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数据分析师路线图
数据分析师路线图
成为数据分析师的完整学习路径。
难度
中级
时长
25 周
知识点
100
模块
4
0%
整体完成度
…
继续学习
已完成
进行中
未开始
1. 阶段一
0/11
简介
数据采集
数据清洗
数据探索
数据可视化
统计分析
机器学习
数据采集
描述性分析
机器学习
RNN
2. 阶段二
0/48
什么是数据分析
数据分析的类型
诊断性分析
预测分析
规范性分析
数据的关键概念
DATEDIF
TRIM
COUNT
MIN / MAX
图表制作
数据透视表
学习编程语言
R
数据处理库
数据可视化库
数据库
CSV 文件
API
网页抓取
数据清洗
Dplyr
分布形态
偏度
峰度
Tableau
Matplotlib
Seaborn
ggplot2
柱状图
折线图
散点图
漏斗图
直方图
堆叠图
热力图
饼图
数据可视化
分布可视化
模型评估技术
大数据技术
KNN
并行处理
Hadoop
Spark
MPI
MapReduce
数据存储方案
3. 阶段三
0/13
描述性分析
处理缺失数据
去除重复数据
识别异常值
数据转换
Pandas
统计分析
大数据概念
深度学习(可选)
神经网络
卷积神经网络(CNN)
图像识别
自然语言处理
4. 阶段四
0/28
使用 Excel 进行分析与报表
IF
VLOOKUP / HLOOKUP
REPLACE / SUBSTITUTE
UPPER / LOWER / PROPER
CONCAT
AVERAGE
SUM
离散度
均值
中位数
众数
极差
方差
标准差
集中趋势
假设检验
相关性分析
回归分析
强化学习
无监督学习
监督学习
决策树
朴素贝叶斯
K-Means 聚类
逻辑回归
TensorFlow
PyTorch