不管你是待业还是失业，在这个被互联网围绕的时代里，选择python数据分析课程，就多了一项技能，还怕找不到工作？，还怕不好找工作？小编就来告诉你这个专业的优势到底体现在哪里：Python数据分析学习路径图（120天Get新技能），做了三年数据分析，给你的几点建议，如何入门Python数据分析？B站课程推荐，有哪些值得推荐的数据分析学习课程？??。

1.Python数据分析学习路径图（120天Get新技能）

Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年底发明。由于他简单、易学、免费开源、可移植性、可扩展性等特点，Python又被称之为胶水语言。下图为主要程序语言近年来的流行趋势，Python受欢迎程度扶摇直上。 图片来源用Python玩转数据由于Python拥有非常丰富的库，使其在数据分析领域也有广泛的应用。由于Python本身有十分广泛的应用，本期Python数据分析路线图主要从数据分析从业人员的角度讲述Python数据分析路线图。整个路线图计划分成16周，120天左右。主要学习内容包括四大部分：1）Python工作环境及基础语法知识了解（包括正则表达式相关知识学习）；2）数据采集相关知识（python爬虫相关知识）；3）数据分析学习；4）数据可视化学习。PYTHON学习路径计划图Python 工作环境及基础语法知识了解对于Python基础语法学习部分，学习周期大概为4周，需要的相关资源在网络上都能找到免费的资源，而且质量都不错。相关中文资源如下：1、python工作集成环境包Python(x,y):下载地址（ ）如果安装了上面集成工作包，则下面的包不需要重新安装了。关于包的安装方法在学习资源图书中都有介绍，通常安装库采用pip方法，也可以用pip list查询系统安装了哪些库。3、学习资源图书1）Python基础教程（第2版）[电子版图书自行百度]2）深入浅出Head First python（中文版）[电子版图书自行百度]在线教程1）廖雪峰的python教程（

2.做了三年数据分析，给你的几点建议

还有一个多月，我工作就满3年了。在职场上，3年是个坎，意味着从初级转到中高级，但前提是能力跟得上工作年限。我*份和第二份工作，是做的数据运营，现在这份工作，title是商业分析师。因为专业不是数学、计算机类的，所以相当于转行，但也是理工科，有编程基础，所以相对文科生来说会稍微轻松点，但转行之路并不轻松。之前看到很多想转行的朋友，会问比如，女生适不适合做数据分析、文科生能不能做好数据分析、数据分析做什么的，这样的问题。今天想写的，是三年来的一个总结，也写一下我是如何从一个连Excel都不会的菜鸟慢慢成长的经历。想必像BAT这样的大牛不会是我的读者，那我就自作主张的把读我这篇文章的朋友当作曾经的我——刚入门的小菜鸟。工作*年——菜中之菜我的*份工作在一家小公司，用户非常少，产生的数据也很少。虽说职位是数据运营，但运营的活占了一大半，也就是每天上下线产品，传图片啊、和产品技术扯皮啊之类的。数据相关的工作，就是每天的日报，其实也就几行数据，都是从后台导的。好在我有个比较逗比的领导，教了我不少东西，我有不懂的他都会给我讲。再就是工具Excel，最初连公式if、vlookup这类最基本的都不会用，更别说那些公式嵌套、数组这样的了。每天没事情的时候我就学Excel，关注了好几个公众号，每天跟着推送的小技巧学，觉得有用的我就用小本本记下，再自己创建数据练习一遍。用一次是背不下来的，但是能够有个概念，碰到问题的时候，脑袋里有个印象知道这可以用快捷方式实现，也能知道用什么关键字去百度。不过那段时间我陷入了另一个误区，死命学习数据分析工具。因为实在不想待在那家几个老板撕逼的公司了，为了能够跳槽，每天早上六点起床学spss、VBA、powerBI。那时觉得学了这些技能，在简历上写得会好看些（手动捂脸）。但是学了并没有什么卵用，工作上没用到，几个月之后就忘了。工作第二年——初级数据分析师*份工作干了七个月，实在受不了就走人了。去了一家金融公司，数据量依旧比较小，但是涉及的面比较广，好几类数据（用户端、合作方端、平台端）。第二份工作成长比较快，因为*就我一个做数据的。虽然运营的活也在做，好歹数据和运营一半一半。在这期间，我是通过背数据了解业务的。嗯，没错，背数据。头部产品日均uv，注册，销售额等等，月度数据、周数据等等，每天早上去到公司*件事情就是先背一遍*的各种指标。久而久之，我也就做到了“心中有数”。开会领导问起来，我可以不用看数据表就能说出相关数据和转化，也能一眼看出哪些数据有异常，赶紧测流程，发现bug及时止损。对于投放产品的定价，也能给商务一个有价值的建议。这份工作带给我的，是数据敏感性和对业务的理解。很多数据分析的职位JD 里都提到了数据敏感性，其实作为普通人（可能连高数都学得头大的），像电影里那种对数据过目不忘的天才是很少的，数据敏感性就是建立在对数据的了解和熟悉上，一个一直在做电商数据分析的人，可能对游戏业务的数据一知半解。所以，若是你没有特异功能，先背数据吧。业务的了解，是在工作中得来的。对于新人来说，每天都会涉及到新的东西，比如uv、ip、pv、埋点、日活、月活、转化率，怎么评估转化率的高低，怎么评判产品的表现等等。多学，多问，脾气好，谦卑。当然问之前先去百度，别什么不会都转头就问，别人的时间不是拿来浪费在你身上的。这份工作中，另外收获比较大的，就是学会了python，并且学以致用。日报周报月报都是我做，每天的数据不多，但是非常杂，如果用Excel，我得重复十几次同样的操作。我是个很懒的人，重复几次就要冒火了。原本也是在学python，正好知道python能够当Excel用，也就更加努力的学了。每天我是**个到的，9点上班，我一般八点半之前会到。到了公司，就坐在工位看网络课程。比如安装、使用、代码，先做个大概得了解。之后就是用文档学，比如电子书、知乎、打印出来的教程等等。从安装，到import pandas、read_excel，一步一步也就编了一段完整的代码，代替了重复操作的Excel。最初日报要花一上午做，用了python之后半个小时搞定，包括下载数据，美化表格，写邮件。因为工作效率的提高，领导也交给我更多的事情，接触的业务也就扩大了。工作第三年——中级数据分析师第三份工作，也就是现在做的，就纯属于数据分析了，没有运营那些杂事。数据量比之前的两个公司大了很多倍，日报用Excel还行，周报、月报就只能用Python了，Excel根本带不起来。技能方面，又新增一个oracle。sql其实是比较简单的，在网站上随便学一个下午，再下个navicate for mysql练个几天，入门轻而易举。但是复杂的查询就需要花费时间去训练了，毕竟sql的逻辑和Python的不太一样。今年年初，领导要做一个2021的年报，需要12个月的数据。以我现有的Python水平，处理12个月的就很卡了。只能捣鼓oracle，别说，还真是快，非常之快！对于业务的理解，当然是比两年前更透彻的。但是作为一个数据分析师，最重要的事情，不是去描述事件什么时候发生、如何发生、产生了什么影响，而是要根据这几样，去告诉业务组或者领导，如何去优化，之后会往什么方向走，怎么提升业绩，这才是最重要的。当然，现在对数据的处理效率、工具的使用熟练度，已经妥妥的应付得了目前的工作了，若是以后还需要提升，肯定也会加倍努力。不过对于我来说，更重要的是理解业务，拓宽眼界，了解行业。很多小伙伴留言时都会提到不知道自己是否适合数据分析，害怕自己零基础入门难，或者文科生学不会。其实*的办法就是去尝试。这里我给大家推荐一个免费的商业数据分析入门训练营。通过5天的学习，让你接触真正的数据分析思维与方法，体验2大主流数据工具，体验用数据分析解决商业问题。体验之后你就知道自己是不是真的适合数据分析了。点击下面的链接就可以免费获得~ 中年焦虑，躲不过相信我，只要你选择了互联网，不论你是做技术还是产品还是运营还是数据分析，都逃不过中年焦虑。如果害怕这一点，还是选传统行业吧。但是只要做好自己的事，想必天无绝人之路，年过三十也不是大罪，不至死。3. 初级、中级、高级对于刚入门的小朋友，做好本职工作，领导交待的一定要认真对待，而且及时反馈很重要。在业余时间想方法提升效率，比如刚做的表格，是不是有更快的方法实现，图是不是能够做得更清晰好看。这个时候你是不会承担起*的数据分析和指导性角色的，老板也不会很重视你的意见，但是慢慢发光，做的东西出来会让别人眼前一亮，想必领导会注意到你。也别吝啬帮助别人，很多时候帮一下同事，可能你会有新的知识可以学到。而且你帮助他了，下一次你有什么问题，想必他也不会断然拒绝你的。对于中级，这个时候已经开始承接*的数据和专题分析工作了，对于ppt的撰写，图表的呈现一定要专业，可以学学各大咨询公司的报告，看看别人的报表风格。比如艾瑞咨询的报告，我个人很喜欢这类风格，所以我的图很多也是模仿他的。在ppt或图表上融入公司的主题色（前台或者logo的颜色），会增色不少。对于高级，我也是在摸索。目前对于数据的处理、表达上已经没什么问题了，足够应付现有工作。但是如何从数据提取的信息，去提升业务，优化流程。这一点我也还在学习，从现有的数据表现，提出有建设性的意见给运营、产品、领导，这是很考验人的，不仅要确保数据准确无误（这样才能得出没有偏差的结论），还得对业务产品了熟于心，还有对行业的一个全局观，路阻且长，行则将至。专栏列表数据分析与Python：数据分析师入职新公司，如何快速上手数据分析与Python：【Python代替Excel】1：Python与Anaconda数据分析与Python：【Python代替Excel】2：数据的读取数据分析与Python：【Python代替Excel】3：数据的预览数据分析与Python：【Python代替Excel】4：数据的清洗其他文章推荐数据分析与Python：如何转行数据分析师？应届生如何自学？数据分析与Python：【数据分析入门】之：如何用Python代替Excel（1）数据分析与Python：【数据分析入门】如何用Python代替Excel（2）数据分析与Python：从入门到精通，10本数据分析必看书籍数据分析与Python：拉勾爬了1200个职位，告诉你什么是数据分析 (二维码自动识别)

3.如何入门Python数据分析？B站课程推荐

入门只推荐2门网课+1本书：No1. Coursera的【Python for Everybody】最少看完前两章，[Getting Started with Python] 以及 [Python Data ]这门课很有名，老师讲的很好，一般一节课时间也不会很长，第二章Data 讲解的很透很清楚，data 对于入门还是很重要的，很多网课一笔带过，但这个认真听了以后不会有那种 “欸我好像看过这个东西但是又记不太清了” 的那种感觉（悄悄的说这个课B站上也有，有条件*直接Coursera注册啦 支持一下老师！）No2. Pandas数据分析Youtube博主Kevin Markham的系列视频，博主在米国现在专门做了数据培训的创业公司，这个一集5-10分钟，是英文但语速很慢，实用还练听力，某up主的搬运：【全30集】使用 pandas 进行数据分析：Data analysis in Python with pandas_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-. Python数据分析与挖掘实战原因，不是说觉得这本书有多么多么好，但是，它里面是一些实际的案例，很多人推荐【利用python进行数据分析】这本书，但是实际学过来感觉一开始就看这本书，很容易觉得枯燥，很容易放弃。。。真的看身边好几个人都是从入门到弃疗所以感觉从案例学起来成就感会高一些，先提点兴趣然后一步一步稳扎基础

4.有哪些值得推荐的数据分析学习课程？

导读" 想转行数据分析师，请问如何入行 ？ "" 我是从事XX行业的，想学习大数据分析帮助自己的工作，从哪儿学起呢 ？”这是我最近常常被问到的问题。我将大家的需求归为两类：转型成为专业的数据分析师 学习数据分析技能提高职场竞争力无论你是哪类需求，我认为你都应该选择一个课程进行系统的，有序的学习。自己抓到书就开始看，没有老师和同伴，不仅学习效率低下，也无法长期坚持。由于我自己也面临着同样的学习问题。因此，我进行了一些调研，形成了这份数据分析学习课程全指南，帮助你做出最合适的选择！课程列表秦路 - 七周七学习成为数据分析师 Coursera - *院校在线公开课小蚊子数据分析 - 网易云课堂猴子 - 0基础学会大数据分析优达学城Udacity - 数据分析师课程如果大家还知道比较好的课程，请在留言中推荐给我。如果上过这些课程的同学有客观的反馈，也请留言给我，我会根据反馈进行修正。秦路 - 七周七学习成为数据分析师秦路，知乎网红，在知乎上答遍了数据分析类提问。他的学习课程源自于他在知乎上的一次回答 如何快速成为数据分析师。这是一个免费的自学课程，我认为比较适合有一定编程基础的半专业人士，比如我 ^_^课程链接：如何七周成为数据分析师课程设计：*周：Excel学习掌握第二周：数据可视化第三周：分析思维的训练第四周：数据库学习第五周：统计知识学习第六周：业务知识（用户行为、产品、运营）第七周：Python/R 学习优点：知识涵盖面广泛，总结得很全面强调了数据分析思维和业务知识的学习课程是免费的缺点：自学课程没有老师指导，也没有视频和Live，更适合有编程基础的人不适合基础薄弱的入门者，一位护士岗位的微信好友曾给我抱怨：看不懂秦路的文章。。是由斯坦福*创办的公开在线课程网站。网站上有不少国内外*院校的数据分析课程。我挑选了三个典型课程进行介绍。课程链接：Data Analysis and Skills: the PwC Approach - PwC | Coursera普华永道为职场人士开设的数据分析课程。课程设计：包括 数据决策思维训练，Excel进阶技能，Excel可视化，PPT商业数据报告制作，实践项目 这五个部分。每个部分的学习时间是一个月左右，你可以选择任意一个部分进行学习。课程链接：Data Science - Johns Hopkins | HOPKINS*开设的以R语言为工具的数据科学课程。课程设计：课程包含十个部分，每个部分的学习时间是一个月左右。通过这个课程学习，你会扎实的掌握大量统计学，算法以及数据分析相关的理论知识。课程以R为工具进行操作实践。课程链接：Data Using Python - Nanjing | Coursera南京*开设的Python数据分析课程。课程设计：这是Coursera上少有的中文课程。一共有5周课程，包括Python基础，数据获取和展示，数据结构和Python扩展库，Python统计分析和可视化，GUI界面设计。适合*的Python初学者。优点：Coursera上的课程是*院校教授的课程，因此专业性，学术性很强Coursera*度较高，课程结业证书在求职时有一定的说服力Coursera的课后有实践作业，并且可以和同学一起讨论交流缺点：课程都是全英文授课 （除了少量国内*开设的课程）JOHNS HOKINS的数据科学课程学习时间很长，更适合空余时间较多的学生小蚊子数据分析小蚊子是《谁说菜鸟不会数据分析》系列图书的作者。他的系列课程是付费的，全部放在网易云课堂上面。提供了一节免费的课程《如何制作数据分析师简历》，大家可以先体验一下。课程链接：小蚊子数据分析个人主页 - 网易云课堂课程设计：优点：将编程和非编程学习路径拆分开，便于大家根据需求挑选合适的课程课程提供了Excel, PPT, R, SPSS, Python等多种语言/工具的学习课程，同时每门课程中也提供了对应的理论知识缺点：着重于工具学习，没有针对数据分析思维训练的课程其中一些课程不是蚊子老师自己授课，质量可能会比较参差猴子 - 0基础学会大数据分析猴子是我的朋友，毕业后在IBM工作了两年，现从事大数据分析相关的创业。他的课程主要以R语言为工具学习大数据分析。最有趣的地方在于将课程设计成了”闯关游戏”，增加了学习的趣味性和动力。课程链接： 大数据社群怎么玩？课程设计：第1关：科普知识：什么是大数据分析思维>> 零基础入门大数据分析的方法论第2关 >> 数据分析基础：数据结构入门 第3关 >> 简单数据处理和分析第4关：复杂数据处理和分析第5关：SQL数据分析实战第7关：大数据基础：统计与概率系列知识第8关：R数据挖掘实战第9关：数据分析可视化实战第10关：社群众筹项目优点：课程有配套的社群，同时辅以闯关游戏的设计，一方面增加了课程的趣味性，也让0基础的入门者有导师和同学一起帮助，更容易坚持学习下来。缺点：课程设计主要以R语言的应用为基础，对于想要学习Excel或者Python的学习者来说，并没有相关的课程提供优达学城 - 数据分析师课程优达学城 Udacity是美国一家从事在线*教育的公司，从2011年起便开始了创业，在美国市场大获成功。去年起开始进驻*，网站上面既有付费课程，也有免费课程。课程链接：数据分析师课程设计：优点：和Coursera一样，授课老师的专业性很高课程有真实数据和项目进行实践操作配有同步学习小组，在导师和同学监督下坚持学习缺点：需要掌握简单的编程基础每周至少要投入10小时的学习，对于上班族来说，比较难以做到主要以Python为语言工具，对于想要学习R的学习者来说，有所局限附：数据分析的职场竞争力为了验证数据分析在求职中的竞争力，我在拉勾网随机挑选了4份月薪2万的JD，结果都有关于数据分析能力的要求。销售经理招聘-Gridsum 国双招聘-拉勾网有志于从事大数据解决方案的销售，熟悉互联网搜索营销，数据分析等咨询师招聘-精真估招聘-拉勾网熟练应用 Office 办公软件，具备较强的数据解读能力、归纳总结和分析能力运营经理招聘-拉勾网招聘-拉勾网精通excel，具备优秀的数据统计及图表展现能力，良好分析能力产品经理招聘-陌陌招聘-拉勾网监测产品功能数据、用户反馈，分析问题并推动解决

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