現(xiàn)階段市面上出現(xiàn)了很多數(shù)據(jù)分析課程，形成了大的數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)框架。而自學(xué)數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)行有多靠譜，其實也取決于求職者自身的自學(xué)能力、自控能力以及是否明確規(guī)劃了屬于自己的學(xué)習(xí)路徑。
怎么自學(xué)數(shù)據(jù)分析？數(shù)據(jù)分析類崗位有兩個大的職業(yè)方向選擇：業(yè)務(wù)方向和技術(shù)方向。
業(yè)務(wù)方向的數(shù)據(jù)分析崗位可以從初級數(shù)據(jù)分析師入手，逐漸成長為業(yè)務(wù)負責(zé)人；而如果你更偏好技術(shù)性工作，那么數(shù)據(jù)相關(guān)崗位中可以選擇數(shù)據(jù)挖掘工程師、大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師、數(shù)據(jù)建模師以及數(shù)據(jù)科學(xué)家。無論選擇哪一種崗位，數(shù)據(jù)分析能力都是對求職者最基礎(chǔ)的要求。正確規(guī)劃數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)路徑從而自學(xué)，也要從數(shù)據(jù)分析能力入手，學(xué)習(xí)的內(nèi)容包括但不限于數(shù)據(jù)分析思維、統(tǒng)計學(xué)知識、數(shù)據(jù)分析技術(shù)、數(shù)據(jù)建模能力以及可視化能力。
數(shù)據(jù)庫語言SQL
SQL語言作為一門編程語言，相比Python較為簡單，是數(shù)據(jù)分析師的必備能力，也是數(shù)據(jù)分析師必須要熟練掌握的基本功，可以作為數(shù)據(jù)分析的入門學(xué)習(xí)內(nèi)容之一。對于SQL語言的編程基本特性，初學(xué)者們首先需要掌握基礎(chǔ)的查詢語句，從而進行復(fù)雜查詢的學(xué)習(xí)。學(xué)習(xí)期間，不要忘了穿插各類函數(shù)的使用，如聚合函數(shù)、數(shù)值函數(shù)等?；诓煌瑪?shù)據(jù)庫（如Oracle、Hadoop等），SQL語法可能會略有差異，但不會影響我們對基本功的掌握。對于入門學(xué)習(xí)者來說，可以嘗試使用MySQL進行初步學(xué)習(xí)。
統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)
統(tǒng)計學(xué)是數(shù)據(jù)分析的理論基礎(chǔ)，描述性統(tǒng)計以及各類統(tǒng)計圖表的使用也早已深入到數(shù)據(jù)分析師的工作日常。在數(shù)據(jù)分析師的工作場景中，日常ABTest的基礎(chǔ)原理便是統(tǒng)計學(xué)中的假設(shè)檢驗分析方法。此外，在后期的學(xué)習(xí)過程中，良好的統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)也可以為機器學(xué)習(xí)內(nèi)容做鋪墊。
機器學(xué)習(xí)
機器學(xué)習(xí)更多作為數(shù)據(jù)建模師和數(shù)據(jù)科學(xué)家的必要能力，在日常工作中常和Python語言混合應(yīng)用，對數(shù)據(jù)及屬性進行預(yù)測和分類。對于初級數(shù)據(jù)分析師來說，機器學(xué)習(xí)知識并不是工作場景中的必要內(nèi)容，但對于高級數(shù)據(jù)分析師來說，掌握機器學(xué)習(xí)卻是必經(jīng)之路。此外，在現(xiàn)階段數(shù)據(jù)分析的筆面試過程中，機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識往往作為必要考點出現(xiàn)。因此在機器學(xué)習(xí)階段，求職者們可以借用西瓜書學(xué)習(xí)一些基礎(chǔ)的算法，如線性回歸、貝葉斯、決策樹、邏輯回歸、隨機森林等。
怎么自學(xué)數(shù)據(jù)分析？從理論上講，依靠自學(xué)轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析是靠譜的。以上三大硬知識的學(xué)習(xí)路徑能讓題主迅速建立起數(shù)據(jù)分析知識框架，后期只要加上數(shù)據(jù)分析思維類的軟實力，進而將數(shù)據(jù)分析可視化，同學(xué)們便離“數(shù)據(jù)分析er”不遠了。
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