肝了这套Python数据分析教程，进大厂稳了！

前言

金三银四跳槽季，什么岗位最吃香？

看看字节、腾讯等大厂给自家数据分析师开出的薪资，你就知道这个岗位有多火热了。

数据分析师的薪酬这么高，真的是因为做数据分析很难吗？当然不是！相较于写代码，数据分析所师需的技能门槛要低得多，甚至你只需要精通几个分析工具，就能拿到大厂offer。比如别人做个可视化图表憋半天，而你用Tableau几分钟搞定；别人分析网站数据，分析半天结果未必准确，而你用Python迅速地出具一份专业报告；别人几个小时没查询完的数据，你用SQL几秒钟执行完毕。

如何零基础学习数据分析？

这也是现在很多人想转行到数据分析一个最关心的问题，对于零基础的人想转行数据分析，是有一定的难度的，但也不是不能。

现如今，大数据已经延伸到各行各业，大数据领域的人才需求大量增加，薪资高，待遇好，吸引了很多的人，这其中大数据分析，就是一个非常不错的选择，那么想要从事大数据分析需要哪些技能呢？

数据分析要具备的能力有：

1、数据加工、数据处理

2、业务转译、就是把业务需求、业务目标转译成数据建模方法

3、编程语言、掌握SQL、python、SAS、R,等

在这里要与大家分享的书籍是《Python 数据分析基础教程：NumPy 学习指南（第 2 版）》，根据小编多年python开发经验，这本书是零基础入门数据分析首选佳作。

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该书是NumPy的入门教程，主要介绍NumPy以及相关的Python科学计算库，如SciPy和Matplotlib。《Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）》内容涵盖NumPy安装、数组对象、常用函数、矩阵运算、线性代数、金融函数、窗函数、质量控制、Matplotlib绘图、SciPy简介以及Pygame等内容，涉及面较广。另外，Ivan Idris针对每个知识点给出了简短而明晰的示例，并为大部分示例给出了实用场景（如股票数据分析），在帮助初学者入门的同时，提高了本书可读性。

之所以推荐它的原因是因为该书以实战为主理论为辅。从很浅显的概念开始讲起，渐渐融入各种动手实践的例子。

话不多说，直接来展示：