成為一名數據分析師，應該掌握怎樣的技術棧？
數據分析師是不易被人工智慧取代的新興職業，相比演算法工程師、人工智慧工程師而言比較好入門。學好數據分析，也可為進一步的數據科學、機器學習打下一定的基礎。
最近我知乎了各種如何學習數據分析之類的話題，get到了許多打開數據分析的正確姿勢，現在就好好歸納總結一哈。
一：編程能力
是否會編程是區別初級數據分析師和高級數據分析師的分水嶺。在這裡，我定位的是高級數據分析師，所以編程能力尤為重要，我把它放在了第一位。
有關數據分析的編程語言有Python和R語言。R語言傾向於統計分析、繪圖等。統計學家或者學統計學的喜歡用R語言，而我推薦學習Python，因為Python是面向未來的語言，無論從流行度、可用性還是學習難度來講，Python都是最好的入門語言。
當然，如果可以的話，再掌握一下R語言是最好不過的，學習嘛，永無止盡。
零基礎學習Python可以看看：
廖雪峰老師的Python（入門）教程：http://www.imooc.com/learn/177
廖雪峰老師的Python（進階）教程：http://www.imooc.com/learn/317
或者菜鳥教程上的Python教程：http://www.runoob.com/python/python-tutorial.html
或者W3Cschool上的Python教程：https://www.w3cschool.cn/python/
購買書籍的話，推薦：
《Python編程：從入門到實踐》 豆瓣評分：9.0 （入門）
《流暢的Python》 豆瓣評分：9.2 （進階）
當然，只有Python基礎肯定是不夠的，既然是學習數據分析，肯定就要有數據才行，數據從哪裡來，肯定是從互聯網上來。互聯網上的信息何其之多，必須要對其加以過濾處理，提取我們想要的信息。這就要用到Python爬蟲，這也是學Python一個很重要的目的和作用。
學習Python爬蟲肯定比學習Python基礎要困難一下，但好在網上的學習資源十分豐富，努力學習必定會有收穫的。
關於Python爬蟲的學習資源網上有很多，這裡我推薦：
爬蟲大神崔慶才的個人博客：http://cuiqingcai.com/，博客裡面滿滿的Python爬蟲教程，相當的厲害。
知乎大V：路人甲 ，他的專欄《學習編程》，關注人數達114k，裡面有很多學習Python的資源和總結，相當的給力。
關於Python爬蟲的書籍，目前我還沒有較好的書籍推薦，如果說實在要推薦的話，我推薦三本書：
《Python網路數據採集》 豆瓣評分：7.7
《Python爬蟲開發與項目實戰》 豆瓣評分：8.1
《精通Scrapy網路爬蟲》 這是十月份出的新書，豆瓣上還沒有評分。
知乎裡面有很多爬蟲大神，沒事多逛逛知乎總會有收穫的。
關於編程能力，是一個很深的概念，需要靠大量的擼代碼積累經驗。先暫且說到這些。
二：SQL
學習數據分析，最難最重要的就是編程能力，熬過去了，後面的就稍微簡單一些了。
既然是跟數據打交道，就免不了要使用資料庫。
目前主要有四種資料庫：
1：SQLite 是一個文件型輕量級資料庫，它的處理速度很快，在數據量不是很大的情況下，可以使用SQLite。
2：MySQL 是一個應用極其廣泛的關係型資料庫，它是開源免費的，可以支持大型資料庫，很多中小型企業都是用的MySQL。
3：MongoDB 是一個面向文檔的非關係型資料庫，它功能強大、靈活、易於拓展。
4：Redis 是一個使用ANSI C 編寫的高性能key-value資料庫，使用內存作為主存儲器。
它們各有優點，可以靈活使用，如果說非要選一個的話，我建議使用MySQL，因為它使用最廣泛。學習最主流的技術，可以在一定程度上發揮更大的作用。
關於SQL的學習資源：
推薦W3Cschool的SQL教程：https://www.w3cschool.cn/sql/
W3Cschool的MySQL教程:https://www.w3cschool.cn/mysql/
購買書籍推薦《SQL基礎教程》作者：MICK 豆瓣評分：9.0，好像這本書出了第二版了，建議購買最新版的。
三：數據分析能力
前面說了那麼多，都是為了數據分析做準備。數據分析就好比親手做一頓美食，現在食材有了（通過Python爬蟲採集），盛放美食的容器也有了（資料庫）。現在就差開火做飯了，寫到這感覺肚子餓了，哎呀，忍住。
對於數據分析，我還沒有過多的涉足，總之，多看書，多做項目。
這裡我推薦幾本書（都是放在我購物車裡還沒有買的書）
學習數據分析必看的書單：
《Python數據分析基礎》八月份的新書，豆瓣上還沒有評分。
《利用Python進行數據分析》2013年的老書，豆瓣評分：8.5
《Python數據處理》六月份的新書，豆瓣上沒有評分。
《用數據講故事》 豆瓣評分：8.7
雖然我還沒來得及看這幾本書，但是我想認真看了之後，對於數據分析的理解肯定會更加深刻的。
四：數據可視化
現在美食做好了，但不能一股腦的裝在碗里吧，美食講究色香味俱全。所以要給它作一個漂亮的造型，呈現在客人面前。這就是數據可視化。
數據可視化需要藉助工具，什麼工具呢？那就是大名鼎鼎的tableau！
什麼？你沒有聽說過tableau？現在聽我說了也不遲，哈哈。
tableau是一款世界級的商業智能工具軟體，tableau可以幫助我們快速的分析、可視化並分享信息。在福布斯2017年公布的《10大需求增長最快的職場技能》報告中，tableau高居第三，成為數據分析和可視化的職場必殺技。
說了這麼多，咱們還是好好聊聊怎麼學習tableau吧。tableau是一款收費軟體，先看一下它的價格吧：
果然優秀的軟體都是收費的，而且還貴的要死。
但是，tableau的良心之處在於：學生和教師可以免費使用tableau，只需要用我們的學生證信息去免費申請一個序列碼，然後就可以下載激活該軟體，有效期為1年，如果一年後還是學生的話，還可以用學生證再去申請一個序列號，然後再免費用一年。
tableau的下載地址：https://www.tableau.com/zh-cn/products/desktop/download
也可以自行百度，在其官網上利用學生證獲取序列碼。
如何學習使用tableau呢？這裡我推薦兩種方式：
1 觀看其官網上的入門教學視頻
共計80個學習視頻。
2 購買書籍來學習：
推薦書籍《人人都是數據分析師：tableau應用實戰》 豆瓣評分：7.3
努力通過以上學習，成為一名優秀的數據分析師就指日可待了。上面談到的四點傾向於商業數據分析，對於數據挖掘方向，需要掌握更多的數學和統計知識。
學習之路漫漫，切記不可懈怠！
五：GitHub技能
GitHub可以說是每個程序員必須掌握的技能，在面試找工作的時候，有GitHub項目，或者為某GitHub開源項目貢獻過源碼都是面試的加分項。之所以把GitHub放在最後講，是因為這不關乎數據分析的基礎學習，而是每個從事IT行業的程序員的必備技能。
GitHub的學習可以看廖雪峰老師的GitHub教程：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0013739516305929606dd18361248578c67b8067c8c017b000，講的特別精鍊。易於上手。
說了這麼多，如果對你有一點的觸動或者啟發，那我寫的這些就是很有意義了。
對於編程方面的書籍，我建議購買圖靈叢書系列的，質量很高。對於各大出版社，個人認為：人民郵電出版社>清華大學出版社>機械工業出版社。買得一本好書，會讓自己的學習更加順暢，所以要仔細甄別。
當然：紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行。一定要多練，多擼代碼，不懂就看文檔，問度娘。
共勉！
每天學習一點點，每天進步一點點。
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