数据分析师培训

我们生活在一个数据泛滥的时代，数据正以惊人的速度增长，每个人的下一秒都会被更多的数据包围。收集数据的主要目的是完善企业、政府和社会层面的决策机制。通过定量分析，我们可以利用数据实现更好的决策制定。本书致力于展示定量分析的运作方式，以及如何利用定量分析做出更好的决策，即使你没有相关知识背景，也无妨。托马斯·达文波特;金镇浩.成为数据分析师：6步练就数据思维(Kindle位置15-19).浙江人民出版社. Kindle版本。

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。

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在数据分析师培训中，学习Python基础是必不可少的一部分。

Python环境配置与工具包安装 Python环境搭建步骤详解 常用数据分析库介绍与安装：NumPy、Pandas、Matplotlib等 Python基础知识 数据类型、变量、运算符 控制流语句：条件语句、循环语句 函数定义与调用 数据结构：列表、元组、字典、集合 网络爬虫 HTML基础知识 BeautifulSoup库的使用：解析HTML文档、提取数据 网络爬虫高级技巧：代理IP、反爬虫机制 案例实战：爬取豆瓣TOP250电影信息 数据库与SQL语言 数据库基础概念：关系型数据库、SQL语言 HeidiSQL工具的使用：数据库连接、数据操作 SQL进阶操作：数据过滤、分组聚合 Python数据库交互：使用Python连接数据库、执行SQL语句 其他类型数据库介绍：SQLite、MongoDB 数据预处理与可视化 Pandas数据预处理：数据清洗、缺失值处理、数据转换 数据可视化：使用Matplotlib、Seaborn等库绘制统计图形 预测型数据分析 线性回归模型原理 使用Python进行线性回归分析 模型评估与优化 探索型数据分析 统计图形绘制：直方图、散点图、箱线图等 数据分布特征分析 数据探索与洞察

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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。

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。