想做数据科学家，学习数据分析离不开学习DA相关硬核技能，本篇文章将分享这一行业非常重要的几个技能以及我们具体该如何学习它们。

基础技能

1.      SQL-这个是最重要的技能，因为每个公司都需要用这个来获取data，看metrics等等

学习方式:

Leetcode: easy和medium 可以刷2-3遍；
SQL Zoo:很好的网站，可以练习每一个function；

W3School :会 具体帮助你了解syntax和function的用法；
Data camp :作为入门是挺不错的材料，会把一个SQL project从头到尾讲透彻；

Databases :Relational Databases and SQL(斯坦福大学免费公开课)。

2.      Python/R-两种语言二选一就可以

学习方式:

Leetcode:可以刷一些python题目，但是有点偏算法Hacker Rank:有一些python的 题可以刷，从easy到 .difficult；

Coursera:有很多Python/R基础的课程，对于打基础非常不错；

Kaggle:非常适合有一定基础的同学，可以在Kaggle找project和data set去练习；

相关书籍：Learn Python the Hard Way / Python Crash Course / A Byte of Python / Python Cookbook: Recipes for Mastering Python3

3.      Machine Learning

学习方式:

Coursera:推荐Andrew NG经典的ML课程，基本每个模型都得比较到位；

相关书籍：The Elements of Statistical Learning；

相关书籍：An Introduction to Statistical Learning(这本小黄书强烈推荐)。

4.      Stats

学习方式:

Brilliant:对于练习stats是不错的平台；

Data camp:对于统计分布和experimentation帮助很大。

5.      AB Testing/ Product Sense

学习方式:

Udacity AB Testing免费课:谷歌公司制作，非常专业,面试完全够用；

StellarPeers:不仅还原了面试场景,还总结了framework和需要注意的点，非常推荐!

相关书籍：Cracking the PM Interview (强烈推荐，但是难度大，需要有一定基础)。

6.      网课平台课程UDACITY-Become a Data Analyst（Use Python, SQL and statistis to uncover insights. communicate critical findings. and create data driven）https://www.udacity.com/

课程所需

需要具有相关背景；

了解数据分析师的不同概念，例如数据整理、Pandas和NumPy；

 从行业专家设计的现实世界项目中学习将数据集转换为有用的报告；

学习新的工作预备技能。

课程介绍

这门课程是一门基于项目的学习课程，在开始深入学习数据分析之前,您应该具有使用Python, NumPy, Pandas和SQL的经验。如果您还没有它，平台上会提供诸如“数据科学编程”之类的课程可以帮助您赶上。在进行项目时，你将学习创建数据驱动决策所必需的——如何在实际案例中应用推理统计信息，这意味着您将能够通过学习的一系列操作从而找到业务问题的解决方案。

7.      网课平台课程UDACITY-Machine Learning Engineerhttps://www.udacity.com/

课程所需

需要具备Python和机器学习方面的中级知识，现实中的练习；

实际使用Amazon SageMaker将模型部署示演示文稿；

机器学习的高级知识。

课程介绍

如果你对机器学习感兴趣，这是一门将现有知识提高到更高水平的课程。你将学习机器学习技术和算法的高级知识，且在课程中有机会可以学习软件工程基础知识和生产中的机器学习，并把知识应用于复杂的模型和案例研究。

DA实用技能还有很多，如Advanced Excel ,Tableau(Data Visualization , Dashboard&Reporting),只有掌握了基础技能扎实基础才能进行更加深入的学习和更加灵活的应用。以上就是小编整理的有关DA实用技能，而成为数据分析师仅仅学习这些技能是不够的，要想更加深入的探索该领域，拥有长远的职业生涯，还需要以兴趣为主导，将恒心在这条路上一以贯之。