从零开始学数据分析,新手教程攻略

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从零开始学数据分析,新手教程攻略

作者:知乎黄宝臣  数据科学家

所有从底层数据工作者往上发展的基本路径:

1. 第一阶段(一般岗位叫数据专员)

基本学会excel(VBA最好学会;会做透视表;熟练用筛选、排序、公式),做好PPT。这样很多传统公司的数据专员已经可以做了

2. 第二阶段(数据专员~数据分析师)

这一阶段要会SQL,懂业务,加上第一阶段的那些东西。大多数传统公司和互联网小运营、产品团队够用了。

3. 第三阶段(数据分析师)

统计学熟练(回归、假设检验、时间序列、简单蒙特卡罗),可视化,PPT和excel一定要溜。这些技术就够了,能应付大多数传统公司业务和互联网业务。

4. 第四阶段(分裂)

数据分析师(数据科学家)、BI等:这部分一般是精进统计学,熟悉业务,机器学习会使用(调参+选模型+优化),取数、ETL、可视化啥的都是基本姿态。

可视化工程师:这部分国内比较少,其实偏重前端,会high charts,d3.js, echarts.js。技术发展路线可以独立,不在这四阶段,可能前端转行更好。

ETL工程师:顾名思义,做ETL的。

大数据工程师:熟悉大数据技术,hadoop系二代。

数据工程师(一部分和数据挖掘工程师重合):机器学习精通级别(往往是几种,不用担心不是全部,和数据分析师侧重点不同,更需要了解组合模型,理论基础),会组合模型形成数据产品;计算机基本知识(包括linux知识、软件工程等);各类数据库(RDBMS、NoSQL(4大类))

数据挖掘:和上基本相同。

爬虫工程师:顾名思义,最好http协议、tcp/ip协议熟悉。技术发展路线可以独立,不在这四阶段。

往数据发展的基本学习路径可以概括为以下内容:

1. EXCEL、PPT(必须精通)

数据工作者的基本姿态,话说本人技术并不是很好,但是起码会操作;要会大胆秀自己,和业务部门交流需求,展示分析结果。技术上回VBA和数据透视就到顶了。

2. 数据库类(必须学)

初级只要会RDBMS就行了,看公司用哪个,用哪个学哪个。没进公司就学MySQL吧。

NoSQL可以在之后和统计学啥的一起学。基本的NoSQL血MongoDB和Redis(缓存,严格意义上不算数据库),然后(选学)可以了解各类NoSQL,基于图的数据库Neo4j,基于Column的数据库BigTable,基于key-value的数据库redis/cassendra,基于collection的数据库MongoDB。

3. 统计学(必须学)

如果要学统计学,重要概念是会描述性统计、假设检验、贝叶斯、极大似然法、回归(特别是广义线性回归)、主成分分析。这些个用的比较多。也有学时间序列、bootstrap、非参之类的,这个看自己的意愿。

其他数学知识:线性代数常用(是很多后面的基础),微积分不常用,动力系统、傅里叶分析看自己想进的行业了。

4. 机器学习(数据分析师要求会选、用、调)

常用的是几个线性分类器、聚类、回归、随机森林、贝叶斯;不常用的也稍微了解一下;深度学习视情况学习。

5. 大数据(选学,有公司要求的话会用即可,不要求会搭环境)

hadoop基础,包括hdfs、map-reduce、hive之类;后面接触spark和storm再说了。

6. 文本类(选学,有公司要求的话会用即可)

这部分不熟,基本要知道次感化、分词、情感分析啥的。

7. 工具类

语言:非大数据类R、Python最多(比较geek的也有用julia的,不差钱和某些公司要求的用SAS、Matlab);大数据可能还会用到scala和java。

可视化(选学):tableau、http://plot.ly、d3.js、echarts.js,R里面的ggplot、ggvis,Python里的bokeh、matplotlib、seaborn都不错

数据库语言:看你自己用啥学啥

其他框架、类库(选学):爬虫(requests、beautifulsoup、scrapy),日志分析(常见elk)从零开始学数据分析,新手教程攻略

End.

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