麦子学院初级会计教程

首先我说说这两种方向共同需要的技术面，当然以下只是按照数据分析入门的标准来写：1. SQL（数据库），我们都知道数据分析师每天都会处理海量的数据，这些数据来源于数据库，那么怎么从数据库取数据？如何建立两表、三表之间的关系？怎么取到自己想要的特定的数据？等等这些数据选择问题就是你首要考虑的问题，而这些问题都是通过SQL解决的，所以SQL是数据分析的最基础的技能，零基础学习SQL可以阅读这里：SQL教程_w3cschool2. 统计学基础，数据分析的前提要对数据有感知，数据如何收集？数据整体分布是怎样的？如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的？数据的平均值是什么？数据的最大值最小值指什么？数据相关与回归、时间序列分析和预测等等，这些在网易公开课上倒是有不错的教程：哈里斯堡社区大学公开课：统计学入门_全24集_网易公开课3.Python或者R的基础，这一点是必备项也是加分项，在数据挖掘方向是必备项，语言相比较工具更加灵活也更加实用。至于学习资料：R语言我不太清楚，Python方向可以在廖雪峰廖老师的博客里看Python教程，面向零基础。再说说两者有区别的技能树：1.数据挖掘向我先打个前哨，想要在一两个月内快速成为数据挖掘向的数据分析师基本不可能，做数据挖掘必须要底子深基础牢，编程语言基础、算法、数据结构、统计学知识样样不能少，而这些不是你自习一两个月就能完全掌握的。所以想做数据挖掘方向的，一定要花时间把软件工程专业学习的计算机基础课程看完，这些课程包括：数据结构、算法，可以在这里一探究竟：如何学习数据结构？在此之后你可以动手用Python去尝试实现数据挖掘的十八大算法：数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法2.产品经理向产品经理向需要你对业务感知能力强，对数据十分敏感，掌握常用的一些业务分析模型套路，企业经常招聘的岗位是：商业分析、数据运营、用户研究、策略分析等等。这方面的学习书籍就很多，看得越多掌握的方法越多，我说几本我看过的或者很多人推荐的书籍：《增长黑客》、《网站分析实战》、《精益数据分析》、《深入浅出数据分析》、《啤酒与尿布》、《数据之魅》、《Storytelling with Data》

数据分析科学并没有一个独立的学科体系，统计学，机器学习，数据挖掘，数据库，分布式计算，云计算，信息可视化等技术或方法来对付数据。数据分析工作的三大步骤：1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程，才能形成高质量的数据； 2、我们想看看数据“长什么样”，有什么特点和规律； 3、按照自己的需要，比如要对数据贴标签分类，或者预测，或者想要从大量复杂的数据中提取有价值的且不易发现的信息，都要对数据建模，得到output。学习数据分析的三大阶段：①初级阶段（推荐看书）1.学习基础的统计、概率等理论知识，这些知识是你前进的基石；2.学一点怎么在真实业务中应用数据分析技巧！②中间阶段算的上公示，看得懂业务，你要边学边用，这样才能学的更快，收货更多！③高级进阶（系统性的学一些数据分析的课程）中国商业联合会数据分析专业委员会，是经国务院国有资产监督管理委员会审核同意、中华人民共和国民政部正式批准和登记的中国数据分析行业唯一的行业协会。CDA数据分析员是由数据分析行业主管协会—中国商业联合会数据分析专业委员主办，通过考试者可以同时获得工业和信息化部和商业协会颁发的职业技能证书，该证书代表数据分析人员的技能水平，是企、事业单位选拔和聘用专业人才的主要参考依据。数据分析的学习是个漫长的过程，一部分自学，另一部分行业前辈的指导，希望帮的到您

第1本《谁说菜鸟不会数据分析入门篇》

很有趣的数据分析书！基本看过就能明白，以小说的形式讲解，很有代入感。包含了数据分析的结构化思维、数据处理技巧、数据展现的技术，很能帮我们提升职场竞争能力。找不到工作的，学好了它，自然没问题。

第2本《拯救你的Excel数据的分析、处理、展示（动画版）》

一本用手机看的Excel操作书，大部分例子都配置了二维码，手机扫扫就能看，基本上可以躺着把书学了。所有数据的分析、处理也都带了职场范例（有会计、HR、销售场景），很贴合实际。拯救我们小白的Excel，职场加薪不是梦想！

第3本《Excel图表之道：如何制作专业有效的商务图表》

职场大牛的书，教我们做图表的，好看到不能再好看。可以设计和制作达到杂志级质量的、专业有效的商务图表。相信平时我们很难做到吧，看了你就知道，也许一切没那么难。

第4本《绝了！Excel可以这样用：数据分析经典案例实战图表书》

挺好的一个系列，都是Excle常用的技巧，适合销售和HR。也是职场故事，很接地气，带视频的，全都是Excel数据分析的常用理念和方法。

第5本《深入浅出数据分析》

深入浅出系列是对新手非常友好的丛书，用生动但啰嗦的语言讲解案例。厚厚的一本书翻起来很快。本书涉及的基础概念比较广，包含一点统计学知识，学下来对数据分析思维会有一个大概了解。

第6本《MySQL必知必会》

如果真想买书看，可以看这本，适合新手向的学习，看基础概念和查询相关的章节即可。网络上大部分MySQL都是偏DBA的。

第7本《深入浅出统计学》

大概是最啰嗦的深入浅出系列，从卖橡皮鸭到赌博机的案例，囊括了常用的统计分析如假设检验、概率分布、描述统计、贝叶斯等。

第8本《网站分析实战》

互联网不再是网站的天下，但是移动端依旧有Web，我们在朋友圈看到的所有H5活动、第三方内容等，都是依托网页实现。网站的数据分析依旧有存在空间，网站的数据指标还是能够指导我们运营！

第9本《深入浅出Python》

还是深入浅出系列，完全适合零基础的新人。需要注意的是，编程学习不同于其他知识，如果计算机基础不稳固，在使用中会遇到各类问题。知其然不知其所以然！

第10本《Python学习手册》

对于拥有编程基础的人，这本书系无巨细的有些啰嗦，不过对新人，可以避免不必要的坑。把它当作一本工具文档吧，当遇到不理解的内容随时翻阅。

第11本《利用Python进行数据分析》

这本书是你学习python不二之选，对着书，着重学习numpy，pandas两个包！每段代码都敲打一遍，千万行的数据清洗基本不会有大问题了。

第12本《R语言实战》

R语言的入门书籍，从数据读取到各类统计函数的使用。虽然没有涉及机器学习，依靠这本书入门R是绰绰有余了。

第13本《统计学：从数据到结论》

这本书是将R语言和统计学结合的教材，可以利用这本书再复习一遍统计知识。

第14本《深入浅出SQL》

带你进入SQL语言的心脏地带，从使用INSERT和SELECT这些基本的查询语法到使用子查询（subquery）、连接（join）和事务（transaction）这样的核心技术来操作数据库。到读完《深入浅出SQL》之时，你将不仅能够理解高效数据库设计和创建，还能像一个专家那样查询、归一（normalizing）和联接数据。你将成为数据的真正主人。

第15本《数据挖掘导论》

这本书绝对是一本良心教材，拿到手从第一章开始阅读，能看多少就看多少。但是要尽量多看点，因为此书你可能要看一辈子的～～

第16本《算法导论中文版》

本书将严谨性和全面性融为一体，深入讨论各类算法，并着力使这些算法的设计和分析能为各个层次的读者接受。算法以英语和伪代码的形式描述，具备初步程序设计经验的人就能看懂；说明和解释力求浅显易懂，不失深度和数学严谨性。

上面的书籍都是PDF版

视频教材的有：

Python入门教程完整版（懂中文就能学会）资料

Python入门教程完整版（懂中文就能学会）视频

Mysql从入门到精通全套视频教程

8天深入理解python教程

大数据Hadoop视频教程，从入门到精通

Python就业班

Python标准库（中文版）

数学建模0基础从入门到精通，全套资源

0基础Python实战-四周实现爬虫系统

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从零基础到数据分析师，帮你拿到年薪50万！

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自学数据分析，难度比较大。数据分析是一种能力，无论学多久学多少，都学不完。想要快速而且更专业系统的学习，还是推荐选择学习机构，比如十方融海的数据分析课程很不错。分别说说这两种方向共同需要的技术面，当然以下只是按照数据分析入门的标准：1、SQL（数据库），我们都知道数据分析师每天都会处理海量的数据，这些数据来源于数据库，怎么从数据库取数据，如何建立两表、三表之间的关系，2、统计学基础，数据分析的前提要对数据有感知。从以上来看，入行数据分析之后会发现数据分析其实可以分为两种：一种类似产品经理、一种偏向数据挖掘，类似产品经理向更加注重业务，对业务能力要求比较高；数据挖掘向更加注重技术，对算法代码能力要求比较高。自学的话会非常难理解。因此，建议同学还是需要报班学习。想要了学习数据分析课程，推荐选择十方融海。十方融海的教师教导课程氛围轻松愉快，知识点简单易懂，教师专业、亲和使学生感受到学无止境的意义，每周都有专业的视频课、小班课、课外辅导，每个阶段都有专业的考试帮助学生了解自己的学习进度，帮助学生更好地提升个人实力和职场竞争力。

我觉得麦子学院有他的优秀之处，也有他的不好之处，他作为学院收钱是正常的，麦子学院国内唯一的android程序员到架构师之路课程。

课程学习

154天学习时长，第一阶段：Android架构师之OOP及EIT思想，第二阶段：Android架构师之框架原理及架构，第三阶段：Android架构师之设计研究，第四阶段：Android架构师之A段架构师！国内第一家在美国建立商务中心的IT在线教育机构，目前已与美国知名教育公司取得合作，未来将源源不断向国内输出大量高质量教育资源！

学院理念

麦子学院北京公司的成立标志麦子学院正式走上了发展的快车道，结合北京优质的教育资源与人才资源，麦子学院将在2015年发力全国市场，并提出麦子中国计划，利用自身强大的教学管理能力与师资优势，用创新的模式服务全国更多求学者。张凌华认为在线教育需要懂教育、懂互联网、技术强的人来引导，他坚持教育是本质，人工智能是手段的准则。

学院发展

作为在线教育的领军者，张凌华所创办的麦子学院崛起具有跨时代的意义——经过三年的实践，麦子学院已经改变了成千上万个学员的命运。一路走来，关于在线教育，麦子学院创始人张凌华也有更多的感受，而其中“智慧化教育，用科技回归”则是他对麦子学院取得成功的总结。用户群是大中专院校学生、应届毕业生、在职对目前工作不满意有转岗意愿的人。

总结：学院得好坏由学生来反映最得当了。

你是人的吧，我今天去咨询课程、给我的课程不是老旧的视频。全是才录制了、、难道他们视频开始更新了吗？

数据分析师中国统计网——一位资深数据分析师的分享一、掌握基础、更新知识。基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是（计算机、统计知识）， 多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看，这点大家深有感触的。数据库查询—SQL数据分析师在计算机的层面的技能要求较低，主要是会SQL，因为这里解决一个数据提取的问题。有机会可以去逛逛一些专业的数据论坛，学习一些SQL技巧、新的函数，对你工作效率的提高是很有帮助的。统计知识与数据挖掘你要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。例如：多元统计：回归分析、因子分析、离散等，数据挖掘中的：决策树、聚类、关联规则、神经网络等。但是还是应该关注一些博客、论坛中大家对于最新方法的介绍，或者是对老方法的新运用，不断更新自己知识，才能跟上时代，也许你工作中根本不会用到，但是未来呢？行业知识如果数据不结合具体的行业、业务知识，数据就是一堆数字，不代表任何东西。是冷冰冰，是不会产生任何价值的，数据驱动营销、提高科学决策一切都是空的。一名数据分析师，一定要对所在行业知识、业务知识有深入的了解。例如：看到某个数据，你首先必须要知道，这个数据的统计口径是什么？是如何取出来的？这个数据在这个行业， 在相应的业务是在哪个环节是产生的？数值的代表业务发生了什么（背景是什么）？对于A部门来说，本月新会员有10万，10万好还是不好呢？先问问上面的这个问题：对于A部门，1、新会员的统计口径是什么。第一次在使用A部门的产品的会员？还是在站在公司角度上说，第一次在公司发展业务接触的会员？2、是如何统计出来的。A：时间；是通过创建时间，还是业务完成时间。B：业务场景。是只要与业务发接触，例如下了单，还是要业务完成后，到成功支付。3、这个数据是在哪个环节统计出来。在注册环节，在下单环节，在成功支付环节。4、这个数据代表着什么。10万高吗？与历史相同比较？是否做了营销活动？这个行业处理行业生命同期哪个阶段？在前面二点，更多要求你能按业务逻辑，来进行数据的提取（更多是写SQL代码从数据库取出数据）。后面二点，更重要是对业务了解，更行业知识了解，你才能进行相应的数据解读，才能让数据产生真正的价值，不是吗？对于新进入数据行业或者刚进入数据行业的朋友来说：行业知识都重要，也许你看到很多的数据行业的同仁，在微博或者写文章说，数据分析思想、行业知识、业务知识很重要。我非常同意。因为作为数据分析师，在发表任何观点的时候，都不要忘记你居于的背景是什么？但大家一定不要忘记了一些基本的技术，不要把基础去忘记了，如果一名数据分析师不会写SQL，那麻烦就大了。哈哈。。你只有把数据先取对了，才能正确的分析，否则一切都是错误了，甚至会导致致命的结论。新同学，还是好好花时间把基础技能学好。因为基础技能你可以在短期内快速提高，但是在行业、业务知识的是一点一滴的积累起来的，有时候是急不来的，这更需要花时间慢慢去沉淀下来。不要过于追求很高级、高深的统计方法，我提倡有空还是要多去学习基本的统计学知识，从而提高工作效率，达到事半功倍。以我经验来说，我负责任告诉新进的同学，永远不要忘记基本知识、基本技能的学习。二、要有三心。1、细心。2、耐心。3、静心。数据分析师其实是一个细活，特别是在前文提到的例子中的前面二点。而且在数据分析过程中，是一个不断循环迭代的过程，所以一定在耐心，不怕麻烦，能静下心来不断去修改自己的分析思路。三、形成自己结构化的思维。数据分析师一定要严谨。而严谨一定要很强的结构化思维，如何提高结构化思维，也许只需要工作队中不断的实践。但是我推荐你用mindmanagement，首先把你的整个思路整理出来，然后根据分析不断深入、得到的信息不断增加的情况下去完善你的结构，慢慢你会形成一套自己的思想。当然有空的时候去看看《麦肯锡思维》、结构化逻辑思维训练的书也不错。在我以为多看看你身边更资深同事的报告，多问问他们是怎么去考虑这个问题的，别人的思想是怎么样的？他是怎么构建整个分析体系的。四、业务、行业、商业知识。当你掌握好前面的基本知识和一些技巧性东西的时候，你应该在业务、行业、商业知识的学习与积累上了。这个放在最后，不是不重要，而且非常重要，如果前面三点是决定你能否进入这个行业，那么这则是你进入这个行业后，能否成功的最根本的因素。 数据与具体行业知识的关系，比作池塘中鱼与水的关系一点都不过分，数据（鱼）离开了行业、业务背景（水）是死的，是不可能是“活”。而没有“鱼”的水，更像是“死”水，你去根本不知道看什么（方向在哪）。如何提高业务知识，特别是没有相关背景的同学。很简单，我总结了几点：1、多向业务部门的同事请教，多沟通。多向他们请教，数据分析师与业务部门没有利益冲突，而更向是共生体，所以如果你态度好，相信业务部门的同事也很愿意把他们知道的告诉你。2、永远不要忘记了google大神，定制一些行业的关键字，每天都先看看定制的邮件。3、每天有空去浏览行业相关的网站。看看行业都发生了什么，主要竞争对手或者相关行业都发展什么大事，把这些大事与你公司的业务，数据结合起来。4、有机会走向一线，多向一线的客户沟通，这才是最根本的。标题写着告诫，其实谈不上，更多我自己的一些心得的总结。希望对新进的朋友有帮助，数据分析行业绝对是一个朝阳行业，特别是互联网的不断发展，一个不谈数据的公司根本不叫互联网公司，数据分析师已经成为一个互联网公司必备的职位了。

作为一个学院在麦子学院学东西，奔着无比荣耀的自豪感进去。可是进去和说的相差万里，具体如下：1麦子学院的课件是15年以前的旧视频，不适合0基础的学院，完全按照视频的程序，在你的电脑上是跑不动的（软件版本和规则都大变样），所以作为初学者，你要一点一点去排除是哪里出了问题，当然前提你得有这个本领，没有这个本领你就只能哼哼。2基于上面说的这个原因，对你的学习效率也是非常低下，首先你听的是旧的内容，你得在网上一点一点对应新版本，一个知识点，如果好的视频，就是几分钟的事情，但是在麦子学院，恭喜你，你要花一个上午。3曾经有一段时间，学生闹得很凶，要求更新视频，麦子学院老板（SN老师）也满口答应一个月内更新，结果一个月内，连课件的源码都没有更新，更不要说视频（教学内容）。这不但是赤裸裸的欺，更暴露了其商业本性，而非育人教学。4我曾经问过为什么网上这么多麦子学院的差评，销售老师告诉我，这是同行的诬陷。我且信了，进去之后，我知道网上说的大部分都还是事情，跑火车的不是愤怒的网友。5当然麦子学院也有比较好的地方，就是部分老师还是比较负责，咨询老师都能得到答复，就是回答的时间比较长，上午咨询的，下午一定能回答，对，是的，下午之前。前面说的SN老师也和同学承诺过‘10分钟内会回答，除非老师有事情’。但是实际情况是老师基本都有事情。这倒不是说老师不积极，老师确实事情多，老师根本不够，一个老师要去讲课，要直播，还要服务芸芸众多的远程学员，所以排队到你的时候，已经几个小时过去了，可能你已经把问题忘记了。6麦子学院一直强调口碑，我觉得部分老师的责任性还是对得起口碑，只是更多的老师教学水平比较一般（是教学水平，不是技术水平，技术水平对付0基础是有过之无不及），就是老师知道，要么不知道你问什么，要么不知道怎么教你，所以你们沟通效率也非常低。7所以对于选择我对其它人的建议是，如果你有9个月的甚至更长的完全空闲时间，可以选择麦子，来做我的学弟；其次，如果你只有4个月时间，建议选择其它（至于那家好，我也不清楚，其它的我没有去过，没有发言权）；第三，如果是公司只是要一些技术支持，选择麦子是性价比比较高的，因为你不要学，只要帮助就可以，这里有老师帮你远程解决你打不开文件，导不出数据等问题；最后，我想说，如果是为了找工作，还真不要差那么一点钱，这个是我吃的最大的亏。