成为一名数据分析师,应该掌握怎样的技术栈?

数据分析师是不易被人工智能取代的新兴职业,相比算法工程师、人工智能工程师而言比较好入门。学好数据分析,也可为进一步的数据科学、机器学习打下一定的基础。

最近我知乎了各种如何学习数据分析之类的话题,get到了许多打开数据分析的正确姿势,现在就好好归纳总结一哈。

一:编程能力

是否会编程是区别初级数据分析师和高级数据分析师的分水岭。在这里,我定位的是高级数据分析师,所以编程能力尤为重要,我把它放在了第一位。

有关数据分析的编程语言有Python和R语言。R语言倾向于统计分析、绘图等。统计学家或者学统计学的喜欢用R语言,而我推荐学习Python,因为Python是面向未来的语言,无论从流行度、可用性还是学习难度来讲,Python都是最好的入门语言。

当然,如果可以的话,再掌握一下R语言是最好不过的,学习嘛,永无止尽。

零基础学习Python可以看看:

廖雪峰老师的Python(入门)教程:http://www.imooc.com/learn/177

廖雪峰老师的Python(进阶)教程:http://www.imooc.com/learn/317

或者菜鸟教程上的Python教程:http://www.runoob.com/python/python-tutorial.html

或者W3Cschool上的Python教程:https://www.w3cschool.cn/python/

购买书籍的话,推荐《Python编程:从入门到实践》 豆瓣评分:9.0

当然,只有Python基础肯定是不够的,既然是学习数据分析,肯定就要有数据才行,数据从哪里来,肯定是从互联网上来。互联网上的信息何其之多,必须要对其加以过滤处理,提取我们想要的信息。这就要用到Python爬虫,这也是学Python一个很重要的目的和作用。

学习Python爬虫肯定比学习Python基础要困难一下,但好在网上的学习资源十分丰富,努力学习必定会有收获的。

关于Python爬虫的学习资源网上有很多,这里我推荐:

爬虫大神崔庆才的个人博客:http://cuiqingcai.com/,博客里面满满的Python爬虫教程,相当的厉害。

知乎大V:路人甲 ,他的专栏《学习编程》,关注人数达114k,里面有很多学习Python的资源和总结,相当的给力。

关于Python爬虫的书籍,目前我还没有较好的书籍推荐,如果说实在要推荐的话,我推荐三本书:

《Python网络数据采集》 豆瓣评分:7.7

《Python爬虫开发与项目实战》 豆瓣评分:8.1

《精通Scrapy网络爬虫》 这是十月份出的新书,豆瓣上还没有评分。

知乎里面有很多爬虫大神,没事多逛逛知乎总会有收获的。

关于编程能力,是一个很深的概念,需要靠大量的撸代码积累经验。先暂且说到这些。

二:SQL

学习数据分析,最难最重要的就是编程能力,熬过去了,后面的就稍微简单一些了。

既然是跟数据打交道,就免不了要使用数据库。

目前主要有四种数据库:

1:SQLite 是一个文件型轻量级数据库,它的处理速度很快,在数据量不是很大的情况下,可以使用SQLite。

2:MySQL 是一个应用极其广泛的关系型数据库,它是开源免费的,可以支持大型数据库,很多中小型企业都是用的MySQL。

3:MongoDB 是一个面向文档的非关系型数据库,它功能强大、灵活、易于拓展。

4:Redis 是一个使用ANSI C 编写的高性能key-value数据库,使用内存作为主存储器。

它们各有优点,可以灵活使用,如果说非要选一个的话,我建议使用MySQL,因为它使用最广泛。学习最主流的技术,可以在一定程度上发挥更大的作用。

关于SQL的学习资源:

推荐W3Cschool的SQL教程:https://www.w3cschool.cn/sql/

W3Cschool的MySQL教程:https://www.w3cschool.cn/mysql/

购买书籍推荐《SQL基础教程》作者:MICK 豆瓣评分:9.0,好像这本书出了第二版了,建议购买最新版的。

三:数据分析能力

前面说了那么多,都是为了数据分析做准备。数据分析就好比亲手做一顿美食,现在食材有了(通过Python爬虫采集),盛放美食的容器也有了(数据库)。现在就差开火做饭了,写到这感觉肚子饿了,哎呀,忍住。

对于数据分析,我还没有过多的涉足,总之,多看书,多做项目。

这里我推荐几本书(都是放在我购物车里还没有买的书)

学习数据分析必看的书单:

《Python数据分析基础》八月份的新书,豆瓣上还没有评分。

《利用Python进行数据分析》2013年的老书,豆瓣评分:8.5

《Python数据处理》六月份的新书,豆瓣上没有评分。

《用数据讲故事》 豆瓣评分:8.7

虽然我还没来得及看这几本书,但是我想认真看了之后,对于数据分析的理解肯定会更加深刻的。

四:数据可视化

现在美食做好了,但不能一股脑的装在碗里吧,美食讲究色香味俱全。所以要给它作一个漂亮的造型,呈现在客人面前。这就是数据可视化。

数据可视化需要借助工具,什么工具呢?那就是大名鼎鼎的tableau!

什么?你没有听说过tableau?现在听我说了也不迟,哈哈。

tableau是一款世界级的商业智能工具软件,tableau可以帮助我们快速的分析、可视化并分享信息。在福布斯2017年公布的《10大需求增长最快的职场技能》报告中,tableau高居第三,成为数据分析和可视化的职场必杀技。

说了这么多,咱们还是好好聊聊怎么学习tableau吧。tableau是一款收费软件,先看一下它的价格吧:

果然优秀的软件都是收费的,而且还贵的要死。

但是,tableau的良心之处在于:学生和教师可以免费使用tableau,只需要用我们的学生证信息去免费申请一个序列码,然后就可以下载激活该软件,有效期为1年,如果一年后还是学生的话,还可以用学生证再去申请一个序列号,然后再免费用一年。

tableau的下载地址:https://www.tableau.com/zh-cn/products/desktop/download

也可以自行百度,在其官网上利用学生证获取序列码。

如何学习使用tableau呢?这里我推荐两种方式:

1 观看其官网上的入门教学视频

共计80个学习视频。

2 购买书籍来学习:

推荐书籍《人人都是数据分析师:tableau应用实战》 豆瓣评分:7.3

努力通过以上学习,成为一名优秀的数据分析师就指日可待了。上面谈到的四点倾向于商业数据分析,对于数据挖掘方向,需要掌握更多的数学和统计知识。

学习之路漫漫,切记不可懈怠!

五:GitHub技能

GitHub可以说是每个程序员必须掌握的技能,在面试找工作的时候,有GitHub项目,或者为某GitHub开源项目贡献过源码都是面试的加分项。之所以把GitHub放在最后讲,是因为这不关乎数据分析的基础学习,而是每个从事IT行业的程序员的必备技能。

GitHub的学习可以看廖雪峰老师的GitHub教程:https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0013739516305929606dd18361248578c67b8067c8c017b000,讲的特别精炼。易于上手。

说了这么多,如果对你有一点的触动或者启发,那我写的这些就是很有意义了。

对于编程方面的书籍,我建议购买图灵丛书系列的,质量很高。对于各大出版社,个人认为:人民邮电出版社>清华大学出版社>机械工业出版社。买得一本好书,会让自己的学习更加顺畅,所以要仔细甄别。

当然:纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。一定要多练,多撸代码,不懂就看文档,问度娘。

共勉!

每天学习一点点,每天进步一点点。

原文发布于微信公众号 - 小白客(youcoding)

原文发表时间:2017-11-16

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