1。整體了解-0.5小時新人們被“大數(shù)據(jù)”、“人工智能”、“21世紀是數(shù)據(jù)分析老師的時代”等信息所吸引，立志成為一名數(shù)據(jù)分析老師，于是問題產(chǎn)生了。數(shù)據(jù)分析包含什么？市面上有很多數(shù)據(jù)分析的內(nèi)容，我這里是推薦“簡單來說就是數(shù)據(jù)分析”。這本書對于有基礎的人來說可以稱之為休閑讀物，但是對于新人還是有一定作用的。閱讀的時候，不需要了解太多，重點是數(shù)據(jù)分析的流程和應用場景，以及書中提到的數(shù)據(jù)分析的一些工具，不需要糾結于分析模型的實現(xiàn)。

二、了解統(tǒng)計知識10個小時15個小時，僅僅夠你了解統(tǒng)計知識，作為入門就夠了，但是你要知道，以后隨著工作內(nèi)容的深入，你需要學習更多的統(tǒng)計知識?，F(xiàn)階段-2書籍有兩個:簡單統(tǒng)計和統(tǒng)計學:從數(shù)據(jù)到結論。要了解常用的數(shù)理統(tǒng)計模型(描述統(tǒng)計指標、聚類、決策樹、貝葉斯分類、回歸等。)，并重點介紹了學習模型的工作原理、輸入內(nèi)容和輸出內(nèi)容。至于細節(jié)，

建議先從統(tǒng)計學書籍入手，比如統(tǒng)計精要，再看看一些算法數(shù)，比如微積分，概率論。之后要看一些模型，比如《數(shù)據(jù)挖掘精要》，必要的話也要看《數(shù)據(jù)庫基礎》之類的書。有三個入門級別:入門級別:通俗易懂數(shù)據(jù)分析啤酒和尿布數(shù)據(jù)之美數(shù)據(jù)分析:ScipyandNumpythonForData Analyzer IsbadataHandbook初級:集體智能編程機器學習無為構建機器學習系統(tǒng)withPython數(shù)據(jù)挖掘機器簡介LearningforHacke Rs專業(yè)級別:信息檢索入門tosemisupservicelearningtorank vallearningrank信息檢索和自然語言處理。

數(shù)據(jù)分析是一門專業(yè)交叉學科。我把看的書整理了一下數(shù)據(jù)分析老師，希望對你有幫助:數(shù)據(jù)分析老師必讀書目:Excel《誰說新手不行》學習函數(shù)適用的場景和過程比函數(shù)本身更重要。是否需要學習VBA是不同人的答案。我個人不推薦。ExcelVBA最大的優(yōu)點就是適用性廣。就算去其他行業(yè)的其他崗位，也離不開Excel。這時候就是為自己的工作加分的一個亮點。

這里只有一本推薦因為剛剛看了上面一本還沒看全……數(shù)據(jù)分析老師必讀書目:數(shù)據(jù)可視化方面的書不多。市場上大多以編程為主，新手和設計的教程很少。如果你只是知道圖表，看Excel的書籍也是有用的。內(nèi)容非常豐富，涉及可視化的方方面面，包括更多的編程語言和設計軟件:Python JS R Excel。作者還有另一本書《數(shù)據(jù)之美》。