說實(shí)話一開始寫這個(gè)公眾號(hào)的時(shí)候還是挺想寫一些技術(shù)文章去幫助一些初學(xué)者的证舟，雖然我也是剛?cè)胄袥]多久，但是畢竟剛經(jīng)歷過這個(gè)階段拜银，想著寫出來肯定會(huì)比較接地氣梭灿。但是后來我慢慢意識(shí)到其實(shí)現(xiàn)在有太多技術(shù)文章了，什么類型的其實(shí)都有备埃，那不如將我看過的學(xué)習(xí)資料全部整理出來姓惑，一方面幫助對(duì)這一行還不太了解的人能夠清楚的知道學(xué)習(xí)的路徑是什么。另一方面可以幫助苦于沒有資料的人按脚，節(jié)省這部分人的搜索時(shí)間于毙。
下面廢話不多，直接上干貨辅搬。
Python 基礎(chǔ)篇
1唯沮、首先推薦 「A Byte of Python3（中文版）」這本書
這本書是我讀過的最適合初學(xué)者的一本，內(nèi)容盡量簡潔易懂堪遂，雖然不會(huì)將一些知識(shí)的復(fù)雜用法全部講透介蛉，但是說實(shí)話很多復(fù)雜功能尤其在初學(xué)階段真的用不到。
這本書原版是英文溶褪，但由于英文版更新了币旧，而國內(nèi)的官方指定中文譯本還未更新，所以被 GitHub 上的一位大佬翻譯猿妈，并將其放在 GitHub 上供大家下載吹菱。不過我時(shí)間有點(diǎn)長我已經(jīng)找不到當(dāng)初的網(wǎng)站了，只有電子版的書彭则。另外也可以閱讀官方中文譯本鳍刷。
官方中文譯本：介紹 · 簡明 Python 教程
但我依然推薦大家閱讀電子版，真的排版做的很棒俯抖。大家可以后臺(tái)回復(fù)「電子書」來獲取倾剿。
2、廖雪峰的 Python 教程
這可以說是國內(nèi) Python 最全面的免費(fèi)教程了蚌成。甚至可以當(dāng)做工具書來查看前痘，不過對(duì)于初學(xué)者可能內(nèi)容跨度會(huì)稍微有點(diǎn)大，導(dǎo)致連貫性欠佳担忧，所以建議先看完上面推薦的電子書芹缔，再來看這個(gè)。
課程網(wǎng)址：Home - 廖雪峰的官方網(wǎng)站
3瓶盛、「利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析·第2版」
當(dāng) Python 已經(jīng)入門后最欠，就可以看這本關(guān)于數(shù)據(jù)分析的書示罗。這本書可以說是不可多得的關(guān)于數(shù)據(jù)分析的好書，里面不光對(duì) Python 數(shù)據(jù)分析的工具（Jupyter notebook)進(jìn)行了講解芝硬，而且還詳細(xì)的講解了 Numpy 庫和 Pandas 庫蚜点，這兩個(gè)可以說是數(shù)據(jù)分析的最重要的庫了。
而且還是根據(jù)數(shù)據(jù)分析的流程一步步的去講解每個(gè)流程拌阴、需要的操作以及這些操作需要用到的函數(shù)绍绘。雖說沒有一個(gè)完整的項(xiàng)目，但看完后完全可以當(dāng)做工具書來查詢迟赃。強(qiáng)烈推薦陪拘。
電子書網(wǎng)址：《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析·第2版》第1章 準(zhǔn)備工作 - 簡書
4、科賽網(wǎng)(Kesci)的「這十套練習(xí)纤壁，教你如何使用Pandas做數(shù)據(jù)分析」
在學(xué)習(xí)了上面的 Python 知識(shí)后左刽，那么也該實(shí)戰(zhàn)一下了。這個(gè)網(wǎng)站提供了十個(gè)實(shí)際問題的練習(xí)酌媒，并且提供在線的編程環(huán)境(和 Jupyter notebook的界面很像)欠痴，最重要的是提供了數(shù)據(jù)集∶胱桑可以說是幫你準(zhǔn)備了一切喇辽，讓你可以專心的去思考。
網(wǎng)址：科賽 - Kesci.com
5拭荤、當(dāng)你將上面的都全部學(xué)完，這時(shí)候就可以正式開始你數(shù)據(jù)分析師的第一個(gè)項(xiàng)目了疫诽，這個(gè)項(xiàng)目就是「泰坦尼克號(hào)數(shù)據(jù)分析」舅世，這可以說是數(shù)據(jù)分析的經(jīng)典項(xiàng)目了，很多人進(jìn)入數(shù)據(jù)分析行業(yè)都是從這個(gè)項(xiàng)目開始的奇徒。雖然將這個(gè)項(xiàng)目寫入簡歷沒什么雏亚，但對(duì)提升自己而言，絕對(duì)是非常棒的摩钙。為什么這么說罢低？因?yàn)榫W(wǎng)上關(guān)于該數(shù)據(jù)集的分析文章非常多，這樣你自己做完整個(gè)項(xiàng)目后可以參考很多其他人的意見胖笛，吸取別人的分析思維网持，這是非常關(guān)鍵的地方。初學(xué)階段最快的提升辦法其實(shí)就是模仿长踊。
如果你懶得去網(wǎng)上找功舀，那么這里我也推薦一篇我覺得不錯(cuò)的文章供你參考。
分析參考文章：python 分析泰坦尼克號(hào)生還率 - 掘金
數(shù)據(jù)集介紹：Titanic: Machine Learning from Disaster | Kaggle
數(shù)據(jù)集下載：https://raw.githubusercontent.com/ShiChJ/DAND-Basic-Materials/master/P2/Project_Files/titanic-data.csv
SQL篇
1身弊、「撩課3Mysql數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)入門教程」
這可以說是免費(fèi) SQL 教程中最棒的視頻教程了辟汰。不光有免費(fèi)視頻課列敲，還可以根據(jù)課程加公眾號(hào)獲取視頻中的思維導(dǎo)圖用于復(fù)習(xí)，真的是不可多得的免費(fèi)教程帖汞。
網(wǎng)址：撩課3Mysql數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)入門教程 - 網(wǎng)易云課堂
2戴而、「SQL-W3Cschool」
這是W3C學(xué)院的課程，相信大家也都聽說過翩蘸，非常適合當(dāng)做工具書查詢所意。
網(wǎng)址：SQL教程_w3cschool
3、「LeetCode」
其實(shí)大部分人學(xué)完 SQL 后發(fā)現(xiàn)自己還是不會(huì)寫鹿鳖，哪怕是讓你篩選個(gè)排名第二的人出來可能都要想一會(huì)扁眯。其實(shí)針對(duì)這種情況早就有人提出了解決辦法，那就是做一個(gè)題庫供大家在線編寫，另外還能夠互相交流學(xué)習(xí)翔冀，看別人的代碼是如何編寫爽醋。LeetCode 就是這類網(wǎng)站之一，說實(shí)話里面的數(shù)據(jù)庫提型我還真在面試的時(shí)候碰到過绣版。
非常建議找工作前先刷一下題，說不定面試就碰上了呢歼疮。
網(wǎng)址：力扣 (LeetCode) 中國官網(wǎng) - 全球極客摯愛的技術(shù)成長平臺(tái)
Excel
1杂抽、「跟王佩豐學(xué)Excel視頻教程：Excel實(shí)戰(zhàn)1800分鐘」
畢竟 Excel 都已經(jīng)出現(xiàn)了幾十年了，所以網(wǎng)上 Excel 的課程實(shí)在太多了韩脏，這里就推薦網(wǎng)易云課堂的這門課吧缩麸，一樣是免費(fèi)的。學(xué)習(xí) Excel 我是建議直接看視頻的赡矢，畢竟很多操作都是鼠標(biāo)直接點(diǎn)杭朱，看視頻反而比看書效率高。
網(wǎng)址：跟王佩豐學(xué)Excel視頻教程：Excel實(shí)戰(zhàn)1800分鐘 - 網(wǎng)易云課堂
2吹散、「Excel職場(chǎng)小白到精通高手速成」
如果你想將 Excel 學(xué)的比較精通一些弧械，那么也可以購買這門網(wǎng)易云課堂的課程，講的非常細(xì)致空民，200 多個(gè)課時(shí)刃唐，也就一百多塊錢，算是非常便宜了界轩。
網(wǎng)址：Excel職場(chǎng)小白到精通高手速成 - 網(wǎng)易云課堂
統(tǒng)計(jì)學(xué)
1画饥、「可汗學(xué)院公開課：統(tǒng)計(jì)學(xué)」
統(tǒng)計(jì)學(xué)作為數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)是非常重要的，至少你得知道最大值浊猾、最小值荒澡、平均值、中位數(shù)与殃、平方差等這些基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)知識(shí)单山。另外也需要知道餅圖碍现、箱線圖這些圖標(biāo)的含義和用法，這樣在數(shù)據(jù)分析時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)才能有一定的感知米奸。這里推薦可汗學(xué)院的統(tǒng)計(jì)學(xué)課程昼接，可以說將這門課程看完統(tǒng)計(jì)學(xué)的大部分知識(shí)就夠用了。
網(wǎng)址：可汗學(xué)院：統(tǒng)計(jì)學(xué)
爬蟲
1悴晰、「Python 3 網(wǎng)絡(luò)爬蟲開發(fā)實(shí)戰(zhàn)教程」
這本書估計(jì)很多想學(xué)爬蟲的人都聽說過慢睡，或者有的已經(jīng)買了本書。不過這本書前七章可以直接在作者崔慶才的個(gè)人博客直接訪問的铡溪，有興趣的可以看一看漂辐，如果真的把前七章都看完了再買本書也不遲。
為什么要放一個(gè)爬蟲教程呢棕硫？因?yàn)橄胱鰯?shù)據(jù)分析的人大多都聽說過爬蟲髓涯，而且爬蟲是了；靈活獲取數(shù)據(jù)的最佳手段哈扮，加上我本人最近也在學(xué)習(xí)爬蟲纬纪，所以就將我發(fā)現(xiàn)的爬蟲教程也放上來了。那么不找爬蟲類工作是否需要學(xué)習(xí)爬蟲呢滑肉？我覺得如果有時(shí)間還是非常值得一學(xué)的包各，這里前提是如果有時(shí)間啊，畢竟數(shù)據(jù)分析最缺的就是數(shù)據(jù)靶庙，網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)據(jù)并不是都可以直接下載下來的问畅，比如一個(gè)城市的房價(jià)如何？工作崗位分布如何六荒？等护姆。想要獲取這些數(shù)據(jù)最好的辦法就是爬蟲。
博客：Python3網(wǎng)絡(luò)爬蟲開發(fā)實(shí)戰(zhàn)教程 | 靜覓
好了恬吕，這次就先整理出這么些签则。資料在精不在多须床，更何況資料太多铐料，自己選擇起來也會(huì)糾結(jié)。上面的這些資料如果全部看完入門妥妥的沒問題豺旬。
下篇文章我會(huì)著重講一下數(shù)據(jù)分析師的兩個(gè)發(fā)展方向钠惩，讓未入行的人知道這一行是什么樣的，也讓一入行的可以了解未來自己該往哪個(gè)方向發(fā)展族阅。
2019第二季度篓跛，繼續(xù)努力！
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