上期入口：18個堪稱神器的命令列工具，高效運維必備
一門程式語言肯定是很有必要的，至於是哪門程式語言，目前無論是專業推薦還是招聘需求，都是以python為主的。並且python確實也是比較適合新手快速上手入門，這裡不做過多討論。
書籍1：《簡明 python 教程》(a byte of python)
書籍2：《流暢的python》
這本書非常好，是深入理解python最好的兩本書之一，另一本可能是《500 lines or less》。
教程推薦：
第一彈：超全python學習資源整理（入門系列）
第二彈：超全python學習資源整理（高階系列）
書籍：深入淺出統計學
非常適合入門的一本書，學起來其實是非常有趣的，有很多實際應用方面的展示來學習和加深理解。
因為大多企業都是sql資料庫，作為資料分析師，資料訪問增刪都是很常用的操作。對於普通的工作要求，只需要學一些簡單的基礎就好了，這個過程是非常快的。
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numpy和pandas是資料分析必須要掌握的兩個工具。numpy資料的計算，陣距變換，線性代數等；pandas可以進行行、列定義，資料的預處理等。
書籍：利用python進行資料分析
本書含有大量的實踐案例，你將學會如何利用各種python庫（包括numpy、pandas、matplotlib以及ipython等）高效地解決各式各樣的資料分析問題。
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python常用的資料視覺化工具是matplotlib和seaborn，通過這兩個工具能夠讓複雜的資料變得清晰可讀且美觀。
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爬蟲。雖然爬蟲可能在一部分工作中不會用到，但是掌握爬蟲絕對能為你的求職加分；通過爬蟲知識，我們可以方便獲取各類資料來源。
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機器學習。隨著機器學習的發展，我們不再僅建立一些資料統計模型，而是將大量優質的機器學習方法用於建模的需要，從而通過現有資料去**，挖掘更多有價值的資訊。
教程推薦：『機器學習』入門教程彙總
沒有什麼真正強大的本事是可以速成的，越是底層，學習回報週期越長的技能越是如此。但這並不代表，我們不能用有意思的方法，把學習的過程變得高效而有趣。下面為我們的樓+課程《6周成為資料分析與挖掘工程師》打個廣告。如果你覺得自己時間充裕，自制力強，自學能力也不錯，自然是可以忽略這個廣告噠。
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精華分享 轉行資料分析的乙份學習清單
知乎 python資料分析師 注意 如果你是乙個對程式設計毫無經驗的小白，那麼首先你應該掌握一定的程式設計基礎 尤其像從其它行業轉行到it行業的朋友們 對於新手來說，博主認為python語言是最佳的選擇。作為乙個解釋型的動態高階語言，python易於理解，上手簡單，非常適合初學者學習。一本快速入門p...
寫好乙份資料分析報告的13個要點
先說說寫乙份好的資料分析報告的重要性，很簡單，因為分析報告的輸出是你整個分析過程的成果，是評定乙個產品 乙個運營事件的定性結論，很可能是產品決策的參考依據，既然這麼重要那當然要寫好它了。首先，要有乙個好的框架，跟蓋房子一樣，好的分析肯定是有基礎有層次，有基礎堅實，並且層次明了才能讓閱讀者一目了然，架...
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