。然而，数据分析也算是一个技术岗，如果没有掌握相应技术的话，肯定是不能很好地做好这份工作的。而对于学习数据分析，结合各路人士和自身经验，笔者为大家提供了一些建议，让你学习数据分析事半功倍。
首先要向大家明确的一点，就是无论我们学习什么，我们应该先做一个学习的大体框架，也就是我们学习的大体步骤。对于数据分析来说，需要我们掌握的主要技能有统计、数据库和编程，了解了这些，我们就能做出针对性的学习策略方针。
对于理工科的学生来说，大学本科应该都会学习概率论或者数理统计其中之一，有的学校甚至会两门课都有学，而大学所学习的这些内容，其实对于做数据分析来说已经足够了，但我们还是需要进行学习提高，或者查漏补缺，这里笔者为大家推荐一本书——《深入浅出统计学》，在业余的时间可以看看这本书，能让我们的统计方面的知识得到巩固。
掌握了统计学的基础，接下来我们需要学习和掌握的就是数据库了。因为我们在做数据分析工作的初期甚至以后的很长一段时间内，我们所需要的数据都是存储在相应的数据库中，而学习数据库主要就是让我们学习和掌握SQL语句，这些语句能让我们更快更方便的对数据进行查询，并且SQL和编程之间有很多也是相通的，学好了SQL，对于下一步学习编程也是大有帮助。在这里呢，笔者强烈推荐《SQL必知必会》这本书给大家，书中的内容通俗易懂，实在是学习数据库和SQL的不二选择。
在掌握了统计学基础以及数据库的相关知识后，我们就需要学习最重要也是相对最难的一环——编程了。这里笔者推荐大家学习的编程语言是Python，因为Python正在越来越广泛的应用在大数据的各个层面，当然除了Python之外，R语言也是非常不错的选择。而关于学习Python，笔者为大家推荐的书为《利用Python进行数据分析》，这本书涵盖的内容比较多，对于初学者来说是一本非常不错的工具书。
数据分析行业说难也难，说简单也简单，需要我们学习和掌握的技能相对来说并没有开发人员那么多，因此相对来说数据分析的行业门槛会低一点，但是想要入行也需要我们对相关知识好好进行学习，希望大家能从这篇文章中获得一些帮助。
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