大数据分析课程学习资料

　　大数据分析是一个偏向技巧性的岗位，所以不建议自学，报班学习是更好方式选择，如果能找一个靠谱的培训机构接受内部浓缩的学习资料，跟着讲师步伐往前走，学习效率会因此大大提升，能在更短时间内形成体系。那么，大数据分析课程学习资料包含哪些?
 

　　一、Python课程，Python对大数据分析来说十分重要，该模块的课程可以被分成基础篇、练习篇两大模块，基础篇建议大家看A Byte of Python3这本翻译书，原版是英文版的，中文版本的翻译到位，能将python的界面、功能都详细介绍清楚，另外建议大家可以看一下第2版的《利用Python进行数据分析》，这本书籍不但详细讲解了Numpy库和 Pandas库，而且还就数据分析的全流程、每个步骤做详细展开，在每个步骤需要用到哪些函数都有详细做介绍，而所谓的练习篇指的是连续做10套完整的练习，让大家了解怎么用pandas做数据分析。

　　二、SQL篇，具体包含以下这几个模块，分别是3MSQL数据库基础、以及LeetCode，根据过去调查的情况来看，有一部分人虽然学完了SQL理论内容但还是无法写出来，为了避免如此情况，在过去有不少人做了研究且提出了解决方法，就是提供一个题库让大家进行在线编写，另外还能在题库里跟志同道合的人展开有效交流，通过别人代码编写孵化的流程模拟、加快整个编写路径。

　　三、Excel，我们知道，Excel是每个白领的日常常用软件工具，从小白到精通到高手，提升过程的相关内容都要系统学习到位才可以，Excel的学习挺简单的，只需要将Excel里的常见函数掌握起来、灵活运用就可。

　　四、统计学，其实大数据分析大的依仗就是数学、统计学，说白了，大数据分析就是利用统计数学原理，将大于10tb的数据集做流程化分析、分层建模、得到可视化结论，再利用所得结论预测未来的发展走向可能、在某一个时间节点达到的可能数据量情况。

　　通过上面这部分内容的分享大家也都明白了，学习资料都包含哪些方面，如果能将上面所说学习资料都获取、掌握到位，按照正确路径去慢慢摸索，在三五年之后对大数据分析岗位的从业内容就能做到灵活运用。简言之，这时候的你完全能将不同环节要用到的软件、算法统一起来，简单的在不同环节中执行鼠标点击的动作。