看看別人是如何快速成為數據分析師的？

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知乎有個常年霸榜話題：如何快速成為數據分析師——這種速成類的問題。作為想入門數據分析的你，到底有什麼靠譜的速成辦法可以學習呢？

數據分析達人木頭仔開始了自己的故事。

因為木頭仔的本科是高分子，研究生專業是材料工程，但在研一接觸了編程，用的語言是Python，之後在課程結束後尋找一個未來的方向，因為聽說數據分析挺火的，於是就嘗試朝著數據分析方向學習。

這一學習就是一年多的時間了，所以算是完完全全轉行，儘管之前本專業也有數據分析，但那些小打小鬧的數據分析跟商業的數據分析完全不是一回事啊。

問題關鍵詞應該是「快速」，「入行」，「數據分析師」。那麼就按照這幾個關鍵詞答一下吧。

我個人傾向於先確定一個非常非常具體的目標，然後再去反過來規劃自己的行動並且在行動的過程中去不斷調整。

你要懂入什麼行？

首先要知道要入什麼行。「數據分析」這個詞太寬泛了，從等級上來說有數據分析員（大專就能做的）->數據分析師（本科及碩士）->數據科學家（有很專業知識的博士或者由數據分析師多年經驗值積累進化而成）。

我認為題主問的應該是數據分析師；從行業上來說，我們看看。

從行業上來看，有金融數據分析師，有對用戶增長的數據分析師，也有分析用戶情況建立用戶畫像之類的數據分析師……

互聯網公司除了研究的數據類型有不同，其實做的事情很多都是大同小異的。它更多不依賴於用戶，而是對數據進行建模，然後利用建立的模型去做一些預測或者是建立演算法進行量化交易。

如何快速入行

實際上並沒有什麼快速方法。就算是天才也得掌握重要的統計學知識，數據分析技能才能做數據分析。

我們都無意走了很多彎路，如果我們把快速學習定義為儘可能少走或者不走彎路地去掌握重要的知識和技能，並且能夠快速轉化到實際應用，那麼這是可行的。

只要你一直堅持用正確的方式做正確的事，那麼你實際上就是在快速的通道上，但是該積累的一項不能落下，有時候積累是個看起來比較長的時間，但是它們都是必要的。

學習方式

項目驅動+調研學習

這種學習方式也是互聯網公司裡面的工作方式，也就是給定一個項目，最終實現某個目標，達到一定的指標。

項目驅動的好處是可以同時調用你很多的知識點和技能，並且強調動手而不是光看書或看視頻，另外在解決項目遇到的問題的過程中，其實也培養了你分析問題和解決問題的思維和能力，這些能力在後續轉行的時候面試其實會被面試官很關注。

舉個例子，如果你要完成一個基於客戶的購買行為的聚類分析的項目，那麼你就會要走一套相關的流程。首先就得要對項目的背景有所了解->數據的結構->數據的清洗->探索性分析->特徵工程的轉化->建模->調試模型->評估模型->最後做出你的結論。

其中，你有可能在某個環節會遇到問題，比如說聚類分析的概念不明白，特徵工程有哪些處理方式，這個問題有哪幾類模型可能合適等等。這個時候你就需要調用第二個學習方式，就是主題調研式學習。

這種學習要求你圍繞一個你不懂的概念或者主題進行相關資料的搜索，包括向助教請教、國外優秀的博客、論壇以及相關的實現的文檔進行查閱，然後整理成用自己話描述的東西。

在這個過程中，由於你從各個方面深入了解了這個概念，不僅對你完成項目有很大幫助，而且你在以後再碰到類似的概念你也可以迎刃而解。

當然了，如果你的基礎知識還是薄弱的話，那麼北風網的品質課程，pick一下？

0基礎大數據分析師學什麼？

本套課程經過北風大數據講師團隊反覆的市場調研與論證，並由眾多一線大數據講師參與強強聯手合作，打造的 「國內頂級大數據系統架構師課程「，6 大階段，30+門課程，近2000課時，17+項目實戰人工智慧與深度學習項目實戰，真實企業級項目開發系統，讓學員在課堂就能實踐企業大數據真實環境，學到實戰性的工作本領。

學完之後從業方向

大數據開發工程師

大數據可視化工程

大數據分析師

數據分析師

課程大綱

階段一、業務數據分析師

課程一、必備常用工具使用與高級技巧

課程二、Tableau商業智能與可視化應用實戰

課程三、Echarts從入門到上手實戰

課程四、零基礎到數據挖掘精通（Excel、Oracle、SPSS初步）

課程五、SPSS Modeler 數據挖掘與演算法原理（附統計學基礎）

課程六、 數據分析入門

課程七、實戰需求分析

課程八、實戰競品分析（選修）

課程九、實戰產品規劃與設計（選修）

階段二、建模分析師

課程十、資料庫技術

課程十一、實用型大數據挖掘演算法(Apriori、Tanagra、決策樹)（選修）

課程十二、SPSS Modeler數據挖掘項目實戰（高階篇）

課程十三、Python網路爬蟲技術

課程十四、零基礎實戰機器學習入門篇

課程十五、人工智慧之機器學習（選修）

課程十六、使用R語言實戰機器學習（選修）

課程十七、SAS編程（選修）

階段三、機器學習研究員

課程十八、面向市場的多元數據分析模型

課程十九、屬性數據分析方法開發

課程二十、結構方程模型

課程二十一、多層次模型庫開發

課程二十二、統計與數學基礎知識

課程二十三、機器學習及應用

課程二十四、貝葉斯方法與機器學習及實踐 (選修)

課程二十五、人工智慧

階段四、大數據分析師（選修）

課程二十六、Java語言基礎

課程二十七、大數據必備的數據結構與演算法

課程二十八、Linux必知必會

課程二十九、Hadoop大數據開發技術光速入門

課程三十、基於Hadoop技術實現的離線電商分析平台

課程三十一、基於金融行業的大數據挖掘/分析實戰（Python語言）

項目實戰必不可少，

在本套課程體系中，至少上手十個實戰項目，學以致用，更好的配合工作項目。以下是部分項目截圖。

音樂網站用戶價值發現

電信用戶流失預警建模

超市物品內在聯繫數據分析截圖

超市會員數據分析截圖

信用風險評估系統系統

不花冤枉錢

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每一份努力都值得更好的回報，北風學子經過數月的磨練，現以高薪就業回饋他們的努力，其實你也可以！

註：由於就業學員簽有保密協議，為了給學員造成不必要的麻煩，就業信息有部分隱藏。

小北在此收集了全世界範圍內各大行業最受歡迎的關於數據分析、大數據、人工智慧的學習資料，幫助那些零基礎大數據、數據分析、相關演算法從業者找到一條突破的捷徑。希望小編能幫助到大家找到最適合自己的學習資源。

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