我走向Python数据分析师之学习路径

前言

从今天开始，每日或每周会更新《我走向Python数据分析师之路》，开始一个新的系列，讲述我自己学习的过程，从小白的阶段出发，一步步进阶，走进Python数据分析师的大门。

我的学习路径

这是我在某个招聘网站上找到的数据分析师的岗位，可以看看公司的要求是如何的。

在这里我们抛开学历的要求、业务的能力，我将所有数据分析师的岗位要求用脑图进行呈现。

我会在之后的系列分成几个部分来写，写自己每个阶段学习的过程，遇到的问题等等。。。。。。

• 1.Python : 我会在更新下篇文章的时候讲述自己学习Python基础语法讲起，还有学习数据分析包（pandas / numpy），让大家一点点学会Python来做数据分析。

• 2.SQL：数据库（SQL）是每个数据分析师必备的技能。现在企业的数据都是存储在数据库当中，数据需要在数据库中抽取数据进行工作，我们需要熟练掌握数据库（sql）的增删改查四个操作。

• 3.大数据处理：我们身在大数据时代，是需要掌握常用的分布式计算平台。

• 4.数学基础：数据分析需要有良好的数学基础。统计学，概率论等这些内容有很大一部分都是和机器学习有关联的，比如统计学是数据分析方法论中的核心基础，在数据分析的方法模型中，很大程度上都来源于统计学的方法，所以掌握统计原理是必须的。

• 5.进阶 - 机器学习：经过前面的学习，基本上已经能够进行简单的数据分析，也能操作一些简单的数据了。那机器学习这部分一定是提升我们整个思维方式和数据分析水平的神器。我们将会有目的性的去选择合适的方法去应用在不同的场景，分析水平也会得到大大的提升。

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