成为数据分析师

数据分析师的成长之路需掌握必要技能与知识。分析数据的方法和提升技巧，快来聆听专家的见解。

数据分析师常常困惑于如何提升数据思维或如何应用思维模型进行分析。其实，数据模型是对现实世界的一种抽象化数据展示，它在追求简洁性的同时，也需要准确地反映现实。 例如，家族树形图谱就清晰地展现了现实中人物错综复杂的关系，它就是一个简洁有效的数据模型。

在数据分析师培训中，学习Python基础是必不可少的一部分。

第0周：准备起航 迈向数据分析师的第一步，从本周开始！本阶段将帮助你明确学习目标，制定学习计划，并熟悉数据分析的必备工具，为接下来的学习之旅奠定坚实基础。

2021 年大数据分析师竞赛理论试题。

数据分析师培训中，探索基于API的爬虫技术是一项重要内容。

55.9G大数据分析师学习资料，包括大纲和学习计划表。

数据分析作为一门网红职业，在国外发展迅速，而国内尚处于起步阶段，是个不错的蓝海。数据分析的学习难度较大，一般分为业务数据分析、数据挖掘、大数据和人工智能四个阶段。个人推荐CDA数据分析师认证和培训，本人也是从CDA起步的，已有5年工作经验。数据分析师需掌握软件工具、数据分析流程、统计学理论、可视化理论及数据报告撰写等术，这些内容对无基础者而言自学难度大且周期长；而对数据分析思维和业务需求理解等道，则更需要通过培训实践获得。

上千课时的超全教程，一次性打包搞定数据。内容从入门到进阶都安排得明明白白，Excel、Python、R、SQL、机器学习、大数据全都有。你要是刚开始学，不知道从哪下手，这套资源挺适合捡起来就干的，前期跟着练，后期上手项目不慌。Excel 的基础统计讲得还挺细，比如怎么用函数算标准差、怎么做数据清洗，响应快、操作也直观。进阶部分讲到Python里的 pandas 和 matplotlib，日常做数据清洗、画图都靠它们，比如你拿到一堆销售数据，用 df.groupby('地区').sum() 分分钟就能看出区域分布。SQL 这一块也有，SELECT、JOIN、GROUP BY全讲到了，配合案例学，