推薦一個數(shù)據(jù)工作者打怪升級成長學(xué)習(xí)路線
大家好，我是俊紅
今天給大家推薦一個零基礎(chǔ)轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析，并成功上岸斬獲某大廠數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位的大佬 -- 云朵君。
云朵君是我的好友，他給大家整理了這篇數(shù)據(jù)分析師/數(shù)據(jù)挖掘工程師等數(shù)據(jù)工作者必備技能學(xué)習(xí)路線，并免費(fèi)分享給大家他私藏已久的各種資料，包括電子書、思維導(dǎo)圖、南京大學(xué)/清華大學(xué)數(shù)據(jù)分析課件！
今天把云朵君的個人公眾號「數(shù)據(jù)STUDIO」分享給大家，他一直堅持輸出高質(zhì)量原創(chuàng)數(shù)據(jù)分析教程以及分享各種干貨資料和實(shí)戰(zhàn)項目，公眾號垂直但不限于Excel/ MySQL/ Python數(shù)據(jù)分析與挖掘領(lǐng)域，從入門到進(jìn)階。喜歡的可以點(diǎn)擊名片關(guān)注一下：
文中藍(lán)色下劃線部分可直接點(diǎn)擊跳轉(zhuǎn)到相應(yīng)文章。文章較長，請耐心查看，保證干貨滿滿！
重點(diǎn)推薦這兩篇實(shí)戰(zhàn)案例！
數(shù)據(jù)挖掘：分享一個能夠?qū)懺诤啔v里的企業(yè)級數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)項目
數(shù)據(jù)分析：2021高考熱度最高專業(yè)，大數(shù)據(jù)分析告訴你
數(shù)據(jù)分析職業(yè)晉升路徑。
供大家參考
| 職業(yè) | 薪資 |
|---|---|
| 數(shù)據(jù)分析專員 | 8-15K |
| 數(shù)據(jù)分析師 | 12-20K |
| 資深數(shù)據(jù)分析師 | 20-35K |
| 數(shù)據(jù)分析專家 | 35-60K |
| 數(shù)據(jù)科學(xué)家 | 60K- |
數(shù)據(jù)分析在企業(yè)管理運(yùn)營中的應(yīng)用
主要看在戰(zhàn)略規(guī)劃、市場營銷、生產(chǎn)管理、物流采購、財務(wù)管理、人力資源等方面的應(yīng)用。
數(shù)據(jù)分析項目參與角色
| 項目成員 | 參與角色 |
|---|---|
| 業(yè)務(wù)人員 | 業(yè)務(wù)人員主要負(fù)責(zé)提出業(yè)務(wù)需求、 從業(yè)務(wù)角度檢驗分析結(jié)果的準(zhǔn)確性、 使用分析結(jié)果指導(dǎo)業(yè)務(wù)工作 |
| 分析人員 | 分析人員負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的分析挖掘及制作分析報表、 匯報分析成果等工作 |
| IT技術(shù)人員 | 技術(shù)人員提供必要的IT 技術(shù)支持， 比如應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)爬蟲搜取數(shù)據(jù)、創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫、取重要字段等 |
數(shù)據(jù)人才工作中的技能需求
一、必備技能
數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)技能、數(shù)據(jù)庫應(yīng)用技能、商業(yè)智能分析技能、數(shù)據(jù)挖掘數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)技能
此部分主要是針對運(yùn)用EXCEL工具，對一般小數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。
你需要的Excel常用函數(shù)都在這里！
看完這篇Excel數(shù)組簡介，你也是Excel高手了！
VLOOKUP很難理解？或許你就差這一個神器！
分享一個Excel常用函數(shù)思維導(dǎo)圖
關(guān)注公眾號：數(shù)據(jù)STUDIO
后臺回復(fù)【excel函數(shù)】獲取。
數(shù)據(jù)分析思維技能
這里送給大家分享一份增長黑客手冊
關(guān)注公眾號：數(shù)據(jù)STUDIO
后臺回復(fù)【數(shù)據(jù)分析】獲取。
數(shù)據(jù)庫應(yīng)用技能
主流關(guān)系型數(shù)據(jù)庫
| 數(shù)據(jù)庫 | 特點(diǎn) |
|---|---|
| Oracle | 運(yùn)行穩(wěn)定、可移植性高、功能齊全、性能超群，適用于大型企業(yè) |
| DB2 | 速度快、可靠性好、適用于海量數(shù)據(jù)、恢復(fù)性極強(qiáng)，適用于大中型企業(yè) |
| MySQL | 開源、體積小、速度快，適用于中小型企業(yè) |
| SQL server | 全面高效、界面友好易操作，但是不跨平臺，適用于中小型企業(yè) |
這里可以從MySQL學(xué)起，其使用人數(shù)相對較多。只要掌握SQL語言即可。SQL 是一種結(jié)構(gòu)化查詢語言 Structure Query Language ），它是國際標(biāo)準(zhǔn)化組織（ ISO ）采納的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫語言。
擅用子查詢，讓復(fù)雜問題簡單化
MySQL中的通配符與正則表達(dá)式
MySQL高頻面試題：一維表轉(zhuǎn)二維表
一文搞定MySQL多表查詢中的表連接(join)
商業(yè)智能分析技能
這部分主要是學(xué)習(xí)一些BI工具，將數(shù)據(jù)分析結(jié)果漂亮的可視化出來，很多公司運(yùn)用的BI工具不相同，Tableau、PowerBI、MicroStrategy、Qlikview、FineBI、永洪 BI。
這本分享大家一份7天入門PowerBI
還有可能需要數(shù)據(jù)化運(yùn)營、用戶增長等相關(guān)知識：
關(guān)注公眾號：數(shù)據(jù)STUDIO
消息后臺回復(fù)【數(shù)據(jù)分析】獲取
數(shù)據(jù)挖掘數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
這部分主要是統(tǒng)計基礎(chǔ)知識，包括
微積分基礎(chǔ)（函數(shù)、微分、積分） 線性代數(shù)基礎(chǔ)（向量、行列式、矩陣、特征值與特征向量等） 描述性統(tǒng)計方法（集中趨勢、離散程度等） 抽樣估計（抽樣分布、樣本均值與方法分布） 假設(shè)檢驗、列聯(lián)分析、方差分析、相關(guān)分析、回歸分析等
統(tǒng)計基礎(chǔ)思維導(dǎo)圖完整版
李航老師《統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法（第二版）》清華大學(xué)課件完整版：
內(nèi)容：
關(guān)注公眾號：數(shù)據(jù)STUDIO
消息后臺回復(fù)【清華大學(xué)】獲取
二、Python數(shù)據(jù)分析與挖掘
Python編程基礎(chǔ)、Python數(shù)據(jù)清洗、Python數(shù)據(jù)可視化、Python統(tǒng)計分析、Python機(jī)器學(xué)習(xí)
Python編程基礎(chǔ)
只需七步！零基礎(chǔ)入門Python變量與數(shù)據(jù)類型
IF-While-For 輕松掌握Python流程控制語句
入門必備！面向?qū)ο缶幊讨甈ython函數(shù)與類
一文搞懂文件操作與異常模塊
Python八種數(shù)據(jù)導(dǎo)入方法，你掌握了嗎？
Python數(shù)據(jù)清洗
利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，Python 完成數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)、數(shù)據(jù)規(guī)模
利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，Python 完成數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)、數(shù)據(jù)規(guī)?；妥詣踊倪^程。主要內(nèi)容包括：Python 基礎(chǔ)知識，如何從 CSV、Excel、XML、JSON 和 PDF 文件中提取數(shù)據(jù)，如何獲取與存儲數(shù)據(jù)，各種數(shù)據(jù)清洗與分析技術(shù)，數(shù)據(jù)可視化方法，如何從網(wǎng)站和 API 中提取數(shù)據(jù)。
需要學(xué)會如何利用各種 Python 庫（包括 NumPy、pandas 等）高效地解決各式各樣的數(shù)據(jù)分析問題。
6個步驟搞定金融數(shù)據(jù)挖掘預(yù)處理
超級攻略！Pandas\NumPy\Matrix用于金融數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
進(jìn)階法寶！掌握這些NumPy\Pandas方法，快速提升數(shù)據(jù)處理效率
時間序列 | pandas時間序列基礎(chǔ)
時間序列 | 字符串和日期的相互轉(zhuǎn)換
時間序列 | 時期(Period)及其算術(shù)運(yùn)算
時間序列 | 重采樣及頻率轉(zhuǎn)換
時間序列 | 從開始到結(jié)束日期自增擴(kuò)充數(shù)據(jù)
Python數(shù)據(jù)可視化
常用的可視化第三方庫，包括matplotlib、seaborn、PyEcharts
這里需要掌握常用的可視化圖形，包括餅圖、條形圖、柱狀圖、線性圖、散點(diǎn)圖等
當(dāng)Sklearn遇上Plotly，會擦出怎樣的火花？
Pandas+Seaborn帶你玩轉(zhuǎn)股市數(shù)據(jù)可視化
用可視化探索數(shù)據(jù)特征的N種姿勢
太厲害了！Seaborn也能做多種回歸分析，統(tǒng)統(tǒng)只需一行代碼
就是這么簡單！Pyecharts繪制可視化地圖專輯
Python機(jī)器學(xué)習(xí)
這里需要學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)基本思路、常用算法分類、算法庫等。
這里可以重點(diǎn)學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫Scikit-Learn。
2007年，Scikit-learn首次被Google Summer of Code項目開發(fā)使用，現(xiàn)在已經(jīng)被認(rèn)為是最受歡迎的機(jī)器學(xué)習(xí)Python庫。
如果你正在學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)，那么Scikit-learn可能是最好的入門庫。其簡單性意味著很容易入門，通過學(xué)習(xí)Scikit-learn的用法，我們還將掌握典型的機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程中的關(guān)鍵步驟。
需要重點(diǎn)掌握簡單線性回歸、K-近鄰算法、特征提取、多元線性回歸、邏輯回歸、樸素貝葉斯、非線性分類、決策樹回歸、隨機(jī)森林、感知機(jī)、支持向量機(jī)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、K-均值算法、主成分分析等。
機(jī)器學(xué)習(xí) | KNN, K近鄰算法
機(jī)器學(xué)習(xí) | KMeans聚類分析詳解
機(jī)器學(xué)習(xí) | 簡單而強(qiáng)大的線性回歸詳解
機(jī)器學(xué)習(xí) | 線性回歸中的多重共線性與嶺回歸
機(jī)器學(xué)習(xí) | 深度理解Lasso回歸分析
機(jī)器學(xué)習(xí) | 多項式回歸處理非線性問題
機(jī)器學(xué)習(xí) | 樸素貝葉斯理論
機(jī)器學(xué)習(xí) | Sklearn中的樸素貝葉斯全解
機(jī)器學(xué)習(xí) | 決策樹模型（一）理論
機(jī)器學(xué)習(xí) | 決策樹模型（二）實(shí)例
機(jī)器學(xué)習(xí) | 邏輯回歸算法（一）理論
機(jī)器學(xué)習(xí) | 邏輯回歸算法（二）實(shí)例
機(jī)器學(xué)習(xí) | 支持向量機(jī)1--線性SVM用于分類原理
機(jī)器學(xué)習(xí) | 支持向量機(jī)2--非線性SVM與核函數(shù)
機(jī)器學(xué)習(xí) | 一文掌握sklearn中的支持向量機(jī)
機(jī)器學(xué)習(xí) | 集成算法
集成算法 | AdaBoost
集成算法 | 隨機(jī)森林分類模型
集成算法 | 隨機(jī)森林回歸模型
機(jī)器學(xué)習(xí)｜關(guān)聯(lián)規(guī)則與購物籃分析實(shí)戰(zhàn)
Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲
網(wǎng)絡(luò)爬蟲通過爬蟲技術(shù)自動高效地獲取互聯(lián)網(wǎng)中指定的信息。如果你是入行數(shù)據(jù)采集人員、或你在需要掌握一定的數(shù)據(jù)采集能力的職位、或?qū)?shù)據(jù)非常感興趣的小伙伴們，這個技能最好了解下。
這部分內(nèi)容需要對于不同目標(biāo)的小伙伴們要求不盡相同。
如果你只是獲取一些簡單的網(wǎng)頁數(shù)據(jù)，你只需要對網(wǎng)絡(luò)爬蟲有一定的認(rèn)識、了解Web前端、多種網(wǎng)絡(luò)請求模塊中的一種、網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的多種解析方式中的一種、了解爬取動態(tài)渲染的信息。
如果你對網(wǎng)絡(luò)爬蟲有更加濃厚的興趣，或更多的崗位需求的小伙伴們，你可以學(xué)習(xí)更多的爬蟲技術(shù)，可以再了解多線程與多進(jìn)程爬蟲技術(shù)、App抓包工具，識別驗證碼、Scrapy爬蟲框架等。
網(wǎng)絡(luò)爬蟲 | XPath解析
網(wǎng)絡(luò)爬蟲 | Beautiful Soup解析數(shù)據(jù)模塊
requests 擴(kuò)展 | Requests-HTML（增強(qiáng)版）
requests 擴(kuò)展 | Requests-Cache（爬蟲緩存）
網(wǎng)絡(luò)爬蟲 ｜ 動態(tài)渲染信息爬取--Ajax
網(wǎng)絡(luò)爬蟲 ｜ selenium 爬取動態(tài)加載信息
多線程與多進(jìn)程 ｜ 多線程
多進(jìn)程與多線程 ｜ 多進(jìn)程
運(yùn)用Python爬取并分析全國5w+新樓盤近況
運(yùn)用Python抓取二手房數(shù)據(jù)的兩種常用方法
爬取24w+彈幕信息后，我果斷去追劇了
四、數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)項目
分享一個能夠?qū)懺诤啔v里的企業(yè)級數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)項目
開放三胎了！我用Excel可視化分析了政策背后的用意
2021高考熱度最高專業(yè)，大數(shù)據(jù)分析告訴你
高考旅游火熱升溫｜數(shù)據(jù)顯示，他們都想去這里
五、南京大學(xué)公開課
向大家推薦一個南京大學(xué)的Python數(shù)據(jù)分析公開課，由淺入深，非常適合入門，每章都配有代碼和練習(xí)題！
課程大綱
視頻及課件
B站：
https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411o7JP/
課件獲得方式：
關(guān)注公眾號：數(shù)據(jù)STUDIO
消息后臺回復(fù)【南京大學(xué)】獲取