如何学习数据分析？( 三 ) _经验知识

如果学习R 。建议看《R语言实战》。照着书本打一遍代码。一星期绰绰有余。另外还有一本《统计学》。偏知识理论。可以复习前面的统计学知识。
R学习和熟悉各种包。知道描述性统计的函数。掌握DataFrame 。如果时间有余。可以再去学习ggplot2 。
Python拥有很多分支。我们专注数据分析这块。入门可以学习《深入浅出Python》。
需要学会条件判断。字典。切片。循环。迭代。自定义函数等。知道数据领域最经典的包Pandas+Numpy 。
在速成后的很长一段时间。我们都要做调包侠。
这两门语言最好安装IDE 。R语言我建议用RStudio 。Python我建议用 Anaconda 。都是数据分析的利器。
Mac自带Python2.7 。但现在Python 3已经比几年前成熟。而且没有编码问题。各类教程也足够多。不要抱成守旧了。Win的电脑。安装Python会有环境变量的问题。是个大坑（R的中文编码也是天坑）。
到这里。刚刚好是七周。如果还需要第八周+ 。则是把上面的巩固和融会贯通。毕竟速成是以转岗或拿offer为目的。有机会。我会专门写文章讲解每一周的具体知识。并且用爬虫爬一些数据做练习和案例。
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谢邀
现在发达城市北上广。已经开始用大数据。运做基金了。而且门槛很高。必须金融和计算机的本科以上人员。研究生择优录取。
可见大数据。发展的力度。很多人不知道大数据怎么交易股票。这这里简单说下。现在好多券商软件支持。大数据自动化交易。也就是说。当你编写好自己的预期策略后。由程序根据你的策略实行。自动化交易。现在名声仅次于巴菲特的詹姆斯.西蒙斯。就是大数据量化交易的先驱。他名下的大奖章基金。就是根据大数据量化交易运行。

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大数据量化交易。可以实现。一天成百上千次此交易。只要资金允许。这也是发达发达城市为什么着重研究的对象。还有大数据是未来的趋势。电脑在对市场热度的分析。要强于人工识别。但是论单个交易。人工肯定强于电脑。但是从现在的基金规模来看。电脑交易是主要趋势。不管多厉害的基金经理。精力都是有限的。
目前的大数据都是借助python为主要语言编写的。感兴趣的可以看看相关方面的学习。券商对自动化交易的资金。一般是5w门槛。所以。随着市场的发展。大数据量化交易。会慢慢普及。

其他观点：
一、数据分析前世今生
近年来。越来越多的企业开始出现数据分析师这个岗位。无非可以分为技术类和非技术类。技术类要运用算法搭建模型。非技术类对模型结果进行可视化展现、数据报告撰写等。
二、数据分析的未来
不要把自己单纯地定义为一名数据分析师。企业不乏做表的（初级数据分析师）、搞模型的（高级数据分析师）。财务做报表更厉害。程序员比你更容易上手。数据分析一定是一项必备技能。就和PPT、Excel一样。它是来辅助工作的。而不是工作的全部。
三、学习路线
技术：
Excel
SQL
Python/Spss
可视化
理论：
数据分析思维和方法
统计学
对业务的理解
四、推荐书籍/网站
以下推荐的书籍和网站绝无任何广告嫌疑。只是自己觉得还不错分享给大家。
1、Excel学习：
没有什么推荐的书籍和网站。网上有很多大神的教程。如果时间充裕。就系统的学习一下。如果时间紧张。就用临阵用度娘也是可以解决问题的。当然。学什么都最好能够系统地学习。要记住一点。我们是用Excel进行数据分析的。所以应当从数据获取、数据处理、数据分析和输出几个方面来学习Excel 。

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之前的文章也有写过这方面的：
用Excel做直方图（1）：随机数发生器
用Excel做直方图（2）：频率分布直方图
用Excel做控制图
2、SQL学习
建议去W3Sschool自己学习。非常详细。附网址。https://www.w3cschool.cn/sql/ 。如果想要练习的话。可以从SQLZoo去练习。在线版的SQL练习教程。https://sqlzoo.net/wiki/SQL_Tutorial 。书的话《SQL必知必会》还不错。很精简。基本可以满足日常表的查询和维护了。想要不仅满足于查询的话。还可以参考《深入浅出MySQL》。数据库开发、优化与管理。600多页。