零基础学习数据分析 零基础，如何学习概率论和数据分析？
零基础，如何学习概率论和数据分析？
零基础是什么意思？
学习概率论首先要掌握微积分，包括多元微积分的部分。
所以推荐大家看网易公开课MIT的一元微积分和多元微积分。
学完这两门课，推荐大家在线看麻省理工学院的概率论:不确定性的科学。
至此，你已经基本掌握了概率论和数据分析的基础知识。
接下来可以开始学习统计学，网易公开课推荐可汗学院统计学，搭配《商务与经济统计》 ;的书。
学完以上。你可以选择一个数据分析工具，R或者Python。
另外，在学习数据分析工具的时候，推荐大家阅读唐雪在线清华大学的《数据科学与数据挖掘导论:理论与算法mooc》。这两个课程本质上是一般性的，涉及的技术细节较少，但能让你看到数据科学的全貌。在这里，你已经了解了很多数据分析的知识，应该知道接下来该怎么走了吧~
在回答问题之前，我想了解一下零基础，也就是说数学基础不是很好，没有接触过概率论、数学分析等课程。个人建议是书籍和视频教程同步学习。可以选择概率论与数理统计第三版作为教材，课后多做练习。视频课程可以选择大学MOOC onlin
大数据分析零基础学习需要多久？
至少几个月，如果它 从头再来是很难的。
从零开始，如何学习数据挖掘？
作为一个有两三年数据科学经验的人，我想用自己对数据科学的浅薄经验来回答这个问题。
要从头开始学习数据挖掘，首先需要了解数据挖掘是做什么的。
百度百科的定义是:数据挖掘是指通过算法从大量数据中寻找隐藏信息的过程，数据挖掘横跨多个领域，涵盖统计学、数学、机器学习和数据库，是一门交叉学科。
因此，学习数据挖掘需要学习多种知识。
如果是毕业工作的小伙伴，建议先从编程能力入手，实现一些数据分析需求。因为工作中可能没有太多的学习时间，如果想同时学习，就必须具备一定的工程能力，满足老板的一些数据分析需求。适合数据挖掘的语言有python、R、sas、sql。python的优点是在工作中认识更多的开发者，容易沟通。近年来，Python也是非常流行的语言。推荐书籍:《跟老齐学python》、《笨方法学python》、《利用Python进行数据分析》等。，网络课。程:
等等。我对R语言没有什么经验，所以我可以 不推荐。Sas语言被金融机构广泛使用，因为它是闭源的，从信息安全的角度来看更合适。推荐书籍:《The Little sas book》、《深入解析SAS》等。Sql语言比较简单，可以在工作中学习，不建议使用。
刚才提到实现一些数据分析需求也可以帮助数据挖掘，因为数据挖掘不仅仅是刚才提到的交叉学科，还需要学习我们的业务，才能让项目落地，产生价值。比如我们的数据挖掘是基于金融业务还是电子商务业务，那么我们就要学习金融业务或者电子商务业务的相关知识。那么数据分析就是锻炼商业敏感度的好方法。要想让数据挖掘产生价值，业务经验很重要，这是很多从业者容易忽略的一点。
如果后期进阶，一定需要数学基础和机器学习算法，因为很多机器学习算法甚至深度学习都是基于数学和统计理论的。这也是为什么市面上的数据挖掘工程师、算法工程师、数据分析师更喜欢数学专业的人的原因。数学推荐书籍:《高等数学》、《高等代数》、《概率论与数理统计》等。算法推荐书籍:《统计学习方法》，《机器学习》，周志华。
至于大数据知识的学习，也很重要。当公司在发展后期积累了大量的数据后，学习一些大数据挖掘框架如hadoop、spark也是很有必要的。所以最近也有了新的定位。大数据算法工程师也需要大数据方面的经验。
所以总的路线是:编程语言，数据分析与实践，积累业务经验，数学基础与机器学习算法，大数据框架。
当然，每个人 的背景不一样，所以学习路线可能会不一样，但是提到的这几点个人认为很重要。也欢迎有不同看法的大牛来讨论。
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