如何快速入门成为强大的数据分析师，完整书单。
第一阶段:初始数据分析
这个阶段是你学习数据分析的第一个月。三个核心书籍是:统计学，R在行动中，数据分析简单来说。
第一周:好好读课本统计学。按照每天三小时计算，一周至少可以看八章。扎扎实实看完，课后不用做习题，重点是理解公式的推导和专业名称定义的理解。
第二周:有了统计学的基础，学习R语言不会太难。《R在行动》是公认的R语言经典教材。认真按照书中的代码去做，不需要读完整本书，只需要学习前8章左右即可。学了之后你会对统计学有更深的理解~
第三周:《深入浅出的数据分析》这本书很大，不是因为它内容很多，而是因为它有很多废话和插图。一本有趣的入门教材。花一周时间仔细阅读，尽可能多的学习。
第四周:查漏补缺。学习了前三个星期，你一定有很多疑惑或者忘记了一些知识。别急，这一周就是复习这一个月学的东西，看不懂的定义，敲不懂的代码，谷歌不懂的知识~
第二阶段:提升你的技能。
第一个月只是让你初步了解数据分析，你已经可以干掉20%左右的人了(我瞎猜的)
这个月是为了提升自己的技能，在现有知识的基础上做一个升华。这个月任务重，小伙伴动脑动手的地方多。
第一周:数据挖掘导论绝对是一本良心教材。拿到后从第一章开始读，一周内尽量多读。但是尽量多读，因为这本书你可能要读一辈子~ ~不要做笔记，因为你做的笔记大部分都是抄的书，没有意义。数据挖掘不是记忆的东西，要靠理解！
第二周:加油，加油，python法学院。俗话说人生苦短，我用PYTHON。不要问这么烂的街头问题:R和Python哪个好？等你学会了，就再也不会问这个问题了。使用PYTHON进行数据分析是你学习PYTHON的最佳选择。对着书，重点学习numpy，熊猫熊猫！对了，你还应该学习如何安装PYTHON，这也是个技术活！
第三周:为什么感觉前两周什么都没学到？真是一团糟！没什么，这很正常。你希望在两周内完成数据挖掘的学习吗？在这里，你已经有了一些Python、统计学和数据挖掘的基础知识，那么能不能谈谈它们的组合和使用？Scikit-learn，你值得拥有。听不懂他们也没关系。先看看他们的文件和那些莫名其妙的专业词汇。然后继续学习你的数据挖掘和PYTHON。
第四周:重复第三周的内容。对了，你是不是不该对R做点什么？
第三阶段:准备小毕业。
前两个月会很痛苦，很累，很烦躁！别急，第三个月你终于来了。这个月和前两个月完全不一样，因为这个月会更痛苦！！
这个月，我们需要开始学习sql。SQL绝对是数据分析师必备技能，没有之一。作为这个星球上的通用语言，它的存在大大提高了数据处理的效率。既然已经学了SQL，那就学mysql吧，这是一个数据存储的东西。你觉得重要吗？这两个不难学。入门需要一点努力。
这个月的重点是重复第二个月的工作，继续学习统计学、数据挖掘、PYTHON和那可爱的R语言。别忘了魔法技能:scikit-learn。
对了，如果你想给互联网公司投简历，记得认真看《网络分析》这本书。相信我，看一遍就能打败80%的面试官。因为他们看不起GA。
你看，三个月入门数据分析师也不是不可能~ ~我敢说你这三个月学到的知识已经可以打败一大半所谓的数据分析师了~ ~不要问为什么，直接去做！！