想从必备技能上跟大家聊聊零基础如何找到DA的工作，除了提供推荐的学习资源外，最后还帮各位小伙伴整理了一份大致的时间规划表~

首先第一步和题主提到的一样，就是学习SQL和Python。

大部分DA的岗位SQL都是必备且面试也是必考的, Python则可以辅助性学习用来为自己加分。SQL需要熟悉运用aggregate functions，joins,windows function等等。因为SQL门槛相对没那么高，所以建议零基础的小伙伴从SQL开始。市面上也有比较多free或者值得学习的课程，我比较推荐MODE，一亩三分地，夜曲编程，其中前两者适合北美求职者学习，最后一个适合国内求职者。其中MODE是各位性价比的首选。另外codecademy这个平台也可以去看看。

其次就是学会数据可视化。数据可视化的关键在于对可视化工具能否熟练使用？Tableau,Power BI（微软），Quick Sight(亚马逊)这三个工具是在JD中最常被提及的，任选其一学习即可，如果时间比较充裕或者想要提升能力也可以都去学习一下。可以去学习一些有结业证书的经典课程，也推荐去考一些官方证书。

比如：

A：Tableau Elearning- Tableau fundamental官网上的课程，非常详细，适合零基础的小伙伴，官方学习资料是10个小时，时间上也比较合适。

B: Tableau Public，大牛们做的visualisation成果会在这个community上展示发布，还可以把表格下载成twbx格式，查看元数据，帮助零基础小白更好地学习。

另外建议感兴趣的同学订阅一个tableau viz of the day,每天都会给你推送一个别人做的有特色的数据格式化项目,可以学习别人的设计,配色和构图。

其他的可视化工具还有DOMO、 Google Charts、D3.js等等。现在初期学习我觉得不用特意学太多工具,不同公司可能用的不同平台,建议以后入职了再针对性上手。

然后就是不可缺少的统计思维。

常见的 topics比如Estimation, Hypothesis testing. Confidence Intervals, Conditional probability之类的，面试中可能会涉及其中部分问题。如果是大学学过统计学的小伙伴可以再温习巩固。没有学过的小伙伴也不用担心，这里推荐入门书籍：《深入浅出统计学》，入门视频：可汗学院公开课：统计学（可以在网易公开课进行搜索观看）。

最后就是独立做一些 Project模型。

因为是零基础，所以没有相关的工作实习经历,这时候建议去做一些独立的项目去增加自己的面试竞争力。推荐一个叫 Kaggle的平台。在Kaggle你会看到大神级Kaggler和经验大牛的分享。从上面可以下载你感兴趣的原始数据集,刚开始可以学习一些典型的case，再一步一步学从数据清理到最后的模型预测。推荐两个新手的Kaggle数据项目：Titanic和House Price。另外datacamp 这些平台上也有现成的project可以做。

一个大致的时间表放在最后啦~

总计准备时间：3-4个月

做职位的research：1周

（了解与DA相关的岗位有哪些和他们的日常工作，找出自己感兴趣的方向）

掌握SQL和Python:3-4周

online course：1-2周刷题：2周

学习数据可视化工具：4周

Online course：2-3周个人实战：1-2周

统计思维：1-2周

Online course：1-2周

Google Analytics 或者Python「可选择」

Google Analytics：2周Python：3周

（这两个技能并不是所有DA都需要的，针对自己的情况进行选择性学习。如果要往Digital Analyst发展，可以学一下Google Analytics的操作。）

项目准备与分析：1-2周修改简历

希望以上分享可以帮助到正在求职的伙伴！