怎样学习成为一名数据分析师
目前数据分析、机器学习的应用如火如荼，许多同学都有意参与到这股学习的热潮中来，但是令人苦恼的是，学习资料有很多，但是常常感觉无从下手。
这是因为，这里所涉及到的数据科学是一个综合学科，想掌握他需要熟练使用一门编程语言、了解常用的数据处理工具、深谙线性代数、概率统计、时间序列分析等数学基础以及玩转常用的机器学习算法，这是一条不算轻松的道路。
学习不光要用苦工，更要使巧劲，我们需要精心设计一条有效的学习路径，沿着他一步一个台阶的高效踏上数据科学的学习之旅，每一步都承上启下、收获满满。
我想，一条科学的学习路径应该是这样的：
第一阶段：Python编程语言核心基础。快速掌握一门数据科学的有力工具。
第二阶段：Python数据分析基本工具。通过介绍NumPy、Pandas、MatPlotLib、Seaborn等工具，快速具备数据分析的专业范儿。
第三阶段：Python语言描述的数学基础。概率统计、线性代数、时间序列分析、随机过程是构建数据科学的基石，这里独树一帜，通过python语言描述这些数学，快速让数学知识为我所用，融会贯通。
第四阶段：机器学习典型算法专题。这一部分利用前面介绍的基础知识，对机器学习的常用核心算法进行抽丝剥茧、条分缕析、各个击破。
第五阶段：实战环节深度应用。在这一部分利用已有的知识进行实战化的数据分析，例如：对基金投资策略、城市房屋租赁等热门数据展开围猎。
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酱油哥：来吧，一起踏上Python数据科学之路
■网友
感谢邀请！我看了下你的描述，我认为我的经验未必对你有帮助。原因在于我的职业不是数据分析师（坦白来讲我也不懂数据分析师是做什么事情的），我的职业是一名IT咨询顾问，专长领域是EPM（企业绩效管理）。我就根据我的经验简单回答下你的三个问题：1.文科走数据分析师可不可行？回答：可行，但需要付出更多的努力。理想的说法是，当你在技术专长上通过努力与别人齐平时，社会学的专业技能能够帮助你在其他领域胜出一筹。现实的说法是，社会学的专业技能就根本用不上，换句话说，对不起，小伙子，你点错技能了。2.如果可行，在大学需要必学什么专业知识？回答：了解数据分析师需要怎样的专业知识，然后恶补。我无法提供你需要怎样的专业知识，因为我不是数据分析师，如果你的志向是IT咨询顾问，我可以帮助你。3.在校是否需要考CDA一级？回答：不知道CDA是啥。以上，谢谢！
■网友
谢邀。文科可不可以做数据分析，可以，但要选对部门。其他行业不知道，就电商行业而言，分析师一般会出现在业务部门和基础数据部门。业务部门就是分析业务情况，工具一般excel就够了(excel本身就很强大了)，偶会会用一下SPSS。在这种部门主要要求的是对业务了解，对数据敏感，对商务敏感，能查找数据上升下降的原因，能分析产品特征，主要处理数据日报周报啥的，一般不需要会sql提数，但最好懂sql，提数时更容易让开发懂你需求的逻辑。基础数据部门，工作内容更广泛，需要懂基础数据及结构，会数据挖掘（需要数据和统计背景）会sql如果会数据开发更好了，每天做的工作多和数据挖掘有关，建模啥的，不光是分析得出一个结论就可以了，需要把数据工程化。立志于从事这样的工作，大学期间可以学学sql，学好统计学，找个咨询类的实习学习分析思路和写分析报告，建议还是从业务类的分析师入手。你了解数据科学家有几类吗？ 这篇文章把从事数据工作的人划分的比较细致，供你参考。你说的CDA是啥我不太清楚。谢谢。
■网友
文科可以做数据分析，但是不算数据分析师，毕竟不会任何数据分析软件是软肋，但是你可以选策略性的方向；也就是说做业务的咨询师；这部分的训练需要多看策略案例 学会写分析建议的报告；以及客户需求，学会理解数据 及分析报告；不需要你产生分析报告 但至少知道原理和分析了什么 如果还想深入；r 或者python sql 都是很必要的
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