零基礎(chǔ)，如何學(xué)習(xí)概率論和數(shù)據(jù)分析？零基礎(chǔ)是什么意思？學(xué)習(xí)概率論首先要掌握微積分，包括多元微積分的部分。所以推薦大家看網(wǎng)易公開課MIT的一元微積分和多元微積分。學(xué)完這兩門課，推薦大家在線看麻省理工學(xué)院的

零基礎(chǔ)，如何學(xué)習(xí)概率論和數(shù)據(jù)分析？

零基礎(chǔ)是什么意思？

學(xué)習(xí)概率論首先要掌握微積分，包括多元微積分的部分。

所以推薦大家看網(wǎng)易公開課MIT的一元微積分和多元微積分。

學(xué)完這兩門課，推薦大家在線看麻省理工學(xué)院的概率論:不確定性的科學(xué)。

至此，你已經(jīng)基本掌握了概率論和數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)知識(shí)。

接下來可以開始學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)，網(wǎng)易公開課推薦可汗學(xué)院統(tǒng)計(jì)學(xué)，搭配《商務(wù)與經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)》 ;的書。

學(xué)完以上。你可以選擇一個(gè)數(shù)據(jù)分析工具，R或者Python。

另外，在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析工具的時(shí)候，推薦大家閱讀唐雪在線清華大學(xué)的《數(shù)據(jù)科學(xué)與數(shù)據(jù)挖掘?qū)д?理論與算法mooc》。這兩個(gè)課程本質(zhì)上是一般性的，涉及的技術(shù)細(xì)節(jié)較少，但能讓你看到數(shù)據(jù)科學(xué)的全貌。在這里，你已經(jīng)了解了很多數(shù)據(jù)分析的知識(shí)，應(yīng)該知道接下來該怎么走了吧~

在回答問題之前，我想了解一下零基礎(chǔ)，也就是說數(shù)學(xué)基礎(chǔ)不是很好，沒有接觸過概率論、數(shù)學(xué)分析等課程。個(gè)人建議是書籍和視頻教程同步學(xué)習(xí)?？梢赃x擇概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)第三版作為教材，課后多做練習(xí)。視頻課程可以選擇大學(xué)MOOC onlin

大數(shù)據(jù)分析零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)需要多久？

至少幾個(gè)月，如果它 從頭再來是很難的。

從零開始，如何學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘？

作為一個(gè)有兩三年數(shù)據(jù)科學(xué)經(jīng)驗(yàn)的人，我想用自己對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)的淺薄經(jīng)驗(yàn)來回答這個(gè)問題。

要從頭開始學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘，首先需要了解數(shù)據(jù)挖掘是做什么的。

百度百科的定義是:數(shù)據(jù)挖掘是指通過算法從大量數(shù)據(jù)中尋找隱藏信息的過程，數(shù)據(jù)挖掘橫跨多個(gè)領(lǐng)域，涵蓋統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)庫(kù)，是一門交叉學(xué)科。

因此，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘需要學(xué)習(xí)多種知識(shí)。

如果是畢業(yè)工作的小伙伴，建議先從編程能力入手，實(shí)現(xiàn)一些數(shù)據(jù)分析需求。因?yàn)楣ぷ髦锌赡軟]有太多的學(xué)習(xí)時(shí)間，如果想同時(shí)學(xué)習(xí)，就必須具備一定的工程能力，滿足老板的一些數(shù)據(jù)分析需求。適合數(shù)據(jù)挖掘的語(yǔ)言有python、R、sas、sql。python的優(yōu)點(diǎn)是在工作中認(rèn)識(shí)更多的開發(fā)者，容易溝通。近年來，Python也是非常流行的語(yǔ)言。推薦書籍:《跟老齊學(xué)python》、《笨方法學(xué)python》、《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》等。，網(wǎng)絡(luò)課。程:

等等。我對(duì)R語(yǔ)言沒有什么經(jīng)驗(yàn)，所以我可以 不推薦。Sas語(yǔ)言被金融機(jī)構(gòu)廣泛使用，因?yàn)樗情]源的，從信息安全的角度來看更合適。推薦書籍:《The Little sas book》、《深入解析SAS》等。Sql語(yǔ)言比較簡(jiǎn)單，可以在工作中學(xué)習(xí)，不建議使用。

剛才提到實(shí)現(xiàn)一些數(shù)據(jù)分析需求也可以幫助數(shù)據(jù)挖掘，因?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘不僅僅是剛才提到的交叉學(xué)科，還需要學(xué)習(xí)我們的業(yè)務(wù)，才能讓項(xiàng)目落地，產(chǎn)生價(jià)值。比如我們的數(shù)據(jù)挖掘是基于金融業(yè)務(wù)還是電子商務(wù)業(yè)務(wù)，那么我們就要學(xué)習(xí)金融業(yè)務(wù)或者電子商務(wù)業(yè)務(wù)的相關(guān)知識(shí)。那么數(shù)據(jù)分析就是鍛煉商業(yè)敏感度的好方法。要想讓數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生價(jià)值，業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)很重要，這是很多從業(yè)者容易忽略的一點(diǎn)。

如果后期進(jìn)階，一定需要數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，因?yàn)楹芏鄼C(jī)器學(xué)習(xí)算法甚至深度學(xué)習(xí)都是基于數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)理論的。這也是為什么市面上的數(shù)據(jù)挖掘工程師、算法工程師、數(shù)據(jù)分析師更喜歡數(shù)學(xué)專業(yè)的人的原因。數(shù)學(xué)推薦書籍:《高等數(shù)學(xué)》、《高等代數(shù)》、《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》等。算法推薦書籍:《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》，《機(jī)器學(xué)習(xí)》，周志華。

至于大數(shù)據(jù)知識(shí)的學(xué)習(xí)，也很重要。當(dāng)公司在發(fā)展后期積累了大量的數(shù)據(jù)后，學(xué)習(xí)一些大數(shù)據(jù)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。大數(shù)據(jù)算法工程師也需要大數(shù)據(jù)方面的經(jīng)驗(yàn)。

所以總的路線是:編程語(yǔ)言，數(shù)據(jù)分析與實(shí)踐，積累業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)，數(shù)學(xué)基礎(chǔ)與機(jī)器學(xué)習(xí)算法，大數(shù)據(jù)框架。

當(dāng)然，每個(gè)人 的背景不一樣，所以學(xué)習(xí)路線可能會(huì)不一樣，但是提到的這幾點(diǎn)個(gè)人認(rèn)為很重要。也歡迎有不同看法的大牛來討論。