推荐一个数据工作者打怪升级成长学习路线
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2021-06-23 15:12
大家好，我是俊红
今天给大家推荐一个零基础转行数据分析，并成功上岸斩获某大厂数据挖掘工程师岗位的大佬 -- 云朵君。
云朵君是我的好友，他给大家整理了这篇数据分析师/数据挖掘工程师等数据工作者必备技能学习路线，并免费分享给大家他私藏已久的各种资料，包括电子书、思维导图、南京大学/清华大学数据分析课件！
今天把云朵君的个人公众号「数据STUDIO」分享给大家，他一直坚持输出高质量原创数据分析教程以及分享各种干货资料和实战项目，公众号垂直但不限于Excel/ MySQL/ Python数据分析与挖掘领域，从入门到进阶。喜欢的可以点击名片关注一下：
文中蓝色下划线部分可直接点击跳转到相应文章。文章较长，请耐心查看，保证干货满满！
重点推荐这两篇实战案例！
数据分析职业晋升路径。
供大家参考
| 职业 | 薪资 |
|---|---|
| 数据分析专员 | 8-15K |
| 数据分析师 | 12-20K |
| 资深数据分析师 | 20-35K |
| 数据分析专家 | 35-60K |
| 数据科学家 | 60K- |
数据分析在企业管理运营中的应用
主要看在战略规划、市场营销、生产管理、物流采购、财务管理、人力资源等方面的应用。
数据分析项目参与角色
| 项目成员 | 参与角色 |
|---|---|
| 业务人员 | 业务人员主要负责提出业务需求、 从业务角度检验分析结果的准确性、 使用分析结果指导业务工作 |
| 分析人员 | 分析人员负责数据的分析挖掘及制作分析报表、 汇报分析成果等工作 |
| IT技术人员 | 技术人员提供必要的IT 技术支持， 比如应用网络爬虫搜取数据、创建数据仓库、取重要字段等 |
数据人才工作中的技能需求
一、必备技能
数据分析基础技能、数据库应用技能、商业智能分析技能、数据挖掘数学基础
数据分析基础技能
此部分主要是针对运用EXCEL工具，对一般小数据进行数据分析。
你需要的Excel常用函数都在这里！
看完这篇Excel数组简介，你也是Excel高手了！
VLOOKUP很难理解？或许你就差这一个神器！
分享一个Excel常用函数思维导图
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数据分析思维技能
这里送给大家分享一份增长黑客手册
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数据库应用技能
主流关系型数据库
| 数据库 | 特点 |
|---|---|
| Oracle | 运行稳定、可移植性高、功能齐全、性能超群，适用于大型企业 |
| DB2 | 速度快、可靠性好、适用于海量数据、恢复性极强，适用于大中型企业 |
| MySQL | 开源、体积小、速度快，适用于中小型企业 |
| SQL server | 全面高效、界面友好易操作，但是不跨平台，适用于中小型企业 |
这里可以从MySQL学起，其使用人数相对较多。只要掌握SQL语言即可。SQL 是一种结构化查询语言 Structure Query Language ），它是国际标准化组织（ ISO ）采纳的标准数据库语言。
擅用子查询，让复杂问题简单化
MySQL中的通配符与正则表达式
MySQL高频面试题：一维表转二维表
一文搞定MySQL多表查询中的表连接(join)
商业智能分析技能
这部分主要是学习一些BI工具，将数据分析结果漂亮的可视化出来，很多公司运用的BI工具不相同，Tableau、PowerBI、MicroStrategy、Qlikview、FineBI、永洪 BI。
这本分享大家一份7天入门PowerBI
还有可能需要数据化运营、用户增长等相关知识：
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数据挖掘数学基础
这部分主要是统计基础知识，包括
微积分基础（函数、微分、积分） 线性代数基础（向量、行列式、矩阵、特征值与特征向量等） 描述性统计方法（集中趋势、离散程度等） 抽样估计（抽样分布、样本均值与方法分布） 假设检验、列联分析、方差分析、相关分析、回归分析等
统计基础思维导图完整版
李航老师《统计学习方法（第二版）》清华大学课件完整版：
内容：
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二、Python数据分析与挖掘
Python编程基础、Python数据清洗、Python数据可视化、Python统计分析、Python机器学习
Python编程基础
只需七步！零基础入门Python变量与数据类型
IF-While-For 轻松掌握Python流程控制语句
入门必备！面向对象编程之Python函数与类
一文搞懂文件操作与异常模块
Python八种数据导入方法，你掌握了吗？
Python数据清洗
利用Python进行数据预处理，Python 完成数据获取、数据清洗、数据探索、数据呈现、数据规模
利用Python进行数据预处理，Python 完成数据获取、数据清洗、数据探索、数据呈现、数据规模化和自动化的过程。主要内容包括：Python 基础知识，如何从 CSV、Excel、XML、JSON 和 PDF 文件中提取数据，如何获取与存储数据，各种数据清洗与分析技术，数据可视化方法，如何从网站和 API 中提取数据。
需要学会如何利用各种 Python 库（包括 NumPy、pandas 等）高效地解决各式各样的数据分析问题。
6个步骤搞定金融数据挖掘预处理
超级攻略！Pandas\NumPy\Matrix用于金融数据准备
进阶法宝！掌握这些NumPy\Pandas方法，快速提升数据处理效率
时间序列 | pandas时间序列基础
时间序列 | 字符串和日期的相互转换
时间序列 | 时期(Period)及其算术运算
时间序列 | 重采样及频率转换
时间序列 | 从开始到结束日期自增扩充数据
Python数据可视化
常用的可视化第三方库，包括matplotlib、seaborn、PyEcharts
这里需要掌握常用的可视化图形，包括饼图、条形图、柱状图、线性图、散点图等
当Sklearn遇上Plotly，会擦出怎样的火花？
Pandas+Seaborn带你玩转股市数据可视化
用可视化探索数据特征的N种姿势
太厉害了！Seaborn也能做多种回归分析，统统只需一行代码
就是这么简单！Pyecharts绘制可视化地图专辑
Python机器学习
这里需要学习机器学习基本思路、常用算法分类、算法库等。
这里可以重点学习机器学习算法库Scikit-Learn。
2007年，Scikit-learn首次被Google Summer of Code项目开发使用，现在已经被认为是最受欢迎的机器学习Python库。
如果你正在学习机器学习，那么Scikit-learn可能是最好的入门库。其简单性意味着很容易入门，通过学习Scikit-learn的用法，我们还将掌握典型的机器学习工作流程中的关键步骤。
需要重点掌握简单线性回归、K-近邻算法、特征提取、多元线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、非线性分类、决策树回归、随机森林、感知机、支持向量机、人工神经网络、K-均值算法、主成分分析等。
机器学习 | KNN, K近邻算法
机器学习 | KMeans聚类分析详解
机器学习 | 简单而强大的线性回归详解
机器学习 | 线性回归中的多重共线性与岭回归
机器学习 | 深度理解Lasso回归分析
机器学习 | 多项式回归处理非线性问题
机器学习 | 朴素贝叶斯理论
机器学习 | Sklearn中的朴素贝叶斯全解
机器学习 | 决策树模型（一）理论
机器学习 | 决策树模型（二）实例
机器学习 | 逻辑回归算法（一）理论
机器学习 | 逻辑回归算法（二）实例
机器学习 | 支持向量机1--线性SVM用于分类原理
机器学习 | 支持向量机2--非线性SVM与核函数
机器学习 | 一文掌握sklearn中的支持向量机
机器学习 | 集成算法
集成算法 | AdaBoost
集成算法 | 随机森林分类模型
集成算法 | 随机森林回归模型
机器学习｜关联规则与购物篮分析实战
Python网络爬虫
网络爬虫通过爬虫技术自动高效地获取互联网中指定的信息。如果你是入行数据采集人员、或你在需要掌握一定的数据采集能力的职位、或对数据非常感兴趣的小伙伴们，这个技能最好了解下。
这部分内容需要对于不同目标的小伙伴们要求不尽相同。
如果你只是获取一些简单的网页数据，你只需要对网络爬虫有一定的认识、了解Web前端、多种网络请求模块中的一种、网页数据的多种解析方式中的一种、了解爬取动态渲染的信息。
如果你对网络爬虫有更加浓厚的兴趣，或更多的岗位需求的小伙伴们，你可以学习更多的爬虫技术，可以再了解多线程与多进程爬虫技术、App抓包工具，识别验证码、Scrapy爬虫框架等。
网络爬虫 | XPath解析
网络爬虫 | Beautiful Soup解析数据模块
requests 扩展 | Requests-HTML（增强版）
requests 扩展 | Requests-Cache（爬虫缓存）
网络爬虫 ｜ 动态渲染信息爬取--Ajax
网络爬虫 ｜ selenium 爬取动态加载信息
多线程与多进程 ｜ 多线程
多进程与多线程 ｜ 多进程
运用Python爬取并分析全国5w+新楼盘近况
运用Python抓取二手房数据的两种常用方法
爬取24w+弹幕信息后，我果断去追剧了
四、数据分析实战项目
分享一个能够写在简历里的企业级数据挖掘实战项目
开放三胎了！我用Excel可视化分析了政策背后的用意
2021高考热度最高专业，大数据分析告诉你
高考旅游火热升温｜数据显示，他们都想去这里
五、南京大学公开课
向大家推荐一个南京大学的Python数据分析公开课，由浅入深，非常适合入门，每章都配有代码和练习题！
课程大纲
视频及课件
B站：
https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411o7JP/
课件获得方式：
关注公众号：数据STUDIO
消息后台回复【南京大学】获取