100小时数据分析师入门

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互联网+时代，大家是不是多少对“机器学习”、“数据分析师”等各种高大上的职位充满好奇与憧憬？总想要跟上时代潮流、学习一把呢？但数据分析相关书籍琳琅满目，如果全部看一遍，估计不吃不喝也要看好多年吧……

今天我们就请来了咨询与数据分析部的菜（dà）鸟（shén）数据分析师小L，让她结合自身经历，为大家推荐数据分析师入门读物，快点一起来充电吧！！！

其实关于如何入门数据分析师，网上不乏各路大牛的推荐啦！但作为菜鸟，小L觉得自己更能体会初学者的心情，可以充分避开那些“好难懂”、“公式好多”的教科书，列出自家推荐的9本入门书籍与3个在线课程，拍胸脯保证全都非常基础。

温馨提示

根据经验统计，全部学习完大约需要100小时。也就是说，如果每天学习8小时，两周以内就能搞定！就算是像小编这样比较懒的，每天只学1~2小时，3个月内也能学完啦~

首先看看，数据分析师需要具备哪些技能呢？

如下图所示，不同的职业定位对各个技能点的侧重会有所不同，但大致可分为以下几种主要技能，我将会按照这个区分来分别推荐书单。

·数学/统计学

·业务知识

·编程技能

·机器学习

·分析工具

图片来源：《数据科学实战》

数学/统计学

在刚开始学习的时候，只需要记住最常用的一些统计学概念即可~

《深入浅出数据分析》

难度：★☆☆☆☆

预估时间：3小时

非常轻松愉快的书，简单得像看图说话。可以简单了解数学上的各种抽象概念，比如假设检验、贝叶斯统计等，作为第一本入门书籍再适合不过了。书里还记录了一些excel和R的函数。

《数学之美》

难度：★★★☆☆

预估时间：5小时

主要讲自然语言处理和信息处理技术。小L第一次读是本科的时候，感觉像是读小说一样精彩，精彩到硕士毫不犹豫选了自然语言处理方向，足见其魅力之大。后来为了打基础，重新看了两三遍，依旧常读常新。作为扩宽视野是一本非常棒的读物。

《统计思维》

难度：★★★★☆

预估时间：6小时

较前两者而言，稍微“难啃”了一点，但统计学的干货很多。书中用商务上遇到的各种实际案例来解释回归分析、因子分析等常用统计学方法，也依旧非常引人入胜。

相似推荐：

《看穿一切数字的统计学》

《数据之美》

《精益数据分析》

业务知识

《信用评分模型技术与应用》

难度：★★☆☆☆

预估时间：3小时

这是小L刚成为信用卡从业人员时的读物。国内信用卡相关的参考书不多，推荐先看作者的另一本《现代信用卡管理》作为入门读物，系统地了解信用卡知识后再看这本。与前一本有重复的内容，但在评分模型的介绍上详细了一些。

相似推荐：国内信用卡较权威的资料实在不多，强推一下咱家的银数观卡公众号！

编程技能

Codecademy(Python)

难度：★★☆☆☆

预估时间：15小时

Codecademy是一个基于网络的互动编程教学网站。这个网站最重要的功能就是可以在上面直接写程序，然后根据网站的反馈学习。小L在零编程基础的时候，就在上面“玩会”了Python。国内类似的网站有慕课网。

《笨方法学Python》

难度：★★★☆☆

预估时间：10小时

通过上面网页的交互式学习，还需要补一补系统的基础知识。这本书的作者很有态度，要求读者在开始编程的时候，一定要自己一点一点地敲代码。最后自己设计了一个小游戏，还是很有成就感的。

《SQL必知必会》

难度：★★☆☆☆

预估时间：3小时

当数据量变大时，仅用Excel是不够的，需要使用数据库。虽然不同的数据库语法会有些许差异，这本书基本覆盖了SQL的基础功能和语法。看完后推荐网上搜SQL习题，关于学生、老师、课程和成绩的经典习题大概60道，写一遍差不多就能掌握各种基础操作了~

相似推荐：

廖雪峰的Python教程

W3school的SQL教程

《The Little SAS Book》

《深入解析SAS》

机器学习

Coursera(Machine Learning)

难度：★★★★☆

预估时间：30小时

这个机器学习课程算是赫赫有名，介绍的算法也都是基本而常用的，如逻辑斯蒂回归、协同过滤等，公式的推理简单易懂。推荐以2倍的速度观看视频，做习题时遇到不懂的再重看对应的片段，这样效率很高。用类似MATLAB的Octave编程，学完后可以试试把代码移植到Python上。

《机器学习实战》

难度：★★★☆☆

预估时间：15小时

更多的应用案例，同样基于Python。上边的网课会讲解怎么实现基本方法，这本书会告诉你Python有哪些包可以直接调用。因为几乎不需要自己考虑解决方法，把这本书按顺序走一遍也挺轻松愉快的。

相似推荐：

《统计机器学习》

《机器学习》（周志华）

《利用Python进行数据分析》

《数据科学实战》

分析工具

工作中遇到的一些数据分析任务，也可以通过一些不需要编程的工具来完成~

《谁说菜鸟不会数据分析》

难度：★★☆☆☆

预估时间：4小时

Excel在处理较小数据集的时候是十分强大的工具。这本书以对话的形式介绍了Excel的各种基础用法，尤其是VLOOKUP和数据透视表的部分，小L可是做了满满两页的笔记呢。

《和秋叶一起学PPT》

难度：★★☆☆☆

预估时间：3小时

在商业上，如何呈现数据是重头戏。这本书详细介绍了Powerpoint的各种功能，对于小白来说值得一读。小L最大的收获是可以熟练使用ctrl+G~

Web scraper

难度：★★☆☆☆

预估时间：3小时

巧妇难为无米之炊，有些任务要求自己收集数据。Web scraper是Chrome浏览器的一款插件，用于爬虫，不需要编程基础。网上有很多教程，通过简单操作就可以抓取不同元素、图片和翻页内容。

相似推荐：

Echarts 开源的可视化工具

写在后面

有人会说，简单的书看一本就可以了。小L认为，虽然不可以一直拘泥于基础，但简单的书读多几遍印象深刻后其实能应对实际工作中的很多问题。查理·芒格说过：记住浅显的好过掌握深奥的。

学习如何成为数据分析师或其它职业，都首先得有一个开始，让自己参与进去、主动思考、培养解决问题的能力，那么以后遇到问题时，才能越来越熟练地自己想办法解决。

怎么样？

上面的清单让你心动了么！

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