前言

金三银四跳槽季，什么岗位最吃香？

看看字节、腾讯等大厂给自家数据分析师开出的薪资，你就知道这个岗位有多火热了。

数据分析师的薪酬这么高，真的是因为做数据分析很难吗？**当然不是！**相较于写代码，数据分析所师需的技能门槛要低得多，甚至你只需要精通几个分析工具，就能拿到大厂offer。比如别人做个可视化图表憋半天，而你用Tableau几分钟搞定；别人分析网站数据，分析半天结果未必准确，而你用Python迅速地出具一份专业报告；别人几个小时没查询完的数据，你用SQL几秒钟执行完毕。

如何零基础学习数据分析？

这也是现在很多人想转行到数据分析一个最关心的问题，对于零基础的人想转行数据分析，是有一定的难度的，但也不是不能。

现如今，大数据已经延伸到各行各业，大数据领域的人才需求大量增加，薪资高，待遇好，吸引了很多的人，这其中大数据分析，就是一个非常不错的选择，那么想要从事大数据分析需要哪些技能呢？

数据分析要具备的能力有：

1、数据加工、数据处理

2、业务转译、就是把业务需求、业务目标转译成数据建模方法

3、编程语言、掌握SQL、python、SAS、R,等

在这里要与大家分享的书籍是《Python 数据分析基础教程：NumPy 学习指南（第 2 版）》，根据小编多年python开发经验，这本书是零基础入门数据分析首选佳作。

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该书是NumPy的入门教程，主要介绍NumPy以及相关的Python科学计算库，如SciPy和Matplotlib。《Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）》内容涵盖NumPy安装、数组对象、常用函数、矩阵运算、线性代数、金融函数、窗函数、质量控制、Matplotlib绘图、SciPy简介以及Pygame等内容，涉及面较广。另外，Ivan Idris针对每个知识点给出了简短而明晰的示例，并为大部分示例给出了实用场景（如股票数据分析），在帮助初学者入门的同时，提高了本书可读性。

之所以推荐它的原因是因为该书以实战为主理论为辅。从很浅显的概念开始讲起，渐渐融入各种动手实践的例子。

话不多说，直接来展示：

第1章 NumPy快速入门
  • Python
  • 动手实践：在不同的操作系统上安装 Python
  • Windows
  • 动手实践：在 Windows 上安装 NumPy、Matplotlib、 SciPy 和 IPython
  • Linux
  • 动手实践：在 Linux 上安装 NumPy、Matplotlib、SciPy 和 IPython
  • …

第2章 NumPy基础
  • NumPy 数组对象
  • 动手实践：创建多维数组
  • 动手实践：创建自定义数据类型
  • 一维数组的索引和切片
  • 动手实践：多维数组的切片和索引
  • …

第3章 常用函数
  • 文件读写
  • 动手实践：读写文件
  • CSV 文件
  • 动手实践：读入 CSV
  • 成交量加权平均价格（VWAP）
  • …

第4章 便捷函数
  • 相关性
  • 动手实践：股票相关性分析
  • 动手实践：多项式拟合
  • 净额成交量
  • 动手实践：计算 OBV
  • …

第5章 矩阵和通用函数
  • 矩阵
  • 动手实践：创建矩阵
  • 从已有矩阵创建新矩阵
  • 动手实践：从已有矩阵创建新矩阵
  • 通用函数
  • 动手实践：创建通用函数
  • …

第6章 深入学习NumPy模块
  • 线性代数
  • 动手实践：计算逆矩阵
  • 求解线性方程组
  • 动手实践：求解线性方程组
  • 特征值和特征向量
  • 动手实践：求解特征值和特征向量
  • …

温馨提示：文章篇幅有限，需要完整版《Python 数据分析基础教程：NumPy 学习指南（第 2 版）》PDF的小伙伴，微信扫描下方二维码免费领取！

第7章 专用函数
  • 排序
  • 动手实践：按字典序排序
  • 复数
  • 动手实践：对复数进行排序
  • 搜索
  • 动手实践：使用 searchsorted 函数
  • …

第8章 质量控制
  • 断言函数
  • 动手实践：使用 assert_almost_equal 断言近似相等
  • 近似相等
  • 动手实践：使用 assert_approx_equal 断言近似相等
  • 数组近似相等
  • 动手实践：断言数组近似相等
  • …

第9章 使用Matplotlib绘图
  • 简单绘图
  • 动手实践：绘制多项式函数
  • 格式字符串
  • 动手实践：绘制多项式函数及其导函数
  • 子图
  • 动手实践：绘制多项式函数及其导函数
  • …

第10章 NumPy的扩展：SciPy
  • MATLAB 和 Octave
  • 动手实践：保存和加载.mat 文件
  • 统计
  • 动手实践：分析随机数
  • 样本比对和 SciKits
  • 动手实践：比较股票对数收益率
  • 信号处理
  • …

第11章 玩转Pygame
  • Pygame
  • 动手实践：安装 Pygame
  • Hello World
  • 动手实践：制作简单游戏
  • 动画
  • 动手实践：使用 NumPy 和 Pygame 制作动画对象
  • …

因为篇幅有限，这里就不一一展示了，如果有需要的朋友可以点赞+评论：【数据】我看到会一一回复。