前言
双减一声令下，教培老师被裁员了……
大厂开始裁年纪超过35岁的员工了…
疫情的突袭，很多实体店倒闭了…
这两年大环境变差，大家都有目共睹
先来看一组数据吧：
滴滴用户从4200万跌到1500万，打车的人少了3/4；
怪兽充电从3000万跌到120万，逛街的人少了2/3；
携程用户从2500万跌到500万，旅游的人少了3/4……
今年唯一有增长趋势的软件是boss直聘，月活超过1亿，50多天新增1000万用户。
这说明了什么？
失业潮正在汹涌来袭，无数人都在拼了命想活下去。
有很多人问我，大浪来袭，要怎么做才能保证自己不会溺水？
我的答案是：在这个你永远不知道黑天鹅从哪个方向飞来的时代。要坚定的培养自己的可移植能力。
每年关于失业的新闻那么多，聪明人应该早就意识到，这年头只有多种技能+多种身份才更能扛得住社会的轮番毒打呀！
千万不要再安于现状，抓紧学个可移植技能，否则大浪淘沙，你很有可能就成了那个“受害者。
怎么才能不让自己成为“那个受害者”呢？
根据埃森哲的咨询报告显示，这三类人将成为企业必备资源：
能利用数据为公司做决策的中高级管理人才，他们通过数据捕捉市场机会，找到企业的发展趋势，例如CTO、CEO等。
能利用数据为公司搭建数据网的专业人才，他们使用大数据，利用数据内涵和价值为项目所用，例如：数据工程师，数据经理等。
利用数据为业务赋能的应用人才，他们利用数据信息和数据工具，为业务增长赋能，例如：市场营销、人力资源管理、运营等。
大数据时代正兴，互联网等新兴行业扶摇直上，地产、汽车、医疗等传统行业都在面临数字化转型，数据化人才供不应求。
所以可以预见，数据分析能力会像互联网时代你会用电脑一样，成为一项必备技能。
靠数据说话，重视数据分析，已经成为很多人的共识。
随着企业对数据价值的重视，数据分析师也越发地得到重视，目前世界500强企业中，有90%以上都建立了专门的数据分析部门。
数据分析师，无疑是在大数据时代受到格外重视的一个岗位， 尤其是具备专业技能以及行业经验的大数据分析人才，无疑是企业竞相争抢的“香饽饽”。
数据分析这一行，其实有点像当初的各种开发，最初阶段大量涌入跨专业、自学，以及短期培训的求职者。当然，这里并不是说对非专业人员有任何看法，只是陈述事实。
那么究竟要怎么开始迈进数据分析这个领域呢？*
*
今天，小编为大家整理成为数据分析师必须了解的知识！
▶ 01 全面了解数据分析
我相信，十个人中有六七个都是冲着“大数据”“人工智能”等概念而来，然而他们并不知道数据分析到底是干什么用？包含哪些内容？
因此，不要盲从，用行动去了解大数据和数据分析的概念、内容才是硬道理。
比如，可以找相关的书籍学习，不一定要全懂，但至少了解数据分析的流程、应用场景，以及书中提到的若干数据分析工具。
▶ 02 学习统计学知识
统计学知识可以不用深学，但一定要了解。你要知道，今后随着工作内容的增加，需要学习的统计只会更多。
要了解常用数理统计模型（描述统计指标、聚类、决策树、贝叶斯分类、回归等）。
重点放在**学习模型的工作原理、输入内容和输出内容中，**至于具体的数学推导，学不会可暂放一边，需要用的时候再回头看。
▶ 03 熟悉了解Excel
对于非技术类数据分析人员，初级工具只推荐一个：Excel。
本阶段重点学习对象是Excel的中级功能使用（数据透视表、函数、各类图表适用场景及如何制作），如有余力可学习VBA。
▶ 04 提升PPT展示能力
作为数据分析人员，PPT制作能力是极其重要的。
因此需要花一点时间来了解、掌握如何做重点突出、信息明确的PPT，以及如何把各类图表插入到PPT中而又便于更新数据。
▶ 05 了解数据库的编程语言
这个阶段有两个目标：
学习基础的数据库和编程知识以提升你将来的工作效率；
测试一下你适合学习哪一种高级数据分析工具。
对于前者，数据库建议学MySQL（虽然Hadoop很有用但你不是技术职位，初期用不到）。数据库学到联合查询就好，性能优化、备份哪些内容用不到；Python则是能学多少学多少。
▶ 06 进阶学习高级工具SPSS或R
虽然Excel可以解决70%以上的问题，但剩下30%还是需要高级工具来做（比如聚类）。
高级分析工具有两个选择：SPSS和R。
虽然R有各种各样的好处，但我给的建议是根据你在上一步中的学习感觉来确定学哪一个工具，要是学编程语言学得很痛苦，就学SPSS；要是学得很快乐，就学R。
不管用哪一种工具，都要把你学统计学时学会的重点模型跑一遍，直到学会建立模型和小幅优化模型即可。
▶ 07 了解行业和职位
数据分析师最需要不断提升的能力就是行业和业务知识，没有之一。
你将来想投入哪个行业和哪个职位的方向，就要去学习相关的知识。
比如你想做网站运营，那就要了解互联网背景知识、网站运营指标体系、用户运营知识等内容。
▶ 08 建模分析做报告
你学习了那么多内容，但现在出去的话你还是找不到好工作。
所有的招聘人员都会问你一句话：你做过哪些实际项目？如果你有相关的项目经验或者实习经验，当然可以拿出来，但是如果没有，怎么办？
答案很简单，做个报告给他们看。
告诉招聘者：我已经有了数据分析入门级（甚至进阶级）职位的能力。
为帮助学员积累项目经验，提高项目实战能力。联科数据会根据学员的目标行业、公司，准备相应项目经验以及面试级别作品。
▶ 09 求职岗位须知
投简历的时候不要随意投！
带数据这个关键字的，岗位各有不同：
有需要整理分析数据的职位，也有需要写代码的开发人员（数据分析师、数据挖掘工程师，等等）这种比较高级的职位，请大家务必看好职位描述再投简历即可。
最后给大家介绍一个完整的python学习路线，内容是从入门到进阶，既有思维导图，也有经典书籍，还有配套视频，给那些想学习python以及数据分析的小伙伴们一点帮助！
python、SQL等工具如何使用都是数据分析过程中需要用到的机巧。以及必备的硬技能！！
一、Python入门
下面这些内容是Python各个应用方向都必备的基础知识，想做爬虫、数据分析或者人工智能，都得先学会他们。任何高大上的东西，都是建立在原始的基础之上。打好基础，未来的路会走得更稳重。
包含：
计算机基础
python基础
Python入门视频600集：
观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
二、Python爬虫
爬虫作为一个热门的方向，不管是在自己兼职还是当成辅助技能提高工作效率，都是很不错的选择。
通过爬虫技术可以将相关的内容收集起来，分析删选后得到我们真正需要的信息。
这个信息收集分析整合的工作，可应用的范畴非常的广泛，无论是生活服务、出行旅行、金融投资、各类制造业的产品市场需求等等，都能够借助爬虫技术获取更精准有效的信息加以利用。
Python爬虫视频资料
三、数据分析
清华大学经管学院发布的《中国经济的数字化转型：人才与就业》报告显示，2025年，数据分析人才缺口预计将达230万。
这么大的人才缺口，数据分析俨然是一片广阔的蓝海！起薪10K真的是家常便饭。
四、数据库与ETL数仓
企业需要定期将冷数据从业务数据库中转移出来存储到一个专门存放历史数据的仓库里面，各部门可以根据自身业务特性对外提供统一的数据服务，这个仓库就是数据仓库。
传统的数据仓库集成处理架构是ETL，利用ETL平台的能力，E=从源数据库抽取数据，L=将数据清洗（不符合规则的数据）、转化（对表按照业务需求进行不同维度、不同颗粒度、不同业务规则计算进行统计），T=将加工好的表以增量、全量、不同时间加载到数据仓库。
五、机器学习
机器学习就是对计算机一部分数据进行学习，然后对另外一些数据进行预测与判断。
机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然后对新数据做出决定或预测”。也就是说计算机利用以获取的数据得出某一模型，然后利用此模型进行预测的一种方法，这个过程跟人的学习过程有些类似，比如人获取一定的经验，可以对新问题进行预测。
机器学习资料：
六、Python高级进阶
从基础的语法内容，到非常多深入的进阶知识点，了解编程语言设计，学完这里基本就了解了python入门到进阶的所有的知识点。
到这就基本就可以达到企业的用人要求了，如果大家还不知道去去哪找面试资料和简历模板，我这里也为大家整理了一份，真的可以说是保姆及的系统学习路线了。
但学习编程并不是一蹴而就，而是需要长期的坚持和训练。整理这份学习路线，是希望和大家共同进步，我自己也能去回顾一些技术点。不管是编程新手，还是需要进阶的有一定经验的程序员，我相信都可以从中有所收获。
一蹴而就，而是需要长期的坚持和训练。整理这份学习路线，是希望和大家共同进步，我自己也能去回顾一些技术点。不管是编程新手，还是需要进阶的有一定经验的程序员，我相信都可以从中有所收获。
资料领取
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