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對(duì)于剛?cè)胄袛?shù)據(jù)分析或者準(zhǔn)備進(jìn)入數(shù)據(jù)行業(yè)的朋友來(lái)說(shuō)，最常提到的一些問(wèn)題有：轉(zhuǎn)行/深入數(shù)據(jù)分析要掌握哪些技能，有沒(méi)有一些數(shù)據(jù)類(lèi)的學(xué)習(xí)資源 Demo 等。

關(guān)于技能，暫時(shí)不討論溝通協(xié)調(diào)、自我學(xué)習(xí)等軟方面。主要說(shuō)下數(shù)據(jù)人需要的通用能力，大致是：

• 熟練 Excel、PPT、Tableau 等可視化、BI工具。

• 熟悉常用數(shù)據(jù)分析思維方法，有一定的業(yè)務(wù) Sense。

• 了解常見(jiàn)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

• 精通 SQL（HIve）查詢(xún)，掌握 Python/R 的一種。

了解了應(yīng)該掌握的技能之后，就可以找相關(guān)的學(xué)習(xí)視頻、案例、書(shū)籍等入門(mén)數(shù)據(jù)分析了。

之前都是授人以漁，有的小伙伴覺(jué)得麻煩，今天直接把魚(yú)煮熟了給大家，這里整理了一些數(shù)據(jù)類(lèi)學(xué)習(xí)資源（文末可自由獲取）。

話(huà)不多說(shuō)，直接上干貨。首先，全部資料目錄壓縮：

比如其中整理的 Python 資源，從 Python 基礎(chǔ)到正則表達(dá)式、JSON、函數(shù)編程、爬蟲(chóng)、Pythonic 編程一應(yīng)俱全，如下：

當(dāng)然，也有結(jié)合第三方模塊（Numpy、Pandas等）的數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：

前面提到了要熟悉 SQL（HIve），也可以看下給大家整理的目錄這部分內(nèi)容

好了，篇幅限制。學(xué)習(xí)目錄里的統(tǒng)計(jì)學(xué)、Tableau、數(shù)據(jù)分析思維/方法等板塊就不一一介紹了。

我們已經(jīng)把全部數(shù)據(jù)代碼、案例 PPT 介紹、學(xué)習(xí)視頻等都已經(jīng)打包好了。

獲取方式如下：

1、掃下方二維碼添加好友領(lǐng)取學(xué)習(xí)資料

注：如提示添加頻繁，請(qǐng)稍后再試。