如果你是一个对编程毫无经验的小白，那么首先你应该掌握一定的编程基础（尤其像从其它行业转行到IT行业的朋友们）。对于新手来说，博主认为Python语言是最佳的选择。作为一个解释型的动态高级语言，Python易于理解，上手简单，非常适合初学者学习。一本快速入门Python语言的书籍推荐：简明Python。这本书英文原版为《A Byte of Python》，经翻译变为《简明Python》。博主也给好多人推荐过，大家看过之后基本上都很认同，是入门Python最快效果最好的书籍。
我刚开始学习Python的时候，找了一本Python书籍，一边阅读，一遍抄写书中代码，并且对代码进行不同的“折腾”，充分地发挥自己的想象力，多问几个这段代码可以用来做什么，可以解决什么问题。
哈喽大家好，跟大家分享一个消息，我的第一本书《数据分析之道——用数据思维指导业务实战》出版了！之前也没有跟大家透露过这个消息，总想着做出来再说吧，要是一不小心没写出来呢。不过经过一年多的努力，反复修修改改，最终还是写完了这一本书。
数据分析师是不易被人工智能取代的新兴职业，相比算法工程师、人工智能工程师而言比较好入门。学好数据分析，也可为进一步的数据科学、机器学习打下一定的基础。 最近我知乎了各种如何学习数据分析之类的话题，get到了许多打开数据分析的正确姿势，现在就好好归纳总结一哈。 一：编程能力 是否会编程是区别初级数据分析师和高级数据分析师的分水岭。在这里，我定位的是高级数据分析师，所以编程能力尤为重要，我把它放在了第一位。 有关数据分析的编程语言有Python和R语言。R语言倾向于统计分析、绘图等。统计学家或者学统计学的喜欢用
2017年11月29日，自己曾在公众号内写过一篇《聊聊我的R语言学习路径和感受》的文章，受到了很多朋友的关注和赞扬，同时，也有其他公众号在帮忙转载。当然，也有很多朋友也给我留言，能不能聊聊关于Python的学习建议，时隔一个多月，今天抽空再来谈谈自己学习Python的路程吧。
它是日常工作中最常用的工具，如果不考虑性能和数据量，它可以应付绝大部分分析工作。虽然现在机器学习满地走，Excel依旧是无可争议的第一工具。
统计学与数据挖掘书籍推荐 1.1《 The Elements of Statistical Learning 》，神书，不解释 1.2《实用多元统计分析》，从线性代数的角度详细讲解算法，例子简单，国外课程教材 1.3《统计学习方法》，李航著，统计学习算法必备书籍 1.4《从零进阶！数据分析的统计基础》 CDA 数据分析师系列丛书 1.5《统计学：从数据到结论》 1.6《数据挖掘：概念与技术》 数据分析软件篇 SQL 书籍推荐 《 MySQL 必知必会》 SPSS 推荐书籍 《SPSS统计分析基
大家好，在之前的文章中我们已经解决了新手朋友们在初学Python的路上的两个常见问题:IDE怎么选、报错怎么办，今天本文再聊一下另一个常见话题：要不要买课、听什么课、看什么书。
世界如此喧嚣，知识何其稀少。这是一个信息爆炸的时代，被资讯洪流裹挟的我们，都养成了非常不好的思维习惯：把信息当作知识，把收藏当作学习，把阅读当作思考，把储存当作掌握。为了给读者提供跟多有价值的信息，文
推荐理由：本书用诙谐有趣的讲述方式为大家介绍了python的基本语法，非常适合非计算机专业的初学者作为入门书来看。在这个过程中，该书会让你完成一系列习题，而你则可以通过反复练习来学到技能，这些习题也是专为反复练习而设计的。对于一无所知的初学者来说，在能理解更复杂的话题之前，这可以说是最有效的学习方式。
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给CDA的小伙伴们打个招呼，介绍下您和您刚刚出版的新书，是什么原因激发了您写这本书的？
关注我的朋友可能很多都是学习 Python、爬虫、Web、数据分析、机器学习相关的。当然大家可能接触某个方向的时间不一样，可能有的同学已经对某个方向特别精通，有的同学在某个方向还处于入门阶段。
Python现在非常火，语法简单而且功能强大，很多同学都想学Python！所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍，欢迎前来领取！
私以为，数据分析行业是可以长期发展下去的，但是对于数据分析师的专业技能的要求会越来越严格。
“一切都被记录，一切都被分析”就了一个信息爆炸的时代，人类过去两年产生的数据占据了整个人类文明中所产生的数据的90%。而在这些无限丰富的数据中，蕴藏着巨大的价值，数据分析在数据爆炸式增长的前提下变得炙手可热，数据分析师甚至被称为“性感的职业”。由于需求的迫切增加和人才的短缺，数据人才显得弥足珍贵，数据分析师由此披上了华丽的光环。那么对于并非科班出身的人来说，如何通过自己的学习入门并成为厉害的数据分析师呢？下面是一份比较基础的书单，但也可以说是一个相对完整的入门学习体系。
数据分析最近很多朋友问我，怎么样才能成为一名数据分析师呢，我没有基础，能不能做数据分析师呢？ 正常智力的人，想要从菜鸟成为一名数据分析师，都是可行的，只不过，数字敏感度好的人，成长更快，那是不是说明，我们就不需要花时间学习数据分析的技能了呢，我之所以把数据分析称之为技能，而不是职能。 是因为，现在我们所处的阶段就是工业化转型信息化的时代，美国天生就是一个大数据国家，现在仍然有19万数据分析师的缺口，目测2016年，国内会有10万左右数据分析师的缺口，即使你是财务、运营、产品，数据分析都是你必备的一种技能
周末就要到了，本次给大家赠送5本Python技术书籍，这次赠送的书籍是《利用Python进行数据分析》。
适合对数据分析的入门者，对数据分析没有整体概念的人，常见于应届毕业生，经验尚浅的转行者。
至此，经过19天的阅读，《python数据分析基础》已经阅读完毕。 个人感觉，这是一本不错的关于数据分析方面的入门书籍。但是，这本书是有阅读门槛的，必须初步了解基本的python语法。否则，在阅读这本书的时候，在同步去了解这本书的所展示的代码所涉及的python基础的情况下，才能较为透彻地理解书中的代码。 在数据导入、数据清洗方面，这本书的论述是不错的，但是，在数据可视化以及数据分析方面，这本书的阐述较为简单，若要将书中所涉及的内容内化成自己可以运用的内容，建议阅读本书相关内容的同时去阅读相关的说明文档
AI时代，在招聘网站公布的招聘数据中，“算法”、“机器学习”、“数据挖掘”相关岗位平均招聘薪资高于其余同等学历、工龄要求的技术岗位30%以上甚至更高，吸引了一大波人开始学习数据挖掘。
前几天在知乎上，回答了问题：「如何深入学习数据分析？」，没想到竟然成了优秀回答。感谢知友们的喜欢。
学习SQL，这是数据分析最基础的能力 大体上掌握各类算法原理以及如何利用机器学习包 理论书籍：
今天给大家分享几个我收藏的宝藏公众号资源。涵盖了Python基础、爬虫、数据分析、数据可视化、算法与人工智能等优质资源，关注之后肯定会大有收货~
作为一名互联网技术爱好者，我对数据的探索充满热情。在本文中，我将以豆瓣读书为案例，详细介绍如何利用Python爬虫、Pandas和Excel这三大工具，一键化地实现数据采集和存储。豆瓣读书作为一个备受推崇的图书评价平台，拥有大量的书籍信息和用户评价数据，适合我们展示数据处理过程。
我写公众号的最初目的就是督促自己学习，分享一些教程，和专门搞生信的大佬们比起来，自己也就是菜鸟一枚，公众号更新也比较佛系，也不做推广，你能自行关注到，完全靠缘分。我就是分享一些生信基础的生信分析技能，以满足大家在科研工作中的生信需求。说实话，大家需要给你自己以定位，自己做纯生信的还是只是借助生信为大家在湿实验中提供思路，或者文章中添加一些生信内容。如果你是做纯生信，那也是分档次和研究方向的，如果只是分析别人的数据，比如预后模型这种，属于比较低端的水平。有的做开发，比如开发一个R包或者一些其他生信分析工具，又或者是建数据库，这些属于开发类。另外，这个也和研究领域有很大关系，植物的，人的，微生物的，是有区别的，当然，很多基础工具都差不多，但需要相关的知识背景。我自己主要是做药，癌症，所以我会的技能主要和自己研究方向相关的，我也不是什么都掌握，因为我觉得，具备基础知识储备后，自己用到什么就去现学现卖，而不是一下子学会很多东西等着以后用，我个人认为这是效率极其低下的。
摘要：灵蛇出现，必有异像，Python最热的领域，估计非数据分析、挖掘领域莫属了。以Scikit-Learn为代表的数据分析领域，从这里开始，便是Python的天下；一边操作实例，一边阅读文档，再辅助以相关的理论基础，持之数日，则大业可成也。 灵蛇出现，必有异像蛇有灵性，蟒蛇更甚。民间关心打死蛇后出现的种种因果报应现象，相信各位也多有耳闻。身边听到的一个是，一个老太打死了一条蛇，第二年她女儿便离婚了。 青城山下的一条蟒蛇修行千年终得人生，由此可见，蛇有强大的灵性，而且还告诉我们一个道理：修得人的身体很难啊！
数据分析不只是数据的罗列，而是数据和分析的结合。数据层面包括数据获取、整合、可视化等操作；分析侧面则是结合业务目的和数据表现给出相应的数据结论。只要掌握数据工具就能获取、整合数据，而分析问题并给出有效结论和建议就有一定的难度。根据分析结果给出合理的意见和建议是数据思维培养过程中重要的环节之一。本节会立足于如何根据数据表现提出合理建议，通过几个示例说明数据分析师在给出建议时常常出现的误区。 1 数据分析师提出合理建议需要经历的三个阶段 并不是每个数据分析师从刚入行开始就能够通过数据分析为业务方提出合理解决方案
数据分析不只是数据的罗列，而是数据和分析的结合。 数据层面包括数据获取、整合、可视化等操作；分析层面则是结合业务目的和数据表现给出相应的数据结论。只要掌握数据工具就能获取、整合数据，而分析问题并给出有效结论和建议就有一定的难度。根据分析结果给出合理的意见和建议是数据思维培养过程中重要的环节之一。 本文会立足于如何根据数据表现提出合理建议，通过几个示例说明数据分析师在给出建议时常常出现的误区。 1 数据分析师提出合理建议需要经历的三个阶段 并不是每个数据分析师从刚入行开始就能够通过数据分析为业务方提出合理解决
最近在知乎上发现一个热门话题——有哪些你看了以后大呼过瘾的数据分析书？3万多人关注了该问题，被浏览251W+次。
今天就结合自己入门时的学习历程和大家来聊一聊如何入门 Python，为了更有说服性一些，这里我把入门时看过的一些大佬推荐的书单进行了汇总，最后给出我觉得不错的书单，帮助你快速找到合适自己的书。
作者：聊聊数据分析和挖掘 https://www.zhuanlan.zhihu.com/p/25575805 Python已经稳坐机器学习的第一语言(机器学习编程语言之争，Python夺魁),尤其是
https://www.zhuanlan.zhihu.com/p/25575805
从一个什么都不懂的小白，到现在字节跳动的数据分析师，我用了大概1年的时间，在这里想给大家分享一下我的转行经历，希望能有一些帮助。
1、无论你目前从事的是什么职业，在会python的基础上你的路子很变得更宽，升值更快，工资会更高
Python 是用于各种任务和领域的顶级编程语言之一。 Python的用户友好性，高级特性以及对简单性和增强代码可读性的强调使其成为全球许多开发人员的理想选择。 如果那不能把Python卖给您，我相信它的超过25.5万个第三方软件包的详尽的生态系统将会实现。
入行之后，我才发现数据分析其实可以分为两种：一种类似产品经理、一种偏向数据挖掘，类似产品经理向更加注重业务，对业务能力要求比较高；数据挖掘向更加注重技术，对算法代码能力要求比较高。
网上有很多书籍，但是有的太过老旧，使用的是已经弃用的Python2版本；有的写得太过繁琐，缺少实用性。我从高分图书中筛选了下面这些优秀的Python书籍，推荐给大家。
今天小编为大家准备了4本Python入门书籍，让大家在python的学习路上少走弯路。
推荐系统根据用户的历史行为分析用户的兴趣，再根据兴趣为用户推荐项目。然而，在推荐系统运作过程中，新用户与新项目会源源不断地出现。由于这部分用户与项目没有历史评分信息，系统无法有效推断新用户的兴趣与新项目的受欢迎度，这种涉及新用户和新项目推荐的问题成为冷启动推荐问题。
最近有几个群友问我大数据怎么入门，作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书呢？我结合自己看过的书和了解到的比较好的数据，给大家分享一下。
最近有不少同学在后台问我数据分析的职业发展相关，这里先列一个简易大纲。它更多是以我所在的互联网行业展开的。
之前在知乎写过一篇关于Python如何入门学习的回答，目前已有2600赞，12000收藏。这里分享一下，可能对初学者有参考意义。已经入门的也可以看一下里面的学习思路，是否和你的想法一致呢？
上一篇文章主要讲了数据产品经理的能力维度，想要做数据产品经理或提升个人技能时，只要针对各个维度项有的放矢的刻意训练提升就可以了。经常有同学会问，用什么方法训练和提升呢，可以帮忙推荐一些数据产品经理的相关书籍吗。
数据分析师Data analyst：指熟悉相关业务，熟练搭建数据分析框架，掌握和使用相关的分析常用工具和基本的分析方法，进行数据搜集、整理、分析，针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见。 数据分析师职位要求 1. 计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历； 2. 具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL； 3. 三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作； 4. 对商业和业务逻辑敏感，
“做数据分析，不要建立一种以掌握的软件来给自己分级的心态，但是一定要用工具避免误入职业发展的歧途！”
通过Google用户搜索频率来统计排名的PYPL排行榜显示，Python份额高达29.88％，稳居第一，并且猛增4.1%，同时成为增长势头最好的语言。
经常看到很多朋友会问，入行数据分析之前我要不要学个java，学个Tableau，然后在学个Python会比较容易。好像是说，数据分析一定需要Python才能做，分析变成了为某种编程语言、某种可视化工具服务。
程序员作为曾经备受羡慕的高薪群体，如今也面临着“保饭碗”的巨大压力，许多想要入坑的新人也处于观望态势。
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