大數據都會學習什么框架？

很多沒有編程、數據分析基礎的人，認為學習數據分析是一件很難的事情。但是這并不妨礙我們可通過一些有意思的方法，把學習變得簡單、高效。

進入一個全新的領域之前，最好能夠對這個領域的知識體系、技能模型有全面的了解，這樣你能知道哪些是應該學習，哪些是暫時不用學的，知道什么樣的路徑適合自己的狀況。

基于數據分析這個技能，我準備了一份“超級技能地圖”，幫你快速認識數據分析的技能模塊，以及不同的分支下，有哪些必備的技能，以及有哪些好用的資源。

這一張圖，可以幫助你快速認識數據分析這個領域，即便你從未接觸過相關的內容，也可以很清晰地建立數據分析知識框架。

先來看看，這張“超級技能地圖”是這樣的。

可以將手機橫屏進行查看

評論“ 圖片 ”獲取本文高清圖片

這是數據分析小白必備的數據分析技能圖，因為包含了Python數據分析全方位的技能體系，比如數據獲取、SQL數據庫、Python、統計學、數據分析核心模塊、可視化、報告撰寫等等都有詳細拆解。

高效的學習路徑是什么？就是按這樣的順序循序漸進，你會知道每個部分需要完成的目標是什么，需要學習哪些知識點，哪些知識是暫時不必要的。

01 數據獲取

一般數據獲取有內部和外部兩種渠道，內部數據可以通過企業數據庫提取，需要掌握SQL相關的技能。

外部數據則可以通過公開數據集和爬取網絡數據實現，需要了解相關的數據開放站點，以及掌握必要的Python爬蟲技能。

評論“ 圖片 ”獲取本文高清圖片

02 SQL數據庫

SQL技能是數據分析師職位必備的技能之一，需要你對企業的數據庫進行管理，能夠正常地存儲和提取數據。

當然SQL需要掌握的技能并不難，了解基本的語法，掌握基本的增刪改查就可以滿足常規的需求了。

評論“ 圖片 ”獲取本文高清圖片

03 數據分析必備統計學

如果說數據分析需要什么數學基礎，那統計學應該是設計最多的了，但不需要非常深入，因為大多數數據分析用到的無非是統計量、數據分布等基礎知識。

評論“ 圖片 ”獲取本文高清圖片

04 數據分析必備Python基礎

利用Python進行數據分析，那Python的基礎就非常重要了，這意味著你后續是否能夠正常地用Python代碼來實現你的分析想法。

基本的編程規范、數據結構、自定義函數 、控制語句（條件語句、循環語句）、文件讀寫和模塊使用都是需要重點掌握的點。

05 數據分析核心工具

在Python數據分析的體系內，Numpy / Pandas / Matplotlib三個核心庫是繞不過去的。也是這三個工具，能夠讓你實現數據清洗、科學計算、數據分析、數據可視化等核心的工作。

掌握這些，你就完全可以去實現描述型數據分析、探索型數據分析，再加上Sklearn，你可以去實現預測型數據分析，一個完整的數據分析項目，也不過云云。

06 數據報告撰寫

數據報告撰寫雖然看起來像是文檔整理類的工作，但也是非常重要的，因為直接決定了你最終的輸出成果。

對于如何撰寫一份優秀的數據報告，問題拆解的邏輯、數據指標的選取、用戶受眾需求的分析、圖形化的呈現形式都是非常重要的點。

如果你想快速地了解數據分析的技能體系，并知道各個技能分支的知識結構是怎樣的，哪些是重要的知識點，可以詳細閱讀這張“數據分析技能地圖”。

好好學習，天天向上！