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如何学习

数据分析是一门交叉学科，往简单了说，学会使用Excel就可以做一些数据分析了，再复杂一些，要用到SQL的知识，“高级”一些的，就要用到数据分析方法，最常见的就是统计模型，比如方差分析、列联分析、线性回归、逻辑回归、主成分分析法、时间序列等。而想再进一步地深入学习就还需要掌握决策树、聚类分析、关联规则、神经网络、随机森林等数据挖掘模型算法。除了理论知识的学习外也需要掌握一些常见的数据分析工具，比如SPSS、SAS、R、Python等，尤其要注意编程语言的学习，掌握一门编程语言可以让分析工作更加高效地进行。

以上是学习数据分析道路上需要掌握的基本技能，至于怎么学？当然最有效的方法就是理论与实践相结合的方法，真正做到学以致用。

内容简介

第一章 python 导论

1.1　数据的威力

1.2　什么是数据科学

1.3　激励假设：DataSciencester

…

第二章 python速成

2.1　基础内容

2.2　进阶内容

2.3　延伸学习

…

第三章 可视化数据

3.1 matplotlib

3.2　条形图

3.3　线图

…

第4章　线性代数

4.1　向量　　

4.2　矩阵　　

4.3　延伸学习　　

> 由于篇幅原因，这里就不一一展开了，朋友们如果有需要全套《数据科学入门》，点赞+评论，后台回复：“学习”